Python và R cho Khoa học Dữ liệu: Nên học cái nào?

Nếu bạn đang đọc bài viết này, rất có thể bạn đang ở những bước đầu tiên trên hành trình khoa học dữ liệu của mình. Có lẽ đến giờ bạn đã biết rằng học lập trình là một cột mốc quan trọng đối với mọi người theo đuổi nghề dữ liệu. Bên cạnh đó, bạn có thể đã nghe về cuộc tranh luận Python vs R và đang cần lời khuyên để quyết định học cái nào. Nếu bạn đang ở tình huống này, đừng hoảng: hầu hết các chuyên gia dữ liệu từng ở đúng vị trí của bạn.

Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Cả hai đều phù hợp với hầu hết mọi tác vụ bạn có thể nghĩ đến trong khoa học dữ liệu. Cuộc tranh luận Python vs R có thể khiến bạn nghĩ rằng phải chọn hoặc Python hoặc R. 

Dù điều này đúng với người mới bắt đầu, về lâu dài, rất có thể bạn sẽ cần học cả hai. Thay vì xem hai ngôn ngữ là loại trừ lẫn nhau, bạn nên coi chúng là các công cụ bổ trợ có thể dùng song song tùy theo trường hợp sử dụng cụ thể. 

Điều gì khiến R và Python trở thành ứng viên hoàn hảo cho khoa học dữ liệu? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến mục đích sử dụng của Python và R, các khác biệt chính giữa R và Python, và đưa ra một số yếu tố cần cân nhắc để chọn ngôn ngữ phù hợp với nhu cầu của bạn.

Giờ khi đã xác định rằng cả Python và R đều là lựa chọn tốt và phổ biến, có vài yếu tố có thể khiến bạn nghiêng về bên này hoặc bên kia.

Vì sao chọn Python?

Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, đa mục đích, được dùng trong nhiều lĩnh vực phần mềm, bao gồm khoa học dữ liệu, phát triển web và trò chơi. 

Ra mắt năm 1991, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới, thường đứng đầu trong nhiều bảng xếp hạng mức độ phổ biến, như chỉ số TIOBE và PYPL. 

Một trong những lý do khiến Python phổ biến toàn cầu là cộng đồng người dùng của nó. Python được hậu thuẫn bởi một cộng đồng khổng lồ các người dùng và nhà phát triển, những người bảo đảm sự phát triển và cải tiến liên tục của ngôn ngữ, cũng như sự ra đời đều đặn của các thư viện mới cho đủ loại mục đích. 

Python dễ đọc và dễ viết nhờ mức độ tương đồng cao với ngôn ngữ tự nhiên. Thực tế, khả năng đọc và diễn giải cao là trọng tâm thiết kế của Python. Vì vậy, Python thường được nhắc đến như ngôn ngữ phù hợp cho người mới không có kinh nghiệm lập trình. 

Theo thời gian, Python ngày càng phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu nhờ sự đơn giản và vô vàn khả năng mà hàng trăm thư viện, gói chuyên dụng mang lại để hỗ trợ mọi tác vụ như trực quan hóa dữ liệu, học máy và học sâu.

Vì sao chọn R?

R là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được tạo ra dành riêng cho tính toán thống kê và đồ họa. 

Kể từ lần ra mắt đầu tiên năm 1992, R đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học và học thuật. Ngày nay, nó vẫn là một trong những công cụ phân tích phổ biến nhất, được dùng trong cả phân tích dữ liệu truyền thống lẫn lĩnh vực phân tích kinh doanh đang phát triển nhanh. R lần lượt xếp thứ 11 và thứ 7 trong chỉ số TIOBE và PYPL.

Được thiết kế với các nhà thống kê trong tâm trí, với R, bạn có thể dùng các hàm phức tạp chỉ trong vài dòng mã. Mọi loại kiểm định và mô hình thống kê đều sẵn có và dễ dùng, như mô hình tuyến tính, phi tuyến, phân loại và phân cụm.

Những khả năng rộng lớn của R chủ yếu đến từ cộng đồng đồ sộ của nó. Cộng đồng này đã phát triển một trong những bộ sưu tập gói liên quan đến khoa học dữ liệu phong phú nhất. Tất cả đều có sẵn qua Mạng Lưu trữ Toàn diện cho R (CRAN).

Một điểm nữa khiến R đặc biệt nổi bật là khả năng tạo báo cáo chất lượng với hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu và các khung để xây dựng ứng dụng web tương tác. Ở khía cạnh này, R được xem rộng rãi là công cụ tốt nhất để tạo biểu đồ và trực quan hóa đẹp mắt.

R vs Python: Khác biệt chính

Giờ khi bạn đã quen thuộc hơn với Python và R, hãy so sánh chúng từ góc độ khoa học dữ liệu để đánh giá điểm tương đồng, điểm mạnh và điểm yếu. 

Mục đích

Mặc dù Python và R được tạo ra với mục đích khác nhau – Python là ngôn ngữ lập trình đa mục đích còn R dành cho phân tích thống kê – hiện nay, cả hai đều phù hợp với mọi tác vụ khoa học dữ liệu. Tuy vậy, Python được coi là đa năng hơn R, vì nó cũng cực kỳ phổ biến ở các lĩnh vực phần mềm khác như phát triển phần mềm, phát triển web và trò chơi.

Đối tượng người dùng

Là ngôn ngữ lập trình đa mục đích, Python là lựa chọn tiêu chuẩn cho các nhà phát triển phần mềm chuyển sang khoa học dữ liệu. Thêm vào đó, trọng tâm vào năng suất khiến Python phù hợp hơn để xây dựng ứng dụng phức tạp. 

Ngược lại, R được dùng rộng rãi trong học thuật và một số ngành như tài chính và dược phẩm. Đây là ngôn ngữ hoàn hảo cho các nhà thống kê và nhà nghiên cứu có kỹ năng lập trình hạn chế. 

Độ dốc học tập

Cú pháp trực quan của Python được coi là gần với tiếng Anh nhất trong các ngôn ngữ lập trình. Điều này khiến Python rất phù hợp cho người mới, với đường cong học tập mượt và tuyến tính. Mặc dù R được thiết kế để chạy các phân tích dữ liệu cơ bản một cách dễ dàng chỉ trong vài phút, mọi thứ trở nên khó hơn với các tác vụ phức tạp, và người dùng R cần nhiều thời gian hơn để thành thạo ngôn ngữ. 

Tổng thể, Python được xem là ngôn ngữ tốt cho người mới học lập trình. R thì dễ tiếp cận khi khởi đầu, nhưng các chi tiết tinh vi của chức năng nâng cao khiến việc đạt đến mức chuyên sâu khó hơn.

Mức độ phổ biến

Mặc dù các ngôn ngữ mới như Julia gần đây đang thu hút sự chú ý trong khoa học dữ liệu, Python và R vẫn là hai “ông vua” tuyệt đối trong lĩnh vực này. 

Tuy nhiên, xét về mức độ phổ biến – luôn là một khái niệm khó đo đếm – khác biệt là rất lớn. Python liên tục vượt R, đặc biệt trong những năm gần đây. Python đứng đầu ở nhiều bảng xếp hạng. Điều này nhờ việc Python được dùng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực phần mềm, bao gồm khoa học dữ liệu. Ngược lại, R chủ yếu được dùng trong khoa học dữ liệu, học thuật và một số ngành nhất định. 

Các thư viện phổ biến

Cả Python và R đều có hệ sinh thái gói và thư viện mạnh mẽ, phong phú dành riêng cho khoa học dữ liệu. Hầu hết gói Python được lưu trữ trên Python Package Index (PyPi), trong khi gói R thường nằm trên Mạng Lưu trữ Toàn diện cho R (CRAN).

Bên dưới là danh sách một số thư viện khoa học dữ liệu phổ biến nhất trong R và Python.

Gói R:

• dplyr: thư viện thao tác dữ liệu cho R.
• tidyr: gói tuyệt vời giúp bạn làm sạch và sắp xếp dữ liệu gọn gàng. 
• ggplot2: thư viện hoàn hảo để trực quan hóa dữ liệu.
• Shiny: công cụ lý tưởng để tạo ứng dụng web tương tác trực tiếp từ R.
• Caret: một trong những thư viện quan trọng nhất cho học máy trong R. 

Gói Python:

• NumPy: cung cấp bộ hàm lớn cho tính toán khoa học.
• Pandas: hoàn hảo cho thao tác dữ liệu.
• Matplotlib: thư viện tiêu chuẩn cho trực quan hóa dữ liệu.
• Scikit-learn: thư viện Python cung cấp nhiều thuật toán học máy.
• TensorFlow: khung làm việc được dùng rộng rãi cho học sâu.

Các IDE phổ biến

Một IDE, hay Môi trường Phát triển Tích hợp, cho phép lập trình viên hợp nhất các khía cạnh khác nhau của việc viết chương trình. Đây là các giao diện mạnh mẽ với khả năng tích hợp giúp viết mã hiệu quả hơn.

Với Python, các IDE phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu là Jupyter Notebooks và phiên bản hiện đại JupyterLab, cùng với Spyder.

Đối với R, IDE được dùng phổ biến nhất là RStudio. Giao diện của nó được tổ chức để người dùng có thể xem đồng thời biểu đồ, bảng dữ liệu, mã R và đầu ra.

Python vs R: So sánh

Bên dưới là bảng so sánh giữa R và Python:

R vs Python: Bạn nên học ngôn ngữ nào?

Bất chấp các điểm mạnh và yếu, sự thật là không có ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất cho mọi vấn đề có thể xuất hiện trong hành trình khoa học dữ liệu của bạn.

Ngoài ra, luôn cần đánh giá bối cảnh. Trước khi lựa chọn, bạn nên tự hỏi vài câu: Bạn có kinh nghiệm lập trình không? Đồng nghiệp của bạn dùng ngôn ngữ nào? Bạn đang cố giải quyết loại vấn đề gì? Mối quan tâm của bạn trong khoa học dữ liệu là gì? 

Sau khi trả lời các câu hỏi này, bạn có thể chọn một trong hai. Dù thế nào, đừng hoảng: cả R và Python đều là lựa chọn xuất sắc cho khoa học dữ liệu. Vì vậy tại DataCamp, chúng tôi đã chuẩn bị một danh mục khóa học và lộ trình phong phú để hỗ trợ bạn. Xem các tài nguyên sau và bắt đầu ngay hôm nay!

• Một danh mục khóa học lớn với hơn 380 khóa về khoa học dữ liệu, bao gồm lập trình, thống kê, trực quan hóa và hơn thế nữa. 
• Khóa Nhập môn Python và Nhập môn R của chúng tôi có thể giúp bạn bắt đầu với những điều cơ bản của hai ngôn ngữ, cho bạn nếm trải những gì sẽ học.
• Lộ trình nghề nghiệp toàn diện, có chứng nhận để bạn đi từ số 0 đến thành thạo trong khoa học dữ liệu. Xem lộ trình Nền tảng Python và Lập trình R.
• Đăng ký podcast DataFramed
• Xem cheat sheet Python cho khoa học dữ liệu và cheat sheet kiến thức cơ bản về R.

Python vs R cho Khoa học Dữ liệu: Infographic

Infographic bên dưới "Khi nào nên dùng Python vs. R?" dành cho bất kỳ ai quan tâm đến cách hai ngôn ngữ này so sánh với nhau từ góc nhìn khoa học dữ liệu và phân tích, bao gồm điểm mạnh và điểm yếu riêng. Nhấp vào hình bên dưới để tải infographic và truy cập các liên kết nhúng.