- SAS проти R та Python Infographics
- Опис
- Причини порівняння
- Відкритий код проти закритої системи
- Вартість
- Навчання
- Доступність
- Можливості обробки даних
- Графічні можливості
- Просування в інструменті
- Сценарій роботи
- Підтримка візуалізації
- Підтримка клієнтів та співтовариство
- Галузеві тенденції
- Спритність
- Підручники та посібник
- Висновок
SAS vs R vs Python - Якщо ви збираєтеся вибирати професію аналітики, то головне питання, яке виникає у вас в голові, - «який найкращий інструмент для роботи?»
Це бій протягом багатьох років, і завжди важко визначитися між мовами програмування, найбільш підходящими для аналізу даних.
Традиційно це питання піднімалося проти SAS vs R, але зараз до цього обговорення приєднався python. Так що краще між sas vs r vs python.
Кілька років тому було важко простежити кар’єрний шлях у цих інструментах. Але, на щастя, це виявилося благом у маскуванні.
Але зараз професіонали з аналітики, перш ніж вирішити, яку техніку вони повинні застосовувати, вони перебувають у процесі пошуку найкращого інструменту для виконання цього завдання.
Існує сильна конкуренція між SAS і R проти Python. Але чесна відповідь полягає в тому, що кожен інструмент по-своєму унікальний. У цьому контексті немає універсального переможця. Кожен інструмент має свою силу і слабкість.
Аналітичному професіоналу важливо знати сильні та слабкі сторони кожного інструменту, щоб вирішити, який найкраще використовувати для своєї професії.
SAS проти R та Python Infographics
Тепер давайте розберемося, що це за інструменти і для чого він використовується.
Опис
Ось короткий опис про три інструменти
SAS
SAS - це інтегрована система програмних рішень і є лідером у галузі аналітики даних. Це програмне забезпечення має безліч функцій, таких як хороший графічний інтерфейс та інші, щоб забезпечити приголомшливу технічну підтримку. SAS допомагає виконувати такі завдання
- Введення, пошук та управління даними
- Написання звітів та графічний дизайн
- Статистичний та математичний аналіз
- Прогнозування бізнесу та підтримка рішень
- Операційні дослідження та управління проектами
- Розробка додатків
SAS використовується відомими компаніями, такими як Barclays, Nestle, HSBC, Volvo та BNB Paribas.
R
R - мова програмування для статистичних обчислень та графіки, яку створили в 1995 році Росс Іхака та Роберт Джентльмен. Він пропонує широкий спектр статистичних та графічних методик. Це маршрут з відкритим кодом, який дуже розширюється. Це проста і ефективна мова програмування. Це більше, ніж просто система статистики. Це робить наступну роботу
- Легко маніпулює пакетами
- Маніпулює рядками
- Працює з регулярними та нерегулярними часовими рядами
- Візуалізація даних
- Машинне навчання
R використовується такими рейтинговими компаніями, як Bank of America, bing, Ford, Uber і Foursquare.
Пітон
Python - це об'єктно-орієнтована мова програмування, яка має чіткий синтаксис та читабельність. Він був створений у 1991 році Гвідо Ван Россем. Навчитися легко і допоможе вам працювати швидше та ефективніше. Він став більш популярним за короткий проміжок часу через свою простоту.
Python використовується відомими компаніями, такими як ABN-AMRO, Quora, Google і reddit.
Причини порівняння
Галузі динамічно зростають. У міру розростання поля існує багато технологічних досягнень з кожної мови.
Якщо ви новачок у галузі аналітики даних, то, можливо, ви навчитесь новому через ваш інтерес чи більшу частину часу, зумовлений тим, з чим працює ваша організація. У вас можуть виникнути виклики та розлади через оновлення інструментів та програм.
Порівняння мов є гідною увагою зараз. Будь-яке порівняння, яке було зроблено за кілька років, не буде мати значення для нинішньої ситуації. Порівняння також допоможуть у виборі найкращого серед трьох.
Ці мови порівнюються за такими чинниками у цій статті. Ви не можете придбати інструмент на основі наведених нижче порівнянь, але вам точно буде корисно вибрати той, який відповідає вашій кар'єрі.
SAS є закритим джерелом і не підтримує прозорі функції. Тоді як R і Python є аналогом відкритого коду SAS і містить детальну прозорість усіх його функціональних можливостей та алгоритмів.
SAS займає більше часу, оскільки знадобиться тривалий процес, щоб знати функціональність.
SAS також є контрпродуктивним.
SAS - одне з найдорожчих програм у світі. Для отримання ліцензії SAS потрібно вкласти мільйони доларів. Тому його можуть використовувати лише великі компанії.
Є лише кілька компаній, які використовують SAS. Якщо ви професіонал SAS, вам потрібно вибрати робоче місце, де вони використовують SAS. Якщо ви приєднаєтесь до компанії, де вони не використовують SAS, то ваша кар’єра буде перенаправлена на новий шлях.
R - це програмне забезпечення з відкритим кодом, яке може безкоштовно завантажити будь-хто.
З іншого боку, Python - це також безкоштовне програмне забезпечення з відкритим кодом, яке може завантажити будь-хто.
SAS легко вивчити спеціально для людей, які вже знають SQL. Також SAS має стабільний інтерфейс GUI. Підручники SAS доступні на різних сайтах і мають вичерпну документацію.
Python дуже легко вивчити у світі аналітики даних. У Python немає широкого інтерфейсу GUI, але ноутбуки Python стали популярними. Вони надають вам особливості документації та навчального посібника.
R - мова програмування низького рівня, тому навіть для коротших процедур потрібні довші коди. Вам потрібно глибше зрозуміти кодування в Р.
SAS вимагає купувати нові продукти, щоб ознайомитись із передовими можливостями SAS. Він не пропонує вам можливість завантажити будь-яку функцію та використати її миттєво. SAS також має чіткі ліцензійні обмеження.
Тоді як в R та Python вам дозволяється отримати доступ або оновити до розширених функцій, таких як паралельна обробка, багатоядерні пакети тощо, щоб допомогти вам робити повторювані операції.
Усі три мови однаково хороші в обробці даних, і вони також мають можливість паралельних обчислень. Між трьома в цьому факторі немає великої різниці. Кожна з цих мов може бути мало інновацій для покращення їх стандартів.
З посиланням на цей фактор, R має найкращі графічні можливості порівняно з двома іншими.
SAS має основні графічні можливості, але він лише функціональний. Настроювання сюжетів є важким, і йому потрібно глибокі знання, щоб знати про пакет SAS Graph
Python має можливість використання нативних бібліотек (matplotlib) або похідних бібліотек, що дозволяє викликати R функції.
R має чудові графічні можливості серед трьох. Вони мають розширені пакети для графічних можливостей.
Усі три мови мають основні та найбільш необхідні функції, але новітні технології та функції мають велике значення, якщо ваша робота цього очікує.
R і Python є відкритим кодом у природі, тому вони вдосконалюються до новітніх технологій та функцій швидше, ніж інші дві мови. Розвиток нових методик дуже швидко проходить у Р.
З іншого боку, SAS потребує часу, щоб оновитись до найновіших функцій та можливостей, оскільки він працює в контрольованому середовищі.
Є одна головна перевага SAS працювати в контрольованому середовищі. Вони добре перевірені, тому ймовірність помилок дуже менша.
Але Python і R працюють з відкритим кодом і дуже швидко оновлюються до останніх технологій, але вони більш відкриті для помилок.
У R та Python у недалекому минулому відкрито більше робочих місць, і, як очікується, він збільшиться і в майбутньому.
R і Python використовуються компаніями, які шукають економічності. Вони є найкращим варіантом для починаючих компаній.
SAS широко використовується великими організаціями та корпоративними компаніями.
Нещодавно проведене дослідження довело, що завдання Python для аналітики даних також збільшаться так само, як і Р.
Візуалізація - це фундаментальна частина науки про дані. Основна платформа візуалізації SAS називається SAS Visual Analytics. Це занадто дорого у використанні.
R і Python мають безліч інструментів візуалізації безкоштовно. Це не вимагає, щоб ви підписували договір і платили за кожну діяльність, як у SAS.
На основі підтримки клієнтів та сервісу SAS є найкращим у порівнянні з іншими двома мовами. SAS має спеціалізовану службу підтримки та обслуговування та спільноту. Якщо у вас є технічні проблеми, ви можете зв’язатися безпосередньо з центром підтримки.
R має велику інтернет-спільноту, але немає центру підтримки клієнтів. Ви отримаєте допомогу від них, але не миттєво.
У Python теж немає центру підтримки клієнтів. Він надає допомогу своїм клієнтам, але не до рівня SAS.
Тенденція ринку праці швидко просувається до відкритих технологій. R, Hadoop, Python - всі основні приклади цього. SAS також є однією з таких технологій, але це єдиний платний продукт. Люди віддають перевагу R та Python замість SAS, оскільки це не дає додаткових переваг над безкоштовними продуктами. Лише декілька компаній з певних причин відвідують SAS сьогодні.
R і Python поставляються безкоштовно і їх можна завантажити легко.
R та Python підтримуються тисячами учасників у всьому світі. Якщо для будь-яких мов доступна будь-яка градація розробок або вище, вона стає доступною для клієнтів легко.
Продукт SAS доступний лише Інституту SAS Incorporated, і лише розробникам SAS дозволяється виробляти будь-які нові функції. Це займає багато часу. І перш ніж оновлювати функції SAS за допомогою нових алгоритмів, ви можете завершити проект, використовуючи будь-який інший інструмент.
SAS не пропонує жодних покрокових вказівок своїм клієнтам. Якщо ви починаєте з нової теми або хочете дізнатися щось нове в SAS, вам обов'язково потрібно звернутися за допомогою до консультанта з SAS, який знову з Інституту SAS Incorporated.
R та Python, з іншого боку, надають вам докладні приклади. Він також пропонує підручник в Інтернеті. Python містить відтворювані ноутбуки під назвою iPython. R вправи та ноутбуки iPython широко доступні на таких сайтах, як github та інші.
Ось подання таблиці, щоб легко порівняти всі три інструменти на основі кількох критеріїв
| Критерій | SAS | R | Пітон |
| Вартість | Оплачено | Безкоштовно | Безкоштовно |
| Навчання | Складно | Легко | Легко |
| Маніпуляція даними | Високий | Високий | Високий |
| Аналітичне моделювання | Високий | Високий | Середній |
| Графічна можливість | Низький | Високий | Середній |
| Обробка тексту | Низький | Середній | Високий |
| Великі дані | Середній | Низький | Середній |
| Поширені звичаї | Високий | Високий | Середній |
| Сценарій роботи | Високий | Середній | Низький |
| Підтримка клієнтів | Високий | Низький | Середній |
| Просування в інструменті | Високий | Низький | Середній |
Висновок
SAS однозначно може задовольнити всі ваші потреби в даних, але це не підходить для довгострокової роботи. Зараз компанії швидко просуваються до мов програмування з відкритим кодом, до яких легко отримати доступ та використовувати.
SAS, будучи обмежувальним і закритим інструментом, в цей час не надається переваги.
R і Python - це інструменти з відкритим кодом, які допоможуть вам розширити свої знання про знання даних, вивчити нові технології та алгоритми. Знання про R та Python автоматично робить вас прийнятними для роботи з науковою інформацією в ці дні.
Суть у тому, що очевидного переможця серед трьох немає. У всіх трьох інструментів є свої переваги та недоліки. Їх сильні сторони змушують їх виживати на ринку довгостроково.
Зрештою, вченим із даних потрібно вирішувати між мовами. Як науковець даних, ви повинні вирішити, яка мова відповідає вашим потребам. Ви можете задати собі кілька питань і вирішити питання
- Який тип проблем ви хочете вирішити?
- Скільки ви готові витратити на вивчення мови?
- Які найпоширеніші інструменти у вашій галузі?
- Які ще подібні інструменти доступні на ринку та як це стосується загальновживаних інструментів?
Відповіді на ці запитання можуть допомогти вам вибрати найкращий інструмент та просунутися у вашій кар’єрі.
Навчіться та станьте майстром мови.