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:
Interoperabilidade entre Python e R:
Aprenda a usar o pacote reticulate para executar código Python a partir do R e integrar bibliotecas entre as duas linguagens.Fluxo de trabalho de ciência de dados: Python vs. R:
Compare e contraste fluxos de trabalho típicos de ciência de dados em Python e R e entenda quando usar cada ferramenta com base nas necessidades do seu projeto.Análise de séries temporais em Python e R:
Siga exemplos lado a lado usando o Facebook Prophet para prever e analisar dados de séries temporais em ambas as linguagens.
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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Reuso
Citação
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