- SAS vs R vs Python Infographics
- Beskrivelse
- Årsaker til sammenligning
- Open Source vs Closed system
- Koste
- læring
- tilgjengelighet
- Evne til håndtering av data
- Grafiske evner
- Fremskritt i verktøyet
- Jobbscenario
- Støtte for visualisering
- Kundestøtte og fellesskap
- Bransjetrender
- Smidighet
- Veiledninger og veiledning
- Konklusjon
SAS vs R vs Python - Hvis du skal velge analytikeryrke, er det største spørsmålet som dukker opp i tankene dine "Hvilket er det beste verktøyet for jobben?"
Det har vært en kamp i mange år, og det er alltid vanskelig å avgjøre mellom programmeringsspråk som er best egnet for dataanalyse.
Tradisjonelt ble dette spørsmålet reist mot SAS vs R, men nå har python blitt med i denne diskusjonen. Så det er bedre mellom sas vs r vs python.
Få år tilbake var det vanskelig å spore karriereveien i disse verktøyene. Men heldigvis viste dette seg å være en velsignelse i forkledning.
Men nå analytics professional før de bestemmer seg for hvilken teknikk de skal bruke, er de i ferd med å søke etter det beste verktøyet for å utføre den oppgaven.
Det er en tung konkurranse mellom SAS vs R vs Python. Men det ærlige svaret er at hvert verktøy er unikt på sin egen måte. Det er ingen universell vinner i denne sammenhengen. Hvert verktøy har sin egen styrke og svakhet.
Det er viktig for en analytiker å kjenne styrkene og svakhetene til hvert verktøy for å bestemme hvilken som er best å bruke for sitt yrke.
SAS vs R vs Python Infographics
La oss nå se på hva verktøyene er om og hva det brukes til.
Beskrivelse
Her er en kort beskrivelse av de 3 verktøyene
SAS
SAS er det integrerte systemet med programvareløsninger og er ledende innen dataanalysefeltet. Denne programvaren har mange funksjoner som god GUI og andre som gir fantastisk teknisk support. SAS hjelper deg med å utføre følgende oppgaver
- Dataregistrering, gjenfinning og styring
- Rapportskriving og grafisk design
- Statistisk og matematisk analyse
- Forretningsvarsel og beslutningsstøtte
- Driftsforskning og prosjektledelse
- Utvikling av applikasjoner
SAS brukes av anerkjente selskaper som Barclays, Nestle, HSBC, Volvo og BNB Paribas.
R
R er et programmeringsspråk for statistisk databehandling og grafikk som ble opprettet i 1995 av Ross Ihaka og Robert Gentleman. Det tilbyr et bredt spekter av statistiske og grafiske teknikker. Det er en open source-rute som er svært utvidbar. Det er et enkelt og effektivt programmeringsspråk. Det er mer enn bare et statistikksystem. Det gjør følgende arbeid
- Manipulerer enkelt pakker
- Manipulerer strengene
- Jobber med vanlige og uregelmessige tidsserier
- Visualiser data
- Maskinlæring
R brukes av topprangerte selskaper som Bank of America, bing, Ford, Uber og Foursquare.
Python
Python er et objektorientert programmeringsspråk som har en tydelig syntaks og lesbarhet. Den ble opprettet i 1991 av Guido Van Rossem. Det er enkelt å lære og vil hjelpe deg å jobbe raskere og mer effektivt. Det har blitt mer populært på kort tid på grunn av dets enkelhet.
Python brukes av kjente selskaper som ABN-AMRO, Quora, Google og reddit.
Årsaker til sammenligning
Industriene vokser dynamisk. Når feltet vokser er det mange teknologiske fremskritt på hvert språk.
Hvis du er ukjent med dataanalysefeltet, kan det hende du lærer en ny på grunn av din interesse eller de fleste av tider drevet av det organisasjonen din jobber med. Du kan utfordre og frustrere på grunn av oppgraderinger i verktøyene og programmene.
Sammenligning av språkene er en verdig vurdering nå. Enhver sammenligning som ble gjort før få år vil ikke være relevant for dagens situasjon. Sammenligninger vil også hjelpe til med å velge det beste blant de tre.
Disse språkene blir sammenlignet på følgende faktorer i denne artikkelen. Det er ikke sikkert at du kjøper et verktøy basert på følgende sammenligninger, men det vil definitivt være nyttig for deg å velge et som passer din karriere.
SAS er en lukket kilde og støtter ikke gjennomsiktige funksjonaliteter. Mens R og Python er åpen kildekode for SAS og inneholder detaljert åpenhet om alle dens funksjoner og algoritmer.
SAS er mer tidkrevende da det tar en lang prosess å kjenne til funksjonaliteten.
SAS er også motproduktivt.
SAS er en av de dyreste programvarene i verden. Millioner av dollar må investeres for å få SAS-lisens. Derfor kan den bare brukes av store selskaper.
Det er bare få selskaper som bruker SAS. Hvis du er en SAS-profesjonell, må du velge en arbeidsplass der de bruker SAS. Hvis du blir med i et selskap der de ikke bruker SAS, vil karrieren bli omdirigert til en ny bane.
R er en open source programvare som kan lastes ned gratis av alle.
Python er derimot også en gratis open source-programvare og kan lastes ned av hvem som helst.
SAS er enkel å lære spesielt for folk som allerede kjenner SQL. SAS har også et stabilt GUI-grensesnitt. Opplæringer av SAS er tilgjengelig på forskjellige nettsteder, og den har en omfattende dokumentasjon.
Python er veldig lett å lære i dataanalyseverdenen. Python har ikke et utbredt GUI-grensesnitt, men Python bærbare datamaskiner har blitt populære. De gir deg funksjonene i dokumentasjon og opplæring.
R er et programmeringsspråk på lavt nivå, og det kreves lengre koder selv for kortere prosedyrer. Du må ha en dypere innsikt av koding i R.
SAS krever at du kjøper nye produkter for å bli kjent med de avanserte funksjonene til SAS. Det tilbyr deg ikke et alternativ å laste ned noen funksjoner og bruke den umiddelbart. SAS har også strenge lisensbegrensninger.
Mens du i R og Python har lov til å få tilgang til eller oppgradere til de avanserte funksjonene som parallellbehandling, flerkjernepakker osv. For å hjelpe deg med repeterende operasjoner.
Alle de tre språkene er like gode i databehandlingen, og de har også et alternativ for parallelle beregninger. Det er ikke mye forskjell mellom de tre i denne faktoren. Det kan være få nyvinninger gjort til hvert av disse språkene for å forbedre deres standard.
Med referanse til denne faktoren har R de beste grafiske egenskapene sammenlignet med de to andre.
SAS har grunnleggende grafiske funksjoner, men det er bare funksjonelt. Tilpasning på tomter er vanskelig, og det trenger en dyptgående kunnskap for å vite om SAS Graph-pakken
Python har muligheten til å bruke innfødte biblioteker (matplotlib) eller avledede biblioteker som gjør det mulig å etterlyse R-funksjoner.
R har utmerkede grafiske evner blant de tre. De har avanserte pakker for grafiske funksjoner.
Alle de tre språkene har de grunnleggende og mest påkrevde funksjonene, men de nyeste teknologiene og funksjonene betyr mye hvis arbeidet ditt forventer det.
R og Python er åpen kildekode, slik at de blir forbedret til de nyeste teknologiene og funksjonene raskere enn de to andre språkene. Utvikling av nye teknikker går veldig raskt i R.
SAS tar derimot tid å oppdatere til de nyeste funksjonene og funksjonene når det fungerer i kontrollerte omgivelser.
Det er en hovedfordel med at SAS jobber i et kontrollert miljø. De er godt testet, og sjansene for feil er veldig mindre.
Men Python og R jobber i en åpen kildekode og blir oppdatert til de nyeste teknologiene veldig raskt, men de er mer åpne for feil.
R og Python har flere stillinger i nyere tid, og det forventes også å øke i fremtiden.
R og Python brukes av selskaper som ser etter kostnadseffektivitet. De er det beste alternativet for oppstartsbedrifter.
SAS brukes mye av store organisasjoner og bedrifter.
En fersk undersøkelse har vist at Python-jobber for dataanalyse også vil øke på samme måte som R.
Visualisering er en grunnleggende del av datavitenskapen. Den viktigste visualiseringsplattformen til SAS kalles SAS Visual Analytics. Dette er for kostbart å bruke.
R og Python har mange visualiseringsverktøy gratis. Det krever ikke at du signerer en kontrakt og betaler for hver aktivitet som i SAS.
Basert på kundesupport og service er SAS det beste sammenlignet med de to andre språkene. SAS har en dedikert kundesupport og service og et fellesskap. Hvis du har tekniske problemer, kan du kontakte brukerstøttesenteret direkte.
R har et stort online fellesskap, men ikke noe kundesupport. Du vil få hjelp av dem, men ikke umiddelbart.
Python har heller ikke et kundesupport. Det gir hjelp til kundene, men ikke til SAS-nivået.
Trenden med jobbmarked beveger seg raskt mot åpen kildekode-teknologier. R, Hadoop, Python er alle de viktigste eksemplene på dette. SAS er også en blant slik teknologi, men det er det eneste betalte produktet. Folk foretrekker R og Python i stedet for SAS fordi det ikke gir noen ekstra fordeler i forhold til gratisproduktene. Bare noen få selskaper går for SAS i disse dager av visse grunner.
R og Python kommer gratis og kan lastes ned enkelt.
R og Python støttes av tusenvis av bidragsytere over hele verden. Hvis det er noe utvikling eller oppgradering tilgjengelig for språk, blir det enkelt tilgjengelig for kundene.
SAS-produktet er bare tilgjengelig av SAS Institute Incorporated, og bare SAS-utviklerne har lov til å produsere nye funksjoner. Dette tar mye tid. Og før du oppdaterer SAS-funksjonene med nye algoritmer, kan du fullføre prosjektet ditt med et hvilket som helst annet verktøy.
SAS tilbyr ikke trinnvis veiledning til sine kunder. Hvis du begynner med et nytt emne, eller ønsker å lære noe nytt i SAS, bør du absolutt søke hjelp fra en SAS-konsulent som igjen er fra SAS Institute Incorporated.
R og Python derimot gir deg detaljerte eksempler. Den tilbyr også en tutorial på internett. Python inneholder reproduserbare notatbøker kalt iPython. R-øvelser og iPython Notebooks er allment tilgjengelig på nettsteder som github og andre.
Her er tabellvisning for enkelt å sammenligne alle de tre verktøyene basert på få kriterier
| Criterion | SAS | R | Python |
| Koste | betalt | Gratis | Gratis |
| læring | Vanskelig | Lett | Lett |
| Datamanipulasjon | Høy | Høy | Høy |
| Analytisk modellering | Høy | Høy | Medium |
| Grafisk evne | Lav | Høy | Medium |
| Tekstbehandling | Lav | Medium | Høy |
| Stor Data | Medium | Lav | Medium |
| Vanlige bruksområder | Høy | Høy | Medium |
| Jobbscenario | Høy | Medium | Lav |
| Kundeservice | Høy | Lav | Medium |
| Fremskritt i verktøyet | Høy | Lav | Medium |
Konklusjon
SAS kan definitivt tilfredsstille alle dine datavitenskapelige behov, men det er ikke egnet på lang sikt. Bedrifter beveger seg nå raskt mot programmeringsspråk med åpen kildekode som er lett tilgjengelig og bruk.
SAS er et restriktivt og lukket verktøy, og foretrekker ikke så mye i disse dager.
R og Python er åpen kildekodeverktøy som vil hjelpe deg å øke datavitenskapen din, lære nye teknologier og algoritmer. Når du vet om R og Python, blir du automatisk kvalifisert for data science jobber i disse dager.
Hovedpoenget er at det ikke er noen åpenbar vinner blant de tre. Alle de tre verktøyene har sine egne fordeler og ulemper. Styrken deres gjør at de overlever i markedet på lang sikt.
Det er til syvende og sist dataforskeren som må bestemme mellom språkene. Som dataforsker er det opp til deg å bestemme hvilket språk som passer best for ditt behov. Du kan stille deg noen få spørsmål og bestemme deg for det
- Hva slags problemer vil du løse?
- Hvor mye er du klar til å bruke for å lære et språk?
- Hva er de ofte brukte verktøyene i ditt felt?
- Hva er de andre lignende verktøyene som er tilgjengelige i markedet, og hvordan forholder det seg til de ofte brukte verktøyene?
Svarene på disse spørsmålene kan hjelpe deg med å velge det beste verktøyet og gå videre i karrieren.
Lær og bli en mester i språket.