Einführung
Willkommen im Abschnitt ‘Transition’, Ihrem Tor zur Beherrschung von Python und R für Datenwissenschaft. Ganz gleich, ob Sie von R kommen und das robuste Ökosystem von Python nutzen möchten oder ob Sie in einer zweisprachigen Umgebung kompetent arbeiten wollen, diese Sammlung von Tutorials bietet praktische Vergleiche und umfassende Anleitungen. Hier finden Sie Ressourcen, die wichtige Themen wie Datenmanipulation, Visualisierung, Workflows für maschinelles Lernen und Syntaxunterschiede abdecken und Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, nahtlos zwischen den beiden Sprachen zu navigieren.
Was lernen Sie
Dieser Abschnitt enthält eine Reihe von Tutorials, die Ihnen einen reibungslosen Übergang ermöglichen:
Python für R-Anwender: Umstellung auf Python für die Datenwissenschaft
Lernen Sie anhand von Beispielen und praktischen Tipps, wie Sie Ihre vorhandenen R-Kenntnisse nutzen können, um in Python produktiv zu werden.Datenmanipulation in Python vs. R: dplyr vs. pandas
Vergleichen Sie die Datenverarbeitungsfähigkeiten von dplyr in R mit Pandas in Python anhand detaillierter Beispiele.Datenvisualisierung für R-Benutzer: ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn
Erkunden Sie, wie Sie ähnliche Visualisierungen mit ggplot2 in R und matplotlib/Seaborn in Python erstellen können.Machine Learning Workflows: tidymodels vs. scikit-learn
Entdecken Sie, wie sich das Training, die Bewertung und die Vorhersage von Modellen des maschinellen Lernens zwischen tidymodels in R und scikit-learn in Python unterscheiden.R-Syntax vs. Python-Syntax: Ein vergleichender Leitfaden für Einsteiger
Verstehen Sie die wichtigsten Syntaxunterschiede zwischen R und Python anhand von Codebeispielen, von grundlegenden Operationen bis hin zu fortgeschrittenen Themen.R vs. Python: Ein umfassender Leitfaden für Code-Übersetzungen
Eine detaillierte Referenz für die Übersetzung von gängigem R-Code in Python, die allgemeine Syntax, Dataframe-Operationen, Objekttypen und vieles mehr abdeckt.
Weitere Erkundung
Jedes dieser Tutorials ist auf die spezifischen Herausforderungen des Umstiegs zwischen R und Python ausgerichtet. Egal, ob Sie lernen möchten, wie Sie Ihren Datenverarbeitungscode konvertieren, Visualisierungen neu erstellen oder die Feinheiten der Modellerstellung in beiden Sprachen verstehen, hier finden Sie die Ressourcen, die Sie brauchen.
Viel Spaß beim Programmieren und bei der Beherrschung von Python und R für die Datenwissenschaft!
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Wiederverwendung
Zitat
@online{kassambara2024,
author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Der Übergang zwischen Python und R},
date = {2024-02-13},
url = {https://www.datanovia.com/de/learn/programming/transition/index.html},
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