SAS vs R vs Python - Wenn Sie sich für einen Analytikberuf entscheiden, stellt sich in Ihrem Kopf vor allem die Frage: "Welches ist das beste Werkzeug für diesen Job?"

Es ist seit Jahren ein Kampf und es ist immer schwierig, sich zwischen den für die Datenanalyse am besten geeigneten Programmiersprachen zu entscheiden.

Traditionell wurde diese Frage gegen SAS vs R gestellt, aber jetzt hat sich Python dieser Diskussion angeschlossen. Also was ist besser zwischen sas vs r vs python.

Vor ein paar Jahren war es schwierig, den Karriereweg in diesen Tools nachzuvollziehen. Aber zum Glück stellte sich heraus, dass dies ein Segen in der Verkleidung war.

Aber jetzt sind Analytiker damit beschäftigt, nach dem besten Werkzeug für diese Aufgabe zu suchen, bevor sie entscheiden, welche Technik sie anwenden sollen.

Es gibt eine harte Konkurrenz zwischen SAS und R und Python. Aber die ehrliche Antwort ist, dass jedes Werkzeug auf seine Weise einzigartig ist. In diesem Zusammenhang gibt es keinen universellen Gewinner. Jedes Werkzeug hat seine eigenen Stärken und Schwächen.

Für einen Analytiker ist es wichtig, die Stärken und Schwächen der einzelnen Tools zu kennen, um zu entscheiden, welche für den jeweiligen Beruf am besten geeignet sind.

SAS vs R vs Python Infografiken

Schauen wir uns nun an, worum es in den Tools geht und wofür sie verwendet werden.

Beschreibung

Hier ist eine kurze Beschreibung der 3 Werkzeuge

SAS

SAS ist das integrierte System von Softwarelösungen und führend auf dem Gebiet der Datenanalyse. Diese Software verfügt über viele Funktionen wie eine gute grafische Benutzeroberfläche und andere, um hervorragenden technischen Support zu bieten. SAS unterstützt Sie bei den folgenden Aufgaben

  • Dateneingabe, -abruf und -verwaltung
  • Berichtserstellung und Grafikdesign
  • Statistische und mathematische Analyse
  • Business Forecasting und Entscheidungsunterstützung
  • Operations Research und Projektmanagement
  • Anwendungsentwicklung

SAS wird von renommierten Unternehmen wie Barclays, Nestle, HSBC, Volvo und BNB Paribas eingesetzt.

R

R ist eine Programmiersprache für Statistik und Grafik, die 1995 von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. Es bietet eine breite Palette statistischer und grafischer Techniken. Es ist eine Open-Source-Route, die sehr erweiterbar ist. Es ist eine einfache und effektive Programmiersprache. Es ist mehr als nur ein Statistiksystem. Es macht die folgende Arbeit

  • Einfache Bearbeitung von Paketen
  • Manipuliert Zeichenfolgen
  • Arbeitet mit regelmäßigen und unregelmäßigen Zeitreihen
  • Daten visualisieren
  • Maschinelles Lernen

R wird von erstklassigen Unternehmen wie der Bank of America, Bing, Ford, Uber und Foursquare verwendet.

Python

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache mit klarer Syntax und Lesbarkeit. Es wurde 1991 von Guido Van Rossem erstellt. Es ist leicht zu erlernen und hilft Ihnen, schneller und effektiver zu arbeiten. Aufgrund seiner Einfachheit ist es in kurzer Zeit immer beliebter geworden.

Python wird von bekannten Firmen wie ABN-AMRO, Quora, Google und reddit verwendet.

Gründe für den Vergleich

Die Branchen wachsen dynamisch. Da das Feld wächst, gibt es in jeder Sprache viele technologische Fortschritte.

Wenn Sie mit der Datenanalyse noch nicht vertraut sind, lernen Sie möglicherweise aufgrund Ihres Interesses oder meistens aufgrund der Arbeitsweise Ihres Unternehmens eine neue. Sie könnten aufgrund von Upgrades der Tools und Softwareprogramme vor Herausforderungen und Frustrationen stehen.

Der Vergleich der Sprachen ist jetzt eine Überlegung wert. Ein Vergleich, der vor einigen Jahren durchgeführt wurde, ist für die aktuelle Situation nicht relevant. Vergleiche helfen auch bei der Auswahl der besten unter den drei.

Diese Sprachen werden in diesem Artikel anhand der folgenden Faktoren verglichen. Möglicherweise kaufen Sie kein Tool, das auf den folgenden Vergleichen basiert, aber es ist auf jeden Fall hilfreich, wenn Sie eines auswählen, das zu Ihrer Karriere passt.

  1. Open Source vs Geschlossenes System

SAS ist eine geschlossene Quelle und unterstützt keine transparenten Funktionen. Während R und Python das Open-Source-Gegenstück von SAS ist und detaillierte Transparenz über alle seine Funktionen und Algorithmen enthält.

SAS ist zeitaufwändiger, da es einen langen Prozess dauert, um die Funktionalität zu kennen.

SAS ist auch kontraproduktiv.

  1. Kosten

SAS ist eine der teuersten Software der Welt. Millionen von Dollar müssen in die Erlangung einer SAS-Lizenz investiert werden. Daher kann es nur von Großunternehmen genutzt werden.

Es gibt nur wenige Unternehmen, die SAS einsetzen. Wenn Sie ein SAS-Experte sind, müssen Sie einen Arbeitsplatz auswählen, an dem er SAS verwendet. Wenn Sie einem Unternehmen beitreten, in dem SAS nicht verwendet wird, wird Ihre Karriere auf einen neuen Weg geleitet.

R ist eine Open-Source-Software, die von jedermann kostenlos heruntergeladen werden kann.

Python andererseits ist auch eine kostenlose Open-Source-Software und kann von jedermann heruntergeladen werden.

  1. Lernen

SAS ist leicht zu erlernen, insbesondere für Personen, die bereits mit SQL vertraut sind. Auch SAS hat eine stabile GUI-Oberfläche. Die Anleitungen zu SAS sind auf verschiedenen Websites verfügbar und verfügen über eine umfassende Dokumentation.

Python ist in der Welt der Datenanalyse sehr einfach zu erlernen. Python hat keine weit verbreitete Benutzeroberfläche, aber Python-Notizbücher sind populär geworden. Sie bieten Ihnen die Funktionen der Dokumentation und des Tutorials.

R ist eine Programmiersprache auf niedriger Ebene und daher sind längere Codes auch für kürzere Prozeduren erforderlich. Sie benötigen einen tieferen Einblick in die Programmierung in R.

  1. Barrierefreiheit

SAS erfordert den Kauf neuer Produkte, um die erweiterten Funktionen von SAS kennenzulernen. Es bietet Ihnen keine Möglichkeit, Funktionen herunterzuladen und sofort zu verwenden. SAS unterliegt außerdem strengen Lizenzbeschränkungen.

Während Sie in R und Python auf die erweiterten Funktionen wie Parallelverarbeitung, Multicore-Pakete usw. zugreifen oder diese aktualisieren können, um sich wiederholende Vorgänge durchführen zu können.

  1. Datenverarbeitungsfunktionen

Alle drei Sprachen sind gleich gut im Datenhandling und bieten auch die Möglichkeit für parallele Berechnungen. Es gibt keinen großen Unterschied zwischen diesen drei Faktoren. An jeder dieser Sprachen wurden möglicherweise nur wenige Neuerungen vorgenommen, um ihren Standard zu verbessern.

  1. Grafische Funktionen

In Bezug auf diesen Faktor hat R im Vergleich zu den beiden anderen die besten grafischen Fähigkeiten.

SAS verfügt über grundlegende grafische Funktionen, ist jedoch nur funktionsfähig. Die Anpassung von Plots ist schwierig und erfordert fundierte Kenntnisse über das SAS Graph-Paket

Python bietet die Möglichkeit, native Bibliotheken (matplotlib) oder abgeleitete Bibliotheken zu verwenden, mit denen R-Funktionen aufgerufen werden können.

R hat ausgezeichnete grafische Fähigkeiten unter den drei. Sie haben erweiterte Pakete für grafische Funktionen.

  1. Verbesserungen im Werkzeug

Alle drei Sprachen verfügen über die grundlegenden und wichtigsten Funktionen, aber die neuesten Technologien und Funktionen sind von großer Bedeutung, wenn Ihre Arbeit dies erwartet.

R und Python sind Open Source und werden daher schneller als die anderen beiden Sprachen auf die neuesten Technologien und Funktionen erweitert. Die Entwicklung neuer Techniken ist in R sehr schnell.

SAS hingegen benötigt Zeit, um auf die neuesten Funktionen und Fähigkeiten zu aktualisieren, da es in einer kontrollierten Umgebung funktioniert.

Es gibt einen Hauptvorteil von SAS, in einer kontrollierten Umgebung zu arbeiten. Sie sind gut getestet und daher ist die Wahrscheinlichkeit von Fehlern sehr gering.

Python und R arbeiten jedoch unter Open Source und werden sehr schnell auf die neuesten Technologien aktualisiert, sind jedoch offener für Fehler.

  1. Jobszenario

R und Python haben in der jüngeren Vergangenheit mehr offene Stellen und es wird auch erwartet, dass sie in Zukunft zunehmen.

R und Python werden von Unternehmen verwendet, die nach Kosteneffizienz suchen. Sie sind die beste Option für Start-up-Unternehmen.

SAS wird in großem Umfang von großen Unternehmen und Konzernen eingesetzt.

Eine kürzlich durchgeführte Studie hat bewiesen, dass Python-Jobs für die Datenanalyse in gleicher Weise zunehmen werden wie R.

  1. Unterstützung für die Visualisierung

Visualisierung ist ein grundlegender Bestandteil der Datenwissenschaft. Die Hauptvisualisierungsplattform von SAS heißt SAS Visual Analytics. Dies ist zu kostspielig.

R and Python bietet viele kostenlose Visualisierungstools. Es ist nicht erforderlich, dass Sie einen Vertrag unterschreiben und für jede Aktivität wie bei SAS bezahlen.

  1. Kundenbetreuung und Community

Basierend auf Kundendienst und Service ist SAS im Vergleich zu den anderen beiden Sprachen die beste. SAS hat einen engagierten Kundendienst und eine Community. Bei technischen Problemen können Sie sich direkt an das Support-Center wenden.

R hat eine große Online-Community, aber kein Kundendienstzentrum. Sie werden Hilfe von ihnen bekommen, aber nicht sofort.

Auch in Python gibt es kein Kundendienstzentrum. Es bietet seinen Kunden Hilfe, jedoch nicht auf SAS-Ebene.

  1. Branchentrends

Der Trend auf dem Arbeitsmarkt geht schnell zu Open-Source-Technologien. R, Hadoop, Python sind die wichtigsten Beispiele dafür. SAS gehört ebenfalls zu diesen Technologien, ist jedoch das einzige kostenpflichtige Produkt. Die Leute bevorzugen R und Python anstelle von SAS, da es keine zusätzlichen Vorteile gegenüber den kostenlosen Produkten bietet. Nur wenige Unternehmen setzen heutzutage aus bestimmten Gründen auf SAS.

R und Python sind kostenlos und können problemlos heruntergeladen werden.

  1. Beweglichkeit

R und Python werden von Tausenden von Mitarbeitern weltweit unterstützt. Wenn für Sprachen eine Entwicklung oder Aktualisierung verfügbar ist, wird sie den Kunden problemlos zur Verfügung gestellt.

Auf das SAS-Produkt kann nur von SAS Institute Incorporated zugegriffen werden, und nur die SAS-Entwickler dürfen neue Funktionen erstellen. Das kostet viel Zeit. Bevor Sie die SAS-Funktionen mit neuen Algorithmen aktualisieren, können Sie Ihr Projekt mit jedem anderen Tool fertigstellen.

  1. Tutorials und Leitfaden

SAS bietet seinen Kunden keine schrittweise Anleitung an. Wenn Sie mit einem neuen Thema beginnen oder etwas Neues in SAS lernen möchten, sollten Sie auf jeden Fall die Hilfe eines SAS-Beraters in Anspruch nehmen, der ebenfalls bei SAS Institute Incorporated tätig ist.

R und Python bieten Ihnen detaillierte Beispiele. Es bietet auch ein Tutorial im Internet. Python enthält reproduzierbare Notizbücher namens iPython. R-Übungen und iPython-Notizbücher sind auf Websites wie Github und anderen weit verbreitet.

In der folgenden Tabellenansicht können Sie alle drei Tools anhand weniger Kriterien vergleichen

KriteriumSASRPython
KostenBezahltKostenlosKostenlos
LernenSchwierigEinfachEinfach
DatenmanipulationHochHochHoch
Analytische ModellierungHochHochMittel
GrafikfähigkeitNiedrigHochMittel
TextverarbeitungNiedrigMittelHoch
Große DatenMittelNiedrigMittel
Gemeinsame VerwendungenHochHochMittel
JobszenarioHochMittelNiedrig
KundendienstHochNiedrigMittel
Verbesserungen im WerkzeugHochNiedrigMittel

Fazit

SAS kann definitiv alle Ihre datenwissenschaftlichen Anforderungen erfüllen, ist jedoch auf lange Sicht nicht geeignet. Unternehmen bewegen sich jetzt schnell in Richtung Open Source-Programmiersprachen, die leicht zugänglich und benutzerfreundlich sind.

Da SAS einschränkend und ein geschlossenes Tool ist, wird es heutzutage nicht mehr bevorzugt.

R und Python sind Open Source-Tools, mit denen Sie Ihr Wissen über Data Science erweitern, neue Technologien und Algorithmen erlernen können. Wenn Sie sich mit R und Python auskennen, sind Sie heutzutage automatisch für Data Science-Jobs qualifiziert.

Unter dem Strich gibt es keinen offensichtlichen Gewinner unter den dreien. Alle drei Tools haben ihre eigenen Vor- und Nachteile. Ihre Stärken lassen sie langfristig auf dem Markt bestehen.

Letztendlich muss sich der Datenwissenschaftler zwischen den Sprachen entscheiden. Als Datenwissenschaftler müssen Sie entscheiden, welche Sprache am besten zu Ihren Anforderungen passt. Sie können sich einige Fragen stellen und darüber entscheiden

  • Welche Art von Problemen möchten Sie lösen?
  • Wie viel sind Sie bereit, um eine Sprache zu lernen?
  • Was sind die am häufigsten verwendeten Werkzeuge in Ihrem Bereich?
  • Welche ähnlichen Tools sind auf dem Markt erhältlich und in welchem ​​Verhältnis zu den häufig verwendeten Tools?

Die Antworten auf diese Fragen können Ihnen dabei helfen, das beste Tool auszuwählen und Ihre Karriere voranzutreiben.

Lerne und werde ein Meister der Sprache.

Kategorie:

Software-Entwicklung