데이터사이언스 #A001 R,Python, 존 스노우, 영국 Broad St. Pump

R Vs Python

출처 : https://data-flair.training/blogs/r-vs-python/

 

Difference between R and Python

R

• It was in particular, geared towards addressing the statistical techniques.
• 특히 통계적 기법을 다루는데 초점을 맞췄습니다.
• R has several graphical libraries like ggplot2 and plotly which make it highly popular owing to quality reports and images that we can generate.
• R에는 ggplot2 및 plotly와 같은 여러 그래픽 라이브러리가 있으며, 이는 우리가 생성할 수 있는 품질 보고서 및 이미지로 인해 매우 인기가 있습니다.
• We can use R for several statistical functions like regression, clustering, classification, statistical testing, etc. Therefore, R has a variety of supported operations for machine learning and statistical tasks.
• 우리는 R을 회귀, 군집화, 분류, 통계 테스트 등과 같은 여러 통계 기능에 사용할 수 있습니다. 따라서 R은 기계 학습 및 통계 작업을 위해 다양한 지원 작업을 수행합니다.
• While R suffers from a steep learning curve, it proves to be an ideal language for expressing statistical methodologies, allowing the data scientists to wrangle the data as per their requirements.
• R은 가파른 학습 곡선을 겪고 있지만, 통계적 방법론을 표현하는 데 이상적인 언어임이 입증되어 데이터 과학자가 요구 사항에 따라 데이터를 논쟁할 수 있습니다.
• R is an open-source programming language meaning that users can actively participate in contributing towards the growing language as well as avail the many benefits without any license.
• R은 사용자가 라이선스 없이 많은 이점을 이용할 뿐만 아니라 언어 성장에 기여하는 데 적극적으로 참여할 수 있는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
• Being an interpreter based language, R can run the script immediately and provide output to the user. This allows ease of code debugging.
• 인터프리터 기반 언어인 R은 스크립트를 즉시 실행하고 사용자에게 출력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 코드 디버깅을 쉽게 수행할 수 있습니다.

Python

• It is a multi-purpose programming language that we can utilize for a variety of tasks.
• 다양한 작업에 활용할 수 있는 다목적 프로그래밍 언어입니다.
• Python has a library for every task. From web application development to penetration testing and data science, Python has a solution for everything.
• Python에는 모든 작업을 위한 라이브러리가 있습니다. 웹 애플리케이션 개발에서 침투 테스트 및 데이터 과학에 이르기까지, Python은 모든 것을 위한 솔루션을 보유하고 있습니다.
• It provides an ample number of libraries that we can avail for various machine learning operations as well as advanced deep learning methodologies.
• 고급 딥 러닝 방법론뿐만 아니라 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있는 충분한 수의 라이브러리를 제공합니다.
• Python provides a smooth learning curve that makes it highly popular among novices as well as experienced programmers who want to transition into development using Python as their primary language. Due to the vast support libraries, it is becoming the go to choice for many operations as the Python users perceive the language to be the one solution to many problems.
• Python은 Python을 기본 언어로 사용하여 개발로 전환하고자 하는 경험이 풍부한 프로그래머뿐만 아니라 초보자들 사이에서도 매우 인기 있는 부드러운 학습 곡선을 제공합니다. 방대한 지원 라이브러리로 인해 Python 사용자가 언어가 많은 문제에 대한 유일한 해결책이라고 인식함에 따라 많은 작업에서 선택할 수 있습니다.
• Python is also an open-source programming language that has many open-source projects in which the users can actively contribute.
• 파이썬은 또한 사용자가 적극적으로 기여할 수 있는 많은 오픈 소스 프로젝트가 있는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
• We can parse the Python scripts and can also run them immediately. Furthermore, we can save Python as compiled programs that can be referenced by other programs.
• Python 스크립트를 구문 분석하고 즉시 실행할 수도 있습니다. 또한 Python을 다른 프로그램에서 참조할 수 있는 컴파일된 프로그램으로 저장할 수 있습니다.

 

Advantages of Python Python의 장점

• Just like R, Python is open-source. You can use Python for free. Furthermore, you can change, customise and contribute towards Python libraries. R과 마찬가지로, 파이썬은 오픈 소스입니다. 당신은 무료로 파이썬을 사용할 수 있습니다. 또한 Python 라이브러리를 변경, 사용자 정의 및 기여할 수 있습니다.
• Python is a general-purpose programming language that facilitates its usage over diverse tasks. Areas software development, robotics, embedded systems, automation, etc. make heavy use of python. Python은 다양한 작업에 대한 사용을 용이하게 하는 범용 프로그래밍 언어입니다. 소프트웨어 개발, 로봇 공학, 임베디드 시스템, 자동화 등은 파이썬을 많이 사용합니다.
• Python comprises of state of the art APIs like TensorFlow, pytorch, keras, numpy that are extremely useful in building artificial neural networks. Python은 인공 신경망을 구축하는 데 매우 유용한 TensorFlow, pytorch, keras, numpy와 같은 최첨단 API로 구성됩니다
• It is a user-friendly programming language. This is one of the main reasons as to why Python is the standard programming language in universities. 이것은 사용자 친화적인 프로그래밍 언어입니다. 이것이 파이썬이 대학에서 표준 프로그래밍 언어인 이유 중 하나입니다.
• Python is secure. These server-side computations involve Python as it provides various frameworks for the development of web applications. 파이썬은 안전합니다. 이러한 서버 측 계산에는 웹 애플리케이션 개발을 위한 다양한 프레임워크를 제공하는 Python이 포함됩니다.
• Python is apt at handling large datasets. It can load data files much faster and can also work with Big Data ecosystems. Python은 대규모 데이터 세트를 적절하게 처리합니다. 데이터 파일을 훨씬 더 빨리 로드할 수 있으며 빅 데이터 에코시스템과도 작동할 수 있습니다.

 

https://www.youtube.com/results?search_query=%EC%A1%B4%EC%8A%A4%EB%85%B8%EC%9A%B0+%EC%98%81%EA%B5%AD+%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0+%EA%B3%BC%ED%95%99 

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1850년대 런던
질병, 특히 콜레라 빈번
그 원인을 나쁜 공기(악취; miasmas)라고 생각함. (1883년 콜레라 발병 메커니즘 발견)

 

John Snow(의사)는 그러한 원인에 의심
어느 집 가족들이 모두 콜레라로 죽었으나 바로 옆 집은 영향을 받지 않음
구토와 설사가 수반. 공기가 아니라 음식이 원인이라 생각.
지도에 사망자 거주지를 표시해가며 추적.

 

분석
대부분의 사망자는 Broad St. 펌프 주변
일부 사망자들은 Rupert St. 펌프가 더 가까이 있지만 막힌 도로여서 실제로는 Broad St. 펌프를 사용
Broad St. 펌프 동쪽 두 블럭에서는 사망자가 없는데 이는 그 사이에 양조장이 있어서 그 곳 물을 사용했기 때문
Broad St. 펌프에서 멀리 떨어진 곳에서 사망자들이 있는데 이들은 모두 어린이였으며 학교에서 돌아오는 길에 Broad St. 펌프에서 물을 자주 마심.
매우 멀리 떨어진 곳에 사는 사망자가 있었는데 조카가 Broad St. 펌프물을 자주 가져다 주었기 때문
이후 실제로 Broad St. 펌프가 누수로 하수물에 오염되었음이 밝혀짐