डेटा विज्ञान का अवलोकन
जब हम डेटा के सेट पर काम करते हैं तो हम उस डेटासेट पर अलग-अलग सांख्यिकीय फ़ंक्शन लागू करते हैं। इन कार्यों का उपयोग हम वर्णनात्मक आंकड़ों, सांख्यिकीय परीक्षणों, प्लॉटिंग कार्यों इत्यादि के व्यापक अन्वेषण के लिए करते हैं। डेटा विज्ञान वास्तव में विश्लेषणात्मक रूप से जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदमिक विकास, डेटा अनुमान और प्रौद्योगिकी का एक बहुआयामी अन्वेषण है। डेटा साइंस के मूल में, हमारे पास डेटा है।
पायथन में, पांडा डेटा विश्लेषण पुस्तकालयों में से एक है, इसका उपयोग एक्सेल स्प्रेडशीट, सीएसवी और अन्य डेटा स्रोतों से डेटा आयात करने के लिए किया जाता है।
R का अवलोकन
R एक ओपन सोर्स लैंग्वेज है। यह भाषा बहुत लोकप्रिय है, क्योंकि यह अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल वातावरण विकसित करने और डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और ग्राफिकल मॉडल करने का एक बेहतर तरीका प्रदान करने में मदद करती है। जब इसे विकसित किया गया था, उस समय इस भाषा का उपयोग केवल अकादमिक और शोध क्षेत्रों के लिए किया जाता था। लेकिन आजकल Enterprise World भी इसका इस्तेमाल करती है. अब R कॉर्पोरेट जगत में सबसे तेजी से बढ़ती सांख्यिकीय भाषाओं में से एक है।
डेटा विज्ञान के लिए विशेषता:
R एक विशाल समुदाय से संबंधित है। यह समुदाय मेलिंग सूचियों, उपयोगकर्ता द्वारा योगदान किए गए दस्तावेज़ों और एक बहुत सक्रिय स्टैक ओवरफ़्लो समूह के माध्यम से समर्थन प्रदान करता है। सीआरएएन क्यूरेटेड आर पैकेजों का एक विशाल भंडार है जिसमें उपयोगकर्ता आसानी से योगदान कर सकते हैं। यह R फ़ंक्शंस और डेटा का संग्रह है। यह नवीनतम तकनीकों और कार्यात्मकताओं को विकसित करना आसान बनाता है बिना किसी शुरुआत से सब कुछ विकसित करने की आवश्यकता के।
कार्यक्षमताएं
डेटा विश्लेषण के लिए R में कई अंतर्निहित कार्य हैं। R भाषा मुख्य रूप से सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण उद्देश्यों के लिए लागू होती है। R के पास डिफ़ॉल्ट रूप से कई उपकरण हैं, जो डेटा विश्लेषण से संबंधित अनुसंधान और विकास में बहुत आवश्यक हैं।
आवेदन के प्रमुख डोमेन
डेटा विश्लेषण के लिए, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा है, जैसा कि R कई पैकेज प्रदान करता है जैसे ggplot2, ggvis, lattice, आदि। जो इन कार्यान्वयन को आसान बनाने में बहुत मददगार हैं।
पैकेज की उपलब्धता:
डेटा विज्ञान से संबंधित अनुप्रयोगों को लागू करने के लिए आर के पास कई पैकेज हैं। बड़ी संख्या में पैकेजों की उपलब्धता ने R को सबसे अधिक साधन संपन्न और बहुमुखी बना दिया है।
R का उपयोग कब और कैसे करें
जब डेटा विश्लेषण कार्य के लिए अलग-अलग सर्वरों पर स्टैंडअलोन कंप्यूटिंग या विश्लेषण की आवश्यकता होती है, तो उन स्थितियों में R का उपयोग किया जा रहा है। यह भाषा खोजपूर्ण कार्य के लिए बहुत उपयोगी है और यह किसी भी प्रकार के डेटा विश्लेषण को संभाल सकती है और समस्या का एक बड़ा समाधान प्राप्त कर सकती है।
आवेदन
R भाषा ज्यादातर डेटा विज्ञान के वातावरण में लागू होती है।
पायथन
पायथन का अवलोकन
पायथन एक बहुत ही लचीली भाषा है, कुछ नया करना बहुत अच्छा है और मुख्य रूप से पठनीयता और सरलता पर केंद्रित है। डेटा विज्ञान से संबंधित अनुप्रयोगों के विभिन्न क्षेत्रों पर काम करने के लिए पायथन के पास कई पैकेज हैं।
डेटा विज्ञान के लिए विशेषता
डेटा सेट में आउटलेयर खोजने के लिए पायथन और आर दोनों अच्छे हैं लेकिन डेटासेट अपलोड करने और आउटलेयर खोजने के लिए वेब सेवा के मामले में, पायथन बेहतर है।
कार्यक्षमताएं
पायथन एक सामान्य प्रयोजन की प्रोग्रामिंग भाषा है, इसलिए अधिकांश डेटा विश्लेषण कार्यात्मकताएं उपलब्ध हैं।
आवेदन के प्रमुख क्षेत्र -
पायथन भी Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor Flow, आदि जैसे पैकेज प्रदान करता है। यह पैकेज गहरे तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करने की अनुमति देता है जो Python में कहीं अधिक सरल हैं।
पैकेज की उपलब्धता
पंडों और स्किकिट की तरह, पायथन में डेटा विश्लेषण के लिए कुछ पैकेज हैं। लेकिन लक्ष्य हासिल करना बहुत आसान हो जाता है।
पायथन का उपयोग कब और कैसे करें
जब हमारे डेटा विश्लेषण कार्यों को वेब ऐप्स के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता होती है या यदि सांख्यिकी कोड को उत्पादन डेटाबेस में शामिल करने की आवश्यकता होती है तो उन स्थितियों में पायथन का उपयोग किया जाता है। उत्पादन उपयोग के लिए एल्गोरिदम लागू करने के लिए यह एक बहुत लोकप्रिय उपकरण है।
आवेदन
कई क्षेत्रों में पायथन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जैसे -
- कंप्यूटर विजन निष्पादित करें (चेहरे का पता लगाने और रंग पहचानने जैसी सुविधाएं)
- खेल विकसित करें
- मशीन लर्निंग करें (कंप्यूटर को सीखने की क्षमता देना)
- वेबसाइट बनाएं
- रोबोटिक्स सक्षम करें
- स्क्रिप्टिंग निष्पादित करें
- वेब ब्राउज़र को स्वचालित करें
- वैज्ञानिक कंप्यूटिंग करें
- डेटा विश्लेषण करें
- वेब स्क्रैपिंग करें (वेबसाइटों से डेटा एकत्र करना)
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाएं