Einführung
Data-Science-Projekte erfordern oft die einzigartigen Stärken mehrerer Programmiersprachen. Durch die Integration von Tools und Workflows aus Python und R können Sie erweiterte Machine-Learning-Bibliotheken, robuste statistische Analysen und hochwertige Visualisierungen nutzen – alles in einem einheitlichen Workflow. Dieser Abschnitt ist der programmübergreifenden Programmierung gewidmet, in der wir untersuchen, wie Sie das Beste aus beiden Welten kombinieren können.
In diesem Bereich finden Sie Tutorials zu:
Python und R Interoperabilität:
Erfahren Sie, wie Sie mit dem Reticulate-Paket Python-Code aus R heraus ausführen und Bibliotheken beider Sprachen integrieren können.Datenwissenschaft-Workflow: Python vs. R:
Vergleichen und kontrastieren Sie typische Data-Science-Workflows in Python und R und lernen Sie, wann Sie welches Tool je nach Projektanforderungen einsetzen sollten.Zeitreihenanalyse in Python und R:
Folgen Sie den Beispielen, in denen Facebook Prophet verwendet wird, um Zeitreihendaten in beiden Sprachen zu prognostizieren und zu analysieren.
Warum programmierübergreifend arbeiten?
Durch die Kombination von Python und R können Sie:
- Nutzung spezialisierter Bibliotheken:
Nutzen Sie die umfangreichen Machine-Learning- und Deep-Learning-Bibliotheken von Python zusammen mit den leistungsstarken Statistik- und Visualisierungstools von R. - Reproduzierbarkeit verbessern:
Integrieren Sie Workflows, um sicherzustellen, dass Ihre Analyse robust und reproduzierbar ist, unabhängig von der Programmiersprache. - Optimieren der Leistung:
Wählen Sie für jede Aufgabe das beste Tool, egal ob Datenbearbeitung, Modellierung oder Visualisierung.
Nächste Schritte
Entdecken Sie die oben aufgeführten Tutorials, um hybride Workflows zu erstellen, die die Stärken von Python und R optimal nutzen. Egal, ob Sie neu in der programmübergreifenden Programmierung sind oder Ihre bestehenden Workflows optimieren möchten, in diesem Abschnitt finden Sie die Ressourcen, die Sie für Ihren Erfolg benötigen.
Viel Spaß beim Programmieren und nutzen Sie die Vorteile mehrerer Programmiersprachen für Ihre Data-Science-Projekte!
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Wiederverwendung
Zitat
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author = {Kassambara, Alboukadel},
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