پایتون در مقابل R برای علوم داده: کدام را یاد بگیرید؟
این مقاله راهنما به شما کمک میکند تا یکی از رایجترین سوالات پرسیده شده توسط تازهواردها به مبحث علوم داده پاسخ داده شود، اینکه بین دو زبان برنامهنویسی پایتون و R یکی را انتخاب کنید.
اگر در حال خواندن این مقاله هستید، شما احتمالا به تازگی سفر کاری خود در علوم داده را آغاز کردهاید. تا الان احتمالا متوجه شدهاید که یادگیری کدنویسی برای هر متخصص داده یک دستاورد مهم و حیاتی به شمار میرود. به علاوه، شاید تا کنون درباره جدال بین پایتون و R چیزهایی شنیده باشید و نیاز باشد تا بین یکی از این دو برای یادگیری و کدنویسی انتخاب کنید. اگر چنین شرایطی دارید، نگران نباشید! بیشتر متخصصین داده، مدت زمانی را در همین شرایط به سر بردهاند.
پایتون و R دو تا از مشهورترین زبانهای برنامهنویسی برای علوم داده هستند. هر دو زبان برای هر نوع پروژه علوم داده قابل تصور، کاملا مناسب هستند. بحث و جدل بین پایتون و R ممکن است شما را به انتخاب یکی از این دو متقاعد کند. اگرچه این مساله برای تازهواردها به این رشته ممکن است صحت داشته باشد ولی در بلند مدت، ممکن است نیاز به یادگیری هر دو آنها را داشته باشید. به جای اینکه دو زبان را مستقل از هم و جدا ببینیم، شما باید آنها را به عنوان ابزارهای مکمل یکدیگر تصور کنید که بر اساس نیاز شما در یک پروژه خاص، بتوانید از هر دو بهره ببرید.
چه چیزی پایتون و R را به گزینههای ایدهآل برای علوم داده تبدیل کرده است؟ در این مقاله کاربردهای این دو زبان و تفاوتهای کلیدی بین آنها پوشش داده خواهد شد و فاکتورهایی برای انتخاب زبان مناسب با توجه به نیاز شما ارائه میشوند.
حال میدانیم که هر دو زبان پایتون و R انتخابهای مناسب و رایجی هستند اما فاکتورهایی وجود دارند که ممکن است تصمیم شما برای انتخاب را به سمت یکی یا دیگری سوق دهد.
چرا پایتون را انتخاب کنیم؟
پایتون یک زبان برنامهنویسی چند منظوره و منبعباز (open-source) است که در حوزههای مختلف نرمافزاری همچون علوم داده، توسعه وب و بازیهای رایانهای استفاده میشود.
این زبان در سال 1991 راهاندازی شده و یکی از معروفترین زبانهای برنامهنویسی در جهان است که در بین آنها همواره به لحاظ شاخصهای مختلف کاربردی زبانهای برنامهنویسی همچون شاخص TIOBE و PYPL در ردههای بالا قرار میگیرد.
یکی از دلایل شهرت جهانی پایتون، جامعه کاربران آن است. پایتون توسط مجموعه گستردهای از کاربران و توسعهدهندگان پشتیبانی میشود و همین مساله باعث رشد پیوسته و بهبود این زبان برنامهنویسی به طور مستمر در کنار ارائه کتابخانههای جدید که برای انواع مختلفی از اهداف کاربردی طراحی شدهاند، شده است.
پایتون به دلیل شباهت به زبان انسات، زبان برنامهنویسی سادهای برای خواندن و نوشتن است. در حقیقت، قابلیت خوانده شدن و تفسیر بالا از خصوصیات اصلی زبان پایتون است. به همین دلایل، پایتون اغلب به عنوان زبان برنامهنویسی آغازین برای تازهکارهای بدون تجربه یاد میشود.
در طول زمان، پایتون در حوزه علوم داده به دلیل سادگی و امکانات نامحدود فراهم شده توسط صدها کتابخانه تخصصی آن که هر نوع فعالیت مرتبط با علوم داده همچون مصورسازی داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پشتیبانی میکنند، همواره در حال کسب شهرت بوده است.
چرا R را انتخاب کنیم؟
R یک زبان برنامهنویسی منبعباز است که به طور اختصاصی برای محاسبات آماری و گرافیکی ایجاد شده است.
از زمان معرفی آن در 1991 میلادی، R به طور گسترده در تحقیقات علمی و حوزه آکادمیک مورد استفاده قرار گرفته است. امروزه، این زبان یکی از رایجترین ابزارهای تحلیلی در هر دو حوزه تحلیل داده سنتی و حوزه دائما در حال تحول تحلیل اطلاعات تجاری، باقی مانده است. این زبان رده 11ام و 7ام را به ترتیب در شاخصهای TIOBE و PYPL به خود اختصاص داده است.
این زبان که توسط متخصصین آمار طراحی شده است، به شما قابلیت استفاده از توابع پیچیده را تنها با چند خط کدنویسی، میدهد. تمامی انواع تستهای آماری و مدلها همچون مدلسازی خطی، مدلسازی غیرخطی، کلاسبندی و خوشهبندی به سرعت در اختیار قرار میگیرد و به سادگی قابل استفاده است.
امکانات گسترده ارائه شده توسط R، عمدتا به دلیل جامعه توسعهدهندگان عظیم آن است. این زبان یکی از غنیترین مجموعههای بسته نرمافزاری مرتبط با علوم داده را دارد. تمامی آنها از طریق شبکه آرشیوی فراگیر R یا CRAN در دسترس هستند.
ویژگی دیگری که R را منحصر به فرد میکند، قدرت آن در تولید گزارشهای با کیفیت است که از مصورسازی داده و فریمورکهای در دسترس برای تولید اپلیکیشنهای تحت وب، پشتیبانی میکند. از این لحاظ، R به طور وسیع به عنوان بهترین ابزار برای تولید گرافهای زیبا و مصورسازی در نظر گرفته میشود.
R در مقابل پایتون: تفاوتهای کلیدی
حال که تا حدودی با زبانهای پایتون و R آشنا شدهاید، اجازه دهید آنها را از دید علوم داده برای ارزیابی شباهتها، تواناییها و نقاظ ضعف با یکدیگر مقایسه کنیم.
هدف
اگر چه پایتون و R با قصد و هدف متفاوتی ایجاد شدهاند – پایتون به عنوان یک زبان برنامهنویسی چند منظوره و R برای تحلیل آماری – ولی هر دو برای هر نوع فعالیت مرتبط با علوم داده مناسب هستند. هر چند که، پایتون نسبت به R زبان برنامهنویسی همهکارهتر و چند منظورهتری است، همچنان که در سایر حوزههای نرمافزاری همچون توسعه نرمافزار، توسعه وب و بازیهای رایانهای بسیار مشهورتر است.
نوع کاربرها
به عنوان یک زبان برنامهنویسی چند منظوره، پایتون انتخاب استاندارد برای توسعهدهندگان نرمافزار در علوم داده است. همچنین، تمرکز پایتون بر بازدهی بالا، آن را ابزار مناسبتری برای تولید اپلیکیشنهای پیچیده میکند.
در نقطه مقابل، R به طور گسترده در حوزه آکادمیک و بخشهای خاص همچون مالی و تجارت و علوم دارویی استفاده میشود. این زبان یک گزینه ایدهآل برای متخصصین آمار و محققان با مهارتهای برنامهنویسی محدود است..
منحنی یادگیری
قواعد نگارش (syntax) شهودی پایتون یکی از نزدیکترین نمونهها به زبان انگلیسی است. این ویژگی، پایتون را به زبان مناسبی برای تازهکارها تبدیل میکند که منحنی یادگیری صاف و خطی دارد. اگرچه R برای اجرای تحلیلهای داده پایهای به شکل آسان و در عرض چند دقیقه، طراحی شده است، ولی کار کردن با آن برای موارد پیچیده، دشوارتر میشود و زمان بیشتری از کاربران خود میگیرد تا بر روی آن مسلط شوند.
به طور کلی، پایتون زبان خوبی برای برنامهنویسان آماتور است. R زمانیکه شروع به یادگیری میکنید آسانتر است ولی پیچیدگیهای توابع پیشرفته آن، توسعه تخصص و تسلط روی آن را نسبت به پایتون دشوارتر میکند.
شهرت
اگرچه زبانهای برنامهنویسی جدید همچون Julia در علوم داده در حال کسب توجه هستند، پایتون و R همچنان پادشاهان مطلق این حوزه باقی خواهند ماند.
هرچند که، بر حسب شهرت – که همیشه یک مفهوم خیلی متزلزل و ناپایدار است – اختلافها بسیار شدید هستند. پایتون به خصوص در سالهای اخیر، همواره در رده بالاتری نسبت به R قرار گرفته است. پایتون رده نخست را در چندین شاخص زبان برنامهنویسی دارد. این موضوع به دلیل استفاده وسیع پایتون در حوزههای متنوع نرمافزاری از جمله علوم داده است. در نقطه مقابل، R بیشتر در علوم داده، حوزه آکادمیک و بخشهای خاص به خدمت گرفته میشود.
کتابخانههای مرسوم
هر دو زبان پایتون و R دارای مجموعه وسیعی از بستههای نرمافزاری و کتابخانههای تخصصی برای علوم داده هستند. بیشتر بستههای پایتون توسط شاخص بسته پایتون یا PyPi میزبانی میشوند، در حالیکه بستههای R معمولا در شبکه آرشیوی فراگیر یا CRAN ذخیره شدهاند.
در بخش زیر شما میتوانید لیستی از برخی از معروفترین کتابخانههای مرتبط با علوم داده در R و پایتون را ملاحظه کنید.
بستههای R:
dplyr: کتابخانه دستکاری و ایجاد تغییرات هدفمند در داده.
tidyr: بستهای عالی که به شما کمک میکند داده را تمیز و مرتب کنید.
ggplot2: کتابخانهای کامل برای مصورسازی داده.
Shiny: یک ابزار ایدهآل برای ایجاد اپلیکیشنهای تعاملی تحت وب به طور مستقیم از R.
Caret: یکی از مهمترین کتابخانهها برای یادگیری ماشین در R..
بستههای پایتون:
Numpy: مجموعه وسیعی از توابع برای محاسبات علمی فراهم میکند.
Pandas: مناسب و کامل برای دستکاری و ایجاد تغییرات در داده.
Matplotlib: کتابخانه استاندارد برای مصورسازی داده..
Scikit-learn: کتابخانهای در پایتون که بسیاری از الگوریتمهای یادگیری ماشین را فراهم میکند..
Tensorflow: چهارچوبی که به طور گسترده برای یادگیری عمیق استفاده میشود.
محیطهای توسعه یکپارچه یا IDE
یک IDE یا همان محیط توسعه یکپارچه، برنامهنویسان را در جهت تقویت استفاده از قابلیتهای مختلف روشهای کدنویسی، توانمند میسازد. آنها واسطهای قدرتمند با تواناییهای یکپارچه و متمرکز هستند که به توسعهدهندگان اجازه میدهد کد برنامه را هر چه کارآمدتر بنویسند.
در پایتون، معروفترین IDE در علوم داده برنامه Jupyter Notebook است و نسخه پیشرفته آن JupyterLab و Spyder است.
در R، رایجترین IDE برنامه RStudio است. واسط گرافیکی آن به شکلی سازماندهی شده است که کاربر بتواند گرافهای مختلف، جدول داده، کد R و خروجی برنامه را به صورت همزمان در آن ملاحظه کند.
پایتون در مقابل R: یک مقایسه
در زیر، میتوانید جدولی از تفاوتهای بین R و پایتون را مشاهده کنید:
R در مقابل پایتون: حرف آخر
فارغ از نقاط ضعف و قدرت این دو زبان برنامهنویسی، حقیقت این است که هیچ زبان برنامهنویسی واحدی وجود ندارد که برای هر نوع مسالهای که در مسیر شغلی علوم داده ممکن است با آن روبرو شوید، بهترین گزینه باشد.
به علاوه، همیشه مهم است که محتوای کار ارزیابی شود. قبل از هر گونه تصمیمگیری، شما باید از خود چندین سوال بپرسید:
آیا تجربه برنامهنویسی داری
د؟ چه زبانهای برنامهنویسی را همکاران شما استفاده میکنند؟
چه نوع مسالههایی را شما میخواهید حل کنید؟
حوزههای مورد علاقه شما در علوم داده کدامها هستند؟
زمانی که به این سوالها پاسخ دادید، میتوانید یکی از این دو زبان را انتخاب کنید. در صورت انتخاب هر کدام، نگران نشوید: هر دو R و پایتون، گزینههای عالی برای علوم داده هستند.
منبع: www.datacamp.com
دیدگاه ها (0)