- SAS versus R versus Python Infographics
- Beschrijving
- Redenen voor vergelijking
- Open source versus gesloten systeem
- Kosten
- Aan het leren
- Toegankelijkheid
- Gegevensverwerkingsmogelijkheden
- Grafische mogelijkheden
- Vooruitgang in tool
- Taakscenario
- Ondersteuning voor visualisatie
- Klantenservice en community
- Trends in de industrie
- Behendigheid
- Tutorials en gids
- Conclusie
SAS vs R vs Python - Als u voor analyseberoep kiest, dan is de belangrijkste vraag die in u opkomt: "Wat is het beste hulpmiddel voor de klus?"
Het is al jaren een strijd en het is altijd moeilijk om te kiezen tussen de programmeertalen die het meest geschikt zijn voor gegevensanalyse.
Traditioneel werd deze vraag gesteld tegen SAS versus R, maar nu neemt python deel aan deze discussie. Dus wat is beter tussen sas vs r vs python.
Enkele jaren terug was het moeilijk om het carrièrepad in deze tools te traceren. Maar gelukkig bleek dit een verhulde zegen te zijn.
Maar nu analytics professional voordat ze beslissen welke techniek ze moeten toepassen, zijn ze op zoek naar het beste hulpmiddel om die taak uit te voeren.
Er is een zware concurrentie tussen SAS vs R vs Python. Maar het eerlijke antwoord is dat elke tool op zijn eigen manier uniek is. Er is in dit verband geen universele winnaar. Elk hulpmiddel heeft zijn eigen sterkte en zwakte.
Het is belangrijk voor een analytische professional om de sterke en zwakke punten van elke tool te kennen om te beslissen welke het beste voor hun beroep kan worden gebruikt.
SAS versus R versus Python Infographics
Laten we nu eens kijken waar de tools over gaan en waarvoor het wordt gebruikt.
Beschrijving
Hier is een korte beschrijving van de 3 tools
SAS
SAS is het geïntegreerde systeem van software-oplossingen en het is de leider op het gebied van data-analyse. Deze software heeft veel functies zoals een goede GUI en andere om geweldige technische ondersteuning te bieden. SAS helpt u bij het uitvoeren van de volgende taken
- Gegevensinvoer, ophalen en beheer
- Rapport schrijven en grafisch ontwerp
- Statistische en wiskundige analyse
- Bedrijfsvoorspelling en beslissingsondersteuning
- Operationeel onderzoek en projectmanagement
- Applicatie ontwikkeling
SAS wordt gebruikt door gerenommeerde bedrijven zoals Barclays, Nestle, HSBC, Volvo en BNB Paribas.
R
R is een programmeertaal voor statistisch computergebruik en grafische afbeeldingen die in 1995 werd gecreëerd door Ross Ihaka en Robert Gentleman. Het biedt een breed scala aan statistische en grafische technieken. Het is een open source route die zeer uitbreidbaar is. Het is een eenvoudige en effectieve programmeertaal. Het is meer dan alleen een statistieksysteem. Het doet het volgende werk
- Gemakkelijk manipuleert pakketten
- Manipuleert snaren
- Werkt met regelmatige en onregelmatige tijdreeksen
- Visualiseer gegevens
- Machine leren
R wordt gebruikt door best beoordeelde bedrijven zoals Bank of America, Bing, Ford, Uber en Foursquare.
Python
Python is een objectgeoriënteerde programmeertaal die een duidelijke syntaxis en leesbaarheid heeft. Het werd gecreëerd in 1991 door Guido Van Rossem. Het is gemakkelijk te leren en helpt u sneller en effectiever te werken. Vanwege zijn eenvoud is het in korte tijd populairder geworden.
Python wordt gebruikt door bekende bedrijven zoals ABN-AMRO, Quora, Google en reddit.
Redenen voor vergelijking
Industrieën groeien dynamisch. Naarmate het veld groeit, zijn er veel technologische ontwikkelingen in elke taal.
Als u nog niet bekend bent met het veld voor gegevensanalyse, leert u misschien een nieuwe vanwege uw interesse of meestal aangestuurd door waar uw organisatie mee werkt. U kunt uitdagingen en frustraties ondervinden vanwege upgrades in de tools en softwareprogramma's.
Een vergelijking van de talen is nu een waardige overweging. Een vergelijking die vóór enkele jaren is gemaakt, is niet relevant voor de huidige situatie. Vergelijkingen zullen ook helpen bij het kiezen van de beste van de drie.
Deze talen worden vergeleken op de volgende factoren in dit artikel. Mogelijk koopt u geen tool op basis van de volgende vergelijkingen, maar het zal zeker nuttig zijn voor u om een tool te kiezen die bij uw carrière past.
SAS is een gesloten bron en ondersteunt geen transparante functionaliteiten. Terwijl R en Python de open source tegenhanger van SAS is en gedetailleerde transparantie van al zijn functionaliteiten en algoritmen bevat.
SAS is meer tijdrovend omdat het lang duurt om de functionaliteit te kennen.
SAS is ook contraproductief.
SAS is een van de duurste software ter wereld. Miljoenen dollars moeten worden geïnvesteerd in het verkrijgen van een SAS-licentie. Daarom kan het alleen worden gebruikt door grootschalige bedrijven.
Er zijn maar weinig bedrijven die SAS gebruiken. Als u een SAS-professional bent, moet u een werkplek kiezen waar ze SAS gebruiken. Als je lid wordt van een bedrijf waar ze geen SAS gebruiken, wordt je carrière omgeleid naar een nieuw pad.
R is een open source software die door iedereen gratis kan worden gedownload.
Python daarentegen is ook een gratis open source software en kan door iedereen worden gedownload.
SAS is gemakkelijk te leren speciaal voor mensen die SQL al kennen. SAS heeft ook een stabiele GUI-interface. Tutorials van SAS is beschikbaar op verschillende sites en heeft uitgebreide documentatie.
Python is heel gemakkelijk te leren in de wereld van data-analyse. Python heeft geen uitgebreide GUI-interface, maar Python-notebooks zijn populair geworden. Ze bieden u de functies van documentatie en zelfstudie.
R is een programmeertaal op laag niveau en daarom zijn langere codes vereist, zelfs voor kortere procedures. Je moet een dieper inzicht hebben in codering in R.
SAS vereist dat u nieuwe producten koopt om kennis te maken met de geavanceerde functies van SAS. Het biedt u geen optie om een functie te downloaden en direct te gebruiken. SAS heeft ook strikte licentiebeperkingen.
Terwijl je in R en Python toegang hebt tot of upgradet naar de geavanceerde functies zoals parallelle verwerking, multicore-pakketten, enz. Om je te helpen repetitieve bewerkingen uit te voeren.
Alle drie talen zijn even goed in gegevensverwerking en ze hebben ook een optie voor parallelle berekeningen. Er is niet veel verschil tussen de drie in deze factor. Er zijn misschien maar weinig innovaties aangebracht in elk van deze talen om hun standaard te verbeteren.
Met betrekking tot deze factor heeft R de beste grafische mogelijkheden in vergelijking met de andere twee.
SAS heeft grafische basisfuncties, maar is alleen functioneel. Aanpassing op plots is moeilijk en er is diepgaande kennis voor nodig om het SAS Graph-pakket te kennen
Python heeft de optie om native bibliotheken (matplotlib) of afgeleide bibliotheken te gebruiken waarmee R-functies kunnen worden opgeroepen.
R heeft uitstekende grafische mogelijkheden tussen de drie. Ze hebben geavanceerde pakketten voor grafische mogelijkheden.
Alle drie talen hebben de basis- en meest vereiste functies, maar de nieuwste technologieën en functies zijn belangrijk als uw werk dit verwacht.
R en Python zijn open source van aard, zodat ze sneller worden verbeterd naar de nieuwste technologieën en functies dan de andere twee talen. De ontwikkeling van nieuwe technieken is erg snel in R.
SAS daarentegen kost tijd om bij te werken naar de nieuwste functies en mogelijkheden omdat het werkt in een gecontroleerde omgeving.
Er is een groot voordeel dat SAS in een gecontroleerde omgeving werkt. Ze zijn goed getest en dus is de kans op fouten erg kleiner.
Maar Python en R werken in een open source en worden zeer snel bijgewerkt naar de nieuwste technologieën, maar ze staan meer open voor fouten.
R en Python hebben in het recente verleden meer vacatures en het wordt ook verwacht dat dit in de toekomst zal toenemen.
R en Python worden gebruikt door bedrijven die op zoek zijn naar kostenefficiëntie. Ze zijn de beste optie voor startende bedrijven.
SAS wordt veel gebruikt door grote organisaties en bedrijven.
Een recent onderzoek heeft aangetoond dat Python-jobs voor data-analyse ook op dezelfde manier zullen toenemen als R.
Visualisatie is een fundamenteel onderdeel van data science. Het belangrijkste visualisatieplatform van SAS heet SAS Visual Analytics. Dit is te duur om te gebruiken.
R and Python heeft veel gratis visualisatietools. Het vereist niet dat u een contract tekent en betaalt voor elke activiteit zoals in SAS.
Op basis van klantenondersteuning en service is SAS de beste in vergelijking met de andere twee talen. SAS heeft een toegewijde klantenondersteuning en service en een community. Als u technische problemen heeft, kunt u rechtstreeks contact opnemen met het ondersteuningscentrum.
R heeft een grote online community maar geen klantenondersteuningscentrum. U krijgt hulp van hen, maar niet meteen.
Python heeft ook geen klantenondersteuningscentrum. Het biedt hulp aan zijn klanten, maar niet op het niveau van SAS.
De trend op de arbeidsmarkt evolueert snel naar open source-technologieën. R, Hadoop, Python zijn hier alle belangrijke voorbeelden van. SAS is ook een van dergelijke technologie, maar het is het enige betaalde product. Mensen geven de voorkeur aan R en Python in plaats van SAS omdat het geen extra voordelen biedt ten opzichte van de gratis producten. Slechts enkele bedrijven kiezen tegenwoordig om bepaalde redenen voor SAS.
R en Python zijn gratis en kunnen eenvoudig worden gedownload.
R en Python worden ondersteund door duizenden bijdragers wereldwijd. Als er een ontwikkeling of opwaardering beschikbaar is voor talen, wordt deze beschikbaar gesteld aan de klanten op hun gemak.
SAS-product is alleen toegankelijk voor het SAS Institute Incorporated en alleen de SAS-ontwikkelaars mogen nieuwe functies produceren. Dit kost veel tijd. En voordat u de SAS-functies bijwerkt met nieuwe algoritmen, kunt u uw project voltooien met een andere tool.
SAS biedt haar klanten geen stapsgewijze begeleiding. Als u begint met een nieuw onderwerp of iets nieuws wilt leren in SAS, moet u zeker de hulp inroepen van een SAS-consultant die weer bij SAS Institute Incorporated is.
R en Python bieden u daarentegen gedetailleerde voorbeelden. Het biedt ook een zelfstudie op internet. Python bevat reproduceerbare notebooks genaamd iPython. R-oefeningen en iPython-notebooks zijn overal verkrijgbaar op sites zoals Github en andere.
Hier is een tabelweergave om alle drie tools eenvoudig te vergelijken op basis van enkele criteria
| Criterium | SAS | R | Python |
| Kosten | Betaald | Vrij | Vrij |
| Aan het leren | Moeilijk | Gemakkelijk | Gemakkelijk |
| Data manipulatie | hoog | hoog | hoog |
| Analytische modellering | hoog | hoog | Medium |
| Grafische mogelijkheden | Laag | hoog | Medium |
| Tekstverwerking | Laag | Medium | hoog |
| Big Data | Medium | Laag | Medium |
| Gemeenschappelijk gebruik | hoog | hoog | Medium |
| Taakscenario | hoog | Medium | Laag |
| Klantenservice | hoog | Laag | Medium |
| Vooruitgang in tool | hoog | Laag | Medium |
Conclusie
SAS kan zeker aan al uw behoeften op het gebied van datawetenschap voldoen, maar het is niet geschikt voor de lange termijn. Bedrijven evolueren nu snel naar open source programmeertalen die gemakkelijk toegankelijk en te gebruiken zijn.
Omdat SAS beperkend en gesloten is, heeft het tegenwoordig niet de voorkeur.
R en Python zijn open source-tools die u helpen uw kennis van gegevenswetenschap te vergroten, nieuwe technologieën en algoritmen te leren. Kennis van R en Python maakt je tegenwoordig automatisch in aanmerking voor data science-banen.
Het komt erop neer dat er geen duidelijke winnaar is onder de drie. Alle drie de tools hebben hun eigen voor- en nadelen. Door hun sterke punten overleven ze langdurig op de markt.
Het is uiteindelijk de datawetenschapper die moet kiezen tussen de talen. Als datawetenschapper kun je beslissen welke taal het beste bij je past. Je kunt jezelf een paar vragen stellen en daarover beslissen
- Wat voor soort problemen wilt u oplossen?
- Hoeveel ben je klaar om uit te geven om een taal te leren?
- Wat zijn de meest gebruikte tools in uw vakgebied?
- Wat zijn de andere vergelijkbare tools die op de markt beschikbaar zijn en hoe verhouden deze zich tot de veelgebruikte tools?
De antwoorden op deze vragen kunnen u helpen om het beste hulpmiddel te kiezen en door te gaan in uw carrière.
Leer en word een meester van de taal.