Veri bilimi, bilgisayar bilimini istatistik ve lineer cebir ile birleştiren gelişen bir teknoloji alanıdır. Veri bilimi projeleriyle uğraşmak söz konusu olduğunda diğerlerinden açıkça daha iyi olan belirli araçlar ve diller vardır. İster veritabanlarından veri kazımak, ister kalıplar için büyük miktarda veriyi analiz etmek veya veri görselleştirmeleri oluşturmak için istatistik kurallarını uygulamak olsun, veri bilimi uzmanlarının tercih ettiği araçlar vardır. R ve Stata bu tür iki dildir ve bu gönderide bunları bir veri bilimi profesyonelinin bakış açısından karşılaştıracağız.
Kendimizi dillere tanıtarak başlayalım.
R nedir?
R programlama dili Auckland Üniversitesi’nde geliştirildi. Adını yaratıcıları R Ihala ve Robert Gentleman’ın baş harflerinden alır. İstatistiksel hesaplama için bir dil olarak tasarlandı ve geliştirilmesinden on yıl sonra, 1995 yılında halkın kullanımına sunuldu.
Şu anda, veri uzmanlarının %41’i R’yi bir dereceye veya kapasiteye kadar kullanıyor. İstatistiksel hesaplama için çok çeşitli kitaplıklar sunar. Diğer dillerle entegrasyonu kolaydır ve çok faydalı olan bir dizi görselleştirme özelliği ile birlikte gelir.
Stata nedir?
Stata, veri bilimi için geniş bir istatistiksel özellikler paketiyle birlikte gelen istatistiksel bir yazılım paketidir. Bu yazılım paketinin arkasında katkıda bulunanlardan oluşan bir topluluk var. Otomatik çoklu çekirdek desteği ve platformlar arası uyumluluk ile birlikte gelir.
Stata’nın R, Python veya SQL gibi bir kullanıcı tabanı yoktur. Veri bilimi dilleri hakkında konuştuğumuzda mansiyonlar listesinde gelir. Ancak, R ile pek çok özelliği paylaştığından ve bunun birçok veri uzmanı ve istatistikçi için tercih edilen bir dil haline gelmesiyle ilgili bir söylenti olduğundan, bu Stata ile R karşılaştırması gerekli hale geliyor.
| Kategori | R | durum |
| öğrenme kolaylığı | R bir programlama dilidir, doğal olarak kodlama tecrübeniz yoksa öğrenmesi daha zordur. Makul bir öğrenme eğrisi ile birlikte gelir, ancak aynı zamanda yeterli ücretsiz kaynaklara sahiptir. | Bir yazılım paketi olarak, Stata daha fazla uygulama odaklıdır ve öğrenmesi daha kolaydır. Herhangi bir istatistikçi kutudan çıkar çıkmaz kullanabilir. |
| Maliyet | R, açık kaynaklı bir araçtır, dolayısıyla etkin bir şekilde ücretsizdir. Dünyanın dört bir yanından insanlar ücretsiz olarak daha iyi hale getirmek için çalışıyor, bu yüzden ücretsiz olarak alıyorsunuz. | Stata, kullanıcı başına yıllık 180 ABD doları maliyetle gelir. |
| Güncellemeler | Bir dil olarak R, üzerinde çalışan gelişen profesyoneller topluluğu sayesinde sürekli olarak güncellenir. | Stata yılda bir kez güncellenir ve lisanslı bir kullanıcıysanız güncellemeleri indirebilirsiniz. |
| Uygulamalar | R, tanımlayıcı ve tahmine dayalı analiz için çok fazla potansiyele sahip tanımlayıcı bir istatistiksel dildir. Güçlü bir kullanıcının elinde veri analitiği için çok güçlü bir araç olabilir. | Stata, sınırlı sayıda görevi gerçekleştirmenize izin veren işaretle ve tıkla arabirimine sahip GUI tabanlı bir araçtır. |
Ayrıca Okuyun – Walmart’ta Apple Pay Var mı: Tüm Sorular Yanıtlandı
R ve Stata Uygulamaları
R ve Stata arasında zaten yüzey düzeyinde bir karşılaştırma yaptık. Fikri mühürlemek için her iki aracın bazı uygulamalarına bakalım.
R uygulamaları
R, öncelikle tanımlayıcı veri analizi için kullanılır. Değişkenliği, çarpıklığı ve merkezi eğilimi ölçmek için kullanabilirsiniz.
Veri keşfi ve görselleştirme için harika bir araçtır. R’deki ggplot2 kitaplığı, en iyi veri görselleştirme kitaplıklarından biri olarak kabul edilir.
İstatistiksel modelleri değerlendirmek için gerekli bir prosedür olan hipotez testi için R’yi kullanabilirsiniz.
Ayrıca, R’nin yetenekleri tanımlayıcı analizi aşar ve tahmine dayalı analitik alanına kadar uzanır. Tahmine dayalı modeller oluşturmak ve makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için R’yi kullanabilirsiniz.
Durum Uygulamaları
Stata, istatistiksel analiz için kullanımı kolay bir GUI tabanlı araçtır. Programlama becerisi gerektirmez.
Arayüz üzerinden erişebileceğiniz özellikler şunlardır:
- Veri yönetimi
- istatistiksel analiz
- Veri analizi
- Veri goruntuleme
Komut satırları aracılığıyla erişilebilen bir dizi özelliğe sahiptir, geliştiriciler bu özelliklerden yararlanabilir.
Verilerin gelişmiş bir grafik temsilini oluşturmanıza olanak tanır ve büyük veri kümelerinden öngörüler elde etmeyi kolaylaştırır. Ve bir dizi medya formatını destekler ve diğer araçlarla oluşturulan grafikleri düzenlemenize olanak tanır.
Ayrıca Okuyun – 2022’de Python’da Yazılım Geliştirmeye Değer mi?
Sonuç olarak
Anlayabileceğiniz gibi, hem R hem de Stata istatistiksel analiz araçları olarak ele alınsa da, uygulama ve kullanım açısından oldukça uzaktırlar. Biri tanımlayıcı ve tahmine dayalı analiz yapabilen bir dildir. Diğeri, istatistiksel analiz ve temsil için bir uygulama paketidir.
Bu araçların veri görselleştirme alanında bazı ortak noktaları vardır ancak burada da uygulamalar farklılık gösterir. Aslında, her iki araç da farklı türden kullanıcılar içindir.
R, kodla oynamayı seven veri analistleri ve makine öğrenimi mühendisleri için harika bir araçtır. Stata, programlama ile ellerini kirletmeyi sevmeyen istatistikçiler için daha uygundur.
Kaynak : https://www.thenexthint.com/stata-vs-r-whats-better-for-data-science-professionals/20941/