- Infografia SAS vs R vs Python
- Descrição
- Razões para comparação
- Código aberto versus sistema fechado
- Custo
- Aprendendo
- Acessibilidade
- Recursos de manipulação de dados
- Recursos gráficos
- Avanços na ferramenta
- Cenário de trabalho
- Suporte para visualização
- Comunidade e Suporte ao Cliente
- Tendências da indústria
- Agilidade
- Tutoriais e Guia
- Conclusão
SAS vs R vs Python - Se você escolher a profissão de analista, a principal questão que surgirá em sua mente é "Qual é a melhor ferramenta para o trabalho?"
É uma batalha há anos e é sempre difícil decidir entre as linguagens de programação mais adequadas para a análise de dados.
Tradicionalmente, essa pergunta era levantada contra SAS vs R, mas agora o python se juntou a esta discussão. Então, o que é melhor entre sas vs r vs python.
Poucos anos atrás, era difícil traçar o plano de carreira nessas ferramentas. Felizmente, porém, isso acabou sendo uma bênção disfarçada.
Mas agora, o profissional de análise antes de decidir qual técnica deve aplicar, está no processo de procurar a melhor ferramenta para executar essa tarefa.
Existe uma forte concorrência entre SAS vs R vs Python. Mas a resposta honesta é que cada ferramenta é única à sua maneira. Não há vencedor universal neste contexto. Cada ferramenta tem sua própria força e fraqueza.
É importante para um profissional analítico conhecer os pontos fortes e fracos de cada ferramenta para decidir qual é o melhor uso para sua profissão.
Infografia SAS vs R vs Python
Agora, vamos dar uma olhada no que são as ferramentas e para que são usadas.
Descrição
Aqui está uma breve descrição sobre as 3 ferramentas
SAS
O SAS é o sistema integrado de soluções de software e é o líder no campo de análise de dados. Este software possui muitos recursos, como boa GUI e outros, para fornecer suporte técnico incrível. O SAS ajuda você a executar as seguintes tarefas
- Entrada, recuperação e gerenciamento de dados
- Elaboração de relatórios e design gráfico
- Análise estatística e matemática
- Previsão de negócios e suporte a decisões
- Pesquisa Operacional e Gerenciamento de Projetos
- Desenvolvimento de aplicações
O SAS é usado por empresas de renome como Barclays, Nestlé, HSBC, Volvo e BNB Paribas.
R
R é uma linguagem de programação para computação e gráficos estatísticos, criada no ano de 1995 por Ross Ihaka e Robert Gentleman. Oferece uma ampla gama de técnicas estatísticas e gráficas. É uma rota de código aberto altamente extensível. É uma linguagem de programação simples e eficaz. É mais do que apenas um sistema de estatísticas. Faz o seguinte trabalho
- Manipula facilmente pacotes
- Manipula strings
- Funciona com séries temporais regulares e irregulares
- Visualize dados
- Aprendizado de máquina
R é usado por empresas com as melhores classificações, como Bank of America, bing, Ford, Uber e Foursquare.
Pitão
Python é uma linguagem de programação orientada a objetos que possui uma sintaxe e legibilidade claras. Foi criado em 1991 por Guido Van Rossem. É fácil de aprender e ajudará você a trabalhar com mais rapidez e eficácia. Tornou-se mais popular em um curto período de tempo devido à sua simplicidade.
Python é usado por empresas famosas como ABN-AMRO, Quora, Google e reddit.
Razões para comparação
As indústrias estão crescendo dinamicamente. À medida que o campo cresce, há muitos avanços tecnológicos em cada idioma.
Se você é novo no campo de análise de dados, pode estar aprendendo um novo por causa de seu interesse ou, na maioria das vezes, impulsionado pelo que sua organização trabalha. Você pode enfrentar desafios e frustrações devido a atualizações nas ferramentas e programas de software.
A comparação dos idiomas é uma consideração digna agora. Qualquer comparação feita antes de alguns anos não será relevante para a situação atual. As comparações também ajudarão a escolher o melhor entre os três.
Esses idiomas são comparados com os seguintes fatores neste artigo. Você não pode comprar uma ferramenta com base nas comparações a seguir, mas com certeza será útil escolher uma que se adapte à sua carreira.
O SAS é uma fonte fechada e não suporta funcionalidades transparentes. Considerando que R e Python são a contrapartida de código aberto do SAS e contêm transparência detalhada de todas as suas funcionalidades e algoritmos.
O SAS consome mais tempo, pois leva um longo processo para conhecer a funcionalidade.
O SAS também é contraproducente.
O SAS é um dos softwares mais caros do mundo. Milhões de dólares precisam ser investidos na obtenção da licença SAS. Portanto, ele pode ser usado apenas por empresas de grande porte.
Existem poucas empresas que usam SAS. Se você é um profissional do SAS, precisa escolher um local de trabalho em que ele use o SAS. Se você ingressar em uma empresa onde eles não usam SAS, sua carreira será redirecionada para um novo caminho.
R é um software de código aberto que pode ser baixado gratuitamente por qualquer pessoa.
O Python, por outro lado, também é um software de código aberto gratuito e pode ser baixado por qualquer pessoa.
O SAS é fácil de aprender, especialmente para pessoas que já conhecem SQL. O SAS também possui uma interface GUI estável. Os tutoriais do SAS estão disponíveis em vários sites e possuem uma documentação abrangente.
O Python é muito fácil de aprender no mundo da análise de dados. O Python não possui uma interface GUI generalizada, mas os notebooks do Python se tornaram populares. Eles fornecem os recursos da documentação e do tutorial.
R é uma linguagem de programação de baixo nível e, portanto, são necessários códigos mais longos, mesmo para procedimentos mais curtos. Você precisa ter uma visão mais profunda da codificação em R.
O SAS exige que você compre novos produtos para conhecer os recursos avançados do SAS. Ele não oferece a opção de baixar qualquer recurso e usá-lo instantaneamente. O SAS também possui limitações estritas de licenciamento.
Enquanto no R e Python você tem permissão para acessar ou atualizar para os recursos avançados, como processamento paralelo, pacotes multicore, etc, para ajudá-lo a realizar operações repetitivas.
Todos os três idiomas são igualmente bons no tratamento de dados e também têm uma opção para cálculos paralelos. Não há muita diferença entre os três nesse fator. Pode haver poucas inovações feitas em cada um desses idiomas para melhorar seu padrão.
Com referência a esse fator, R possui as melhores capacidades gráficas quando comparado com os outros dois.
O SAS possui recursos gráficos básicos, mas é apenas funcional. A personalização em plotagens é difícil e é necessário um conhecimento profundo sobre o pacote SAS Graph
O Python tem a opção de usar bibliotecas nativas (matplotlib) ou bibliotecas derivadas, que permitem chamar funções R.
R possui excelentes recursos gráficos entre os três. Eles possuem pacotes avançados para recursos gráficos.
Todos os três idiomas têm as funções básicas e mais necessárias, mas as mais recentes tecnologias e funções são muito importantes se o seu trabalho o esperar.
R e Python são de código aberto por natureza e, portanto, são aprimorados para as mais recentes tecnologias e recursos mais rapidamente do que os outros dois idiomas. O desenvolvimento de novas técnicas é muito rápido em R.
O SAS, por outro lado, leva tempo para atualizar para os recursos e capacidades mais recentes, pois trabalha em ambiente controlado.
Há uma vantagem principal de o SAS estar trabalhando em um ambiente controlado. Eles são bem testados e, portanto, as chances de erros são muito menores.
Mas o Python e o R funcionam em código aberto e são atualizados com rapidez para as tecnologias mais recentes, mas são mais abertos a erros.
R e Python têm mais vagas de trabalho no passado recente e também deve aumentar no futuro.
R e Python são usados por empresas que buscam eficiência de custo. Eles são a melhor opção para empresas iniciantes.
O SAS é amplamente utilizado por grandes organizações e empresas corporativas.
Um estudo recente demonstrou que os trabalhos em Python para análise de dados também aumentarão da mesma forma que R.
A visualização é uma parte fundamental da ciência de dados. A principal plataforma de visualização do SAS é chamada SAS Visual Analytics. Isso é muito caro de usar.
R e Python tem muitas ferramentas de visualização de graça. Não exige que você assine um contrato e pague por todas as atividades como no SAS.
Com base no serviço e suporte ao cliente, o SAS é o melhor quando comparado aos outros dois idiomas. A SAS possui um serviço e suporte ao cliente dedicado e uma comunidade. Se você tiver algum problema técnico, entre em contato diretamente com o centro de suporte.
O R possui uma grande comunidade on-line, mas nenhum centro de suporte ao cliente. Você receberá ajuda deles, mas não instantaneamente.
O Python também não possui um centro de suporte ao cliente. Ele fornece ajuda aos seus clientes, mas não ao nível do SAS.
A tendência do mercado de trabalho está se movendo rapidamente em direção a tecnologias de código aberto. R, Hadoop, Python são todos os principais exemplos disso. O SAS também faz parte dessa tecnologia, mas é o único produto pago. As pessoas preferem o R e o Python ao invés do SAS, porque ele não oferece nenhum benefício extra sobre os produtos gratuitos. Atualmente, poucas empresas optam pelo SAS atualmente por certas razões.
R e Python são gratuitos e podem ser baixados com facilidade.
R e Python são suportados por milhares de colaboradores em todo o mundo. Se houver algum desenvolvimento ou graduação disponível para os idiomas, ele será disponibilizado aos clientes à vontade.
O produto SAS é acessível apenas pelo SAS Institute Incorporated e apenas os desenvolvedores do SAS podem produzir novos recursos. Isso leva muito tempo. E antes de atualizar os recursos do SAS com novos algoritmos, você pode concluir seu projeto usando qualquer outra ferramenta.
O SAS não oferece nenhuma orientação passo a passo para seus clientes. Se você está começando com um novo tópico ou deseja aprender algo novo no SAS, definitivamente deve procurar a ajuda de um consultor do SAS que é novamente do SAS Institute Incorporated.
R e Python, por outro lado, fornecem exemplos detalhados. Ele também oferece um tutorial na internet. O Python contém blocos de anotações reproduzíveis chamados iPython. Exercícios de R e Notebooks iPython estão amplamente disponíveis em sites como o github e outros.
Aqui está a tabela para comparar facilmente as três ferramentas com base em alguns critérios
| Critério | SAS | R | Pitão |
| Custo | Pago | Livre | Livre |
| Aprendendo | Difícil | Fácil | Fácil |
| Manipulação de dados | Alto | Alto | Alto |
| Modelagem Analítica | Alto | Alto | Médio |
| Capacidade gráfica | Baixo | Alto | Médio |
| Processamento de Texto | Baixo | Médio | Alto |
| Big Data | Médio | Baixo | Médio |
| Usos comuns | Alto | Alto | Médio |
| Cenário de trabalho | Alto | Médio | Baixo |
| Suporte ao cliente | Alto | Baixo | Médio |
| Avanços na ferramenta | Alto | Baixo | Médio |
Conclusão
O SAS pode definitivamente satisfazer todas as suas necessidades de ciência de dados, mas não é adequado a longo prazo. As empresas estão agora avançando rapidamente para linguagens de programação de código aberto, fáceis de acessar e usar.
Sendo o SAS ferramenta restritiva e fechada, não é o preferido hoje em dia.
R e Python são ferramentas de código aberto que ajudarão você a aumentar seu conhecimento em ciência de dados, aprender novas tecnologias e algoritmos. Atualmente, conhecer o R e o Python o torna elegível para trabalhos de ciência de dados.
A linha inferior é que não há vencedor óbvio entre os três. Todas as três ferramentas têm suas próprias vantagens e desvantagens. Seus pontos fortes os fazem sobreviver no mercado a longo prazo.
Em última análise, é o cientista de dados que deve decidir entre os idiomas. Como cientista de dados, cabe a você decidir qual idioma se adapta melhor às suas necessidades. Você pode fazer algumas perguntas e decidir sobre isso
- Que tipo de problemas você deseja resolver?
- Quanto você está pronto para gastar para aprender um idioma?
- Quais são as ferramentas mais usadas em seu campo?
- Quais são as outras ferramentas similares disponíveis no mercado e como elas se relacionam com as ferramentas mais usadas?
As respostas para essas perguntas podem ajudá-lo a escolher a melhor ferramenta e seguir em frente em sua carreira.
Aprenda e torne-se um mestre do idioma.