Programação cruzada em ciência de dados

Aproveitando várias linguagens para fluxos de trabalho ideais

Explore como integrar e comparar fluxos de trabalho de ciência de dados em diferentes linguagens de programação. Esta seção destaca técnicas para interoperabilidade entre Python e R, comparações de fluxos de trabalho e exemplos lado a lado para ajudá-lo a escolher a ferramenta certa para seu projeto.

Programação
Autor
Afiliação
Data de Publicação

12 de fevereiro de 2024

Data de Modificação

29 de abril de 2025

Palavras-chave

Interoperabilidade Python R, programação cruzada ciência de dados, comparação de fluxos de trabalho de ciência de dados, integrar Python e R, Tutorial do reticulate

Introdução

Os projetos de ciência de dados geralmente exigem os pontos fortes exclusivos de várias linguagens de programação. Ao integrar ferramentas e fluxos de trabalho do Python e do R, você pode aproveitar bibliotecas avançadas de aprendizado de máquina, análise estatística robusta e visualização de alta qualidade, tudo em um fluxo de trabalho unificado. Esta seção é dedicada à programação cruzada, onde exploramos como combinar o melhor dos dois mundos.



Nesta área, você encontrará tutoriais sobre:

Por que programação cruzada?

Combinar Python e R permite que você:

  • Aproveite bibliotecas especializadas:
    Use as extensas bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo do Python junto com as poderosas ferramentas estatísticas e de visualização do R.
  • Aumentar a reprodutibilidade:
    Integre fluxos de trabalho para garantir que sua análise seja robusta e reproduzível, independentemente da linguagem de programação.
  • Otimização do desempenho:
    Selecione a melhor ferramenta para cada tarefa, seja manipulação de dados, modelagem ou visualização.

Próximos passos

Explore os tutoriais listados acima para criar fluxos de trabalho híbridos que maximizam os pontos fortes do Python e do R. Se você é novo em programação cruzada ou deseja otimizar seus fluxos de trabalho existentes, esta seção fornece os recursos necessários para ter sucesso.

Boa programação e aproveite o poder de várias linguagens de programação para seus projetos de ciência de dados!

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Nota

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Reuso

Citação

BibTeX
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Por favor, cite este trabalho como:
Kassambara, Alboukadel. 2024. “Programação cruzada em ciência de dados.” February 12, 2024. https://www.datanovia.com/pt/learn/programming/cross-programming/index.html.