ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਨਾਮ _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉੱਤੇ ਇੱਕ 3000 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ'] ", 'ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ NAME _ 1 ਅਤੇ NAME _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉੱਤੇ ਇੱਕ 3000 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ।', ' [\'ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਨਾਮ _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉੱਤੇ ਇੱਕ 3000 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ\', "ਜਾਣ-ਪਛਾਣ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -ਖੋਜ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਸਮੇਤ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜ। ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ,ਨਾਮ _ 2 ਅਤੇ ਨਾਮ _ 1 ਸਮੇਤ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ। \\n\\n ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ NAME _ 2 ਅਤੇ NAME _ 1 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਾਂਗੇ।ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨਤਾ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਹਾਇਤਾ ਸਮੇਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹਨ।ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਉਪਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \\n\\nਇਜ਼ ਆਫ਼ ਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ n---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਅਸਾਨ ਭਾਸ਼ਾ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਇਸਦੇ ਸਧਾਰਨ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਜੋ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਮ. ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ਾਂ ਲਈ NAME _ 2 ਦਾ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ, ਬਿਨਾਂ ਲਿਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੋਡ ਹਨ। NAME _ 2 ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਈਚਾਰਾ ਵੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ। \\n\\nNAME _ 1 ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਵੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਅਸਾਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਹੋਰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿਨਾਮ _ 2. ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਸੰਟੈਕਸ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਪਡ਼੍ਹਨਯੋਗ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਅਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ (ਜੇ. ਪੀ. ਐੱਮ.) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਲਾਂਕਿ, NAME _ 1 ਦਾ ਭਾਈਚਾਰਾ NAME _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਲੱਭੋ. \\n\\nਪਰਫਾਰਮੈਂਸ\\n------------ \\n1 ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। ਨਾਮ _ 1 ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ NAME _ 2 ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। NAME _ 1 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਕਈ ਕੋਰ ਅਤੇ ਥਰਿੱਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਗਣਨਾਵਾਂ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਨਾਮ _ 2 ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਾਮ _ 1 ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਈ ਕੋਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\n NAME _ 1 ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫਾਇਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਮ _ 1 ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।ਡਾਟਾ. NAME _ 2 ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ NAME _ 1 ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪੈਕੇਜ \\n---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -ਮੈਟਪਲੋਟਲੀਬ. ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।NAME _ 2 ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪੈਕੇਜ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ।ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜ। ਕੁੱਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨਾਮ _ 1, DifferentialEquations.jl, ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।Statistics.jl. ਹਾਲਾਂਕਿ, NAME _ 1 ਦਾ ਪੈਕੇਜ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵਾਂ ਹੈ ਅਤੇ NAME _ 2 ਜਿੰਨਾ ਪਰਿਪੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। ਨਾਮ _ 2 ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਔਨਲਾਈਨ ਫੋਰਮ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਅਤੇ ਕੋਰਸ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਨਾਮ _ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ,ਇਸ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ। \\n\\nNAME _ 1 ਦਾ ਭਾਈਚਾਰਾ NAME _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨਲੱਭਣਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, NAME _ 1 ਦਾ ਭਾਈਚਾਰਾ ਬਹੁਤ ਸਰਗਰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਨਾਮ _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। \\n\\nਐਕਸਾਮ੍ਪਲ \\n-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ NAME _ 2 ਅਤੇ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਃ \\n\\n * NAME _ 2: \\n "\\n \'ਇੱਕ CSV ਫਾਇਲ ਨੂੰ pd\\n\\n #ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndf = pd.read_csv (\' data.csv \') \\n\\n #ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰੋ \\ndf [\'ਉਮਰ\'] = df [\'ਉਮਰ\']. \\n \'\', \'ਅੱਗੇ ਵਧੋ\'] ', 'ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ NAME _ 1 ਅਤੇ NAME _ 2 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉੱਤੇ ਇੱਕ 3000 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ। \n ']