数据科学的 R vs Python vs SAS

众所周知，我们生活在一个数字时代，主要由软件主导。您是否曾思考过这些软件是如何构建的？是的，很明显，所有这些软件都是借助不同的编程语言构建的。在本模块中，我们将比较三种编程语言：“R、Python 和 SAS”，并找出其中哪种语言最适合学习数据科学。所有语言都有其优点和缺点。现在，让我们根据成本、学习难度、数据处理能力、图形处理能力、高级工具以及就业前景来比较语言 R、Python 和 SAS，让我们找出这些语言在哪些领域被频繁使用以及客户支持情况。除此之外，在本模块中，我们还将讨论 Python、R 和 SAS 的应用。

R、Python 和 SAS 简介

1. R

   R 编程语言主要用于学术和研究领域。它具有开源性质，因此最新技术发布速度很快，而且成本效益很高。

2. Python

   Python 是一种编程语言，由 Guido van Rossum 创建，于 1991 年首次发布。这种语言被用于各种开发领域，因为它是一种面向对象和脚本语言。Python 语言的主要特点是它始终支持 GUI 编程，它是一种高级语言，编码非常容易，有大量的标准库可用，它是一种面向对象的语言，而且它是免费和开源的。(链接)。如今，它还支持 NumPy、scipy 和 matplotlib 等体育库。它还具有对所有统计操作和模型构建有用的函数。

3. SAS

   SAS 是一种软件，非常适合挖掘、更改以及检索从不同来源获取的数据。我们还可以对其进行统计类型的分析。它支持许多统计功能，具有非常好的图形用户界面（GUI），主要帮助人们快速有效地学习。该语言还提供出色的技术支持。除了所有这些优点，它非常昂贵，而且并非总是支持最新的统计功能。

让我们使用几个属性来比较 R、Python 和 SAS

1. 成本/可用性

当我们比较 R、Python 和 SAS 时，可以理解 SAS 是一种商业软件。与 R 和 Python 相比，SAS 非常昂贵。由于其成本，个人无法使用它，而一些私营组织通过投资 SAS 占据了最高的市场份额。因此，如果您是此类组织的一员，访问它将非常容易，否则将非常困难。R 和 Python 并不昂贵，这意味着它们是完全免费的。

2. 语言学习难度

与 Python 和 R 相比，SAS 非常容易学习。许多网站上都有不同大学提供的教程。SAS 提供了全面的文档。R 是一种低级语言，因此即使是简单的程序也需要更长的代码。学习代码非常重要。与 R 相比，学习 Python 很容易；与 SAS 相比，则比较困难。

3. 这些语言处理数据的能力如何

R、Python 和 SAS 在数据处理方面都非常出色。现在我们都有这些语言的高级版本，当我们根据它们的数据处理能力来比较这些语言时，所有这三种语言都具有相同的数据处理能力。

4. 图形功能：

与 SAS 相比，Python 和 R 具有非常高的图形功能。SAS 中的图形包难以理解，并且与 R 和 Python 相比，图形功能较弱。

5. 工作机会

6. 高级工具

R、Python 和 SAS 哪种是数据科学的最佳编程语言

主要用于数据科学的编程语言是 Python、JavaScript、SAS、Scala、R 和 SQL。所有这些语言都适用于数据科学，但其中 Python 是数据科学的最佳编程语言。在所有这些语言中，Python 更具可扩展性，这意味着 Python 对程序更灵活，不仅如此，它还包含多种适用于数据科学的库。

Python 被认为是数据科学最佳编程语言的主要原因。

• 它对程序员非常灵活
• 提供了各种数据科学库，例如 NumPy、Pandas 和 Scikit Learn。
• 世界各地许多精通 Python 语言的程序员不断贡献他们的发现，这有助于 Python 语言的发展。
• Python 主要用于机器学习应用程序、音频和视频应用程序、系统管理应用程序、命令行应用程序、区块链应用程序、商业应用程序、游戏应用程序等等。
• 与其它语言相比，Python 的编程非常容易，因为 Python 语言始终使用非常优雅的语法，并且程序易于阅读。
• 数据科学总是需要一些关键功能来配合工作，而 Python 拥有各种库，可以为数据科学提供所有基本功能。