مقایسه زبان برنامه نویسی Python و R

در این مقاله تفاوت های دو زبان برنامه نویسی متن باز Python و R را بررسی می کنیم تا بتوانید با توجه به نیازتان گزینه مناسب را انتخاب کنید.

اگر قصد دارید در زمینه علوم داده و تحلیل داده ها تحصیل کنید، به احتمال زیاد درباره Python و R زیاد شندیده اید. هرچند که هر دو زبان برنامه نویسی نامبرده شده در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و نوآوری های مبتنی بر داده ها بسیار کارآمد هستند، اما نقاط ضعف و قوت خاصی نیز دارند.

از بسیاری جهات این دو زبان برنامه نویسی مشابه هستند. به عنوان مثال: هر دو رایگان هستند و شما میتوانید بدون پرداخت هزینه از آنها استفاده کنید. هر دو زبان برای علم داده مناسب هستند. از تحلیل داده های تجاری گرفته تا اتوماسیون و کلان داده ها.

یک تفاوت عمده بین Python و R در این است که زبان برنامه نویسی پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است. اما زبان برنامه نویسی R برای تجزیه و تحلیل آماری مناسب است. اگر می خواهید متخصص علوم داده شوید بهتر است به هر دو زبان کاملا مسلط شوید تا از نقاط قوت هر یک به بهترین شکل بهره ببرید.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و شی گرا است. خوانایی کدهای نوشته شده با Python بسیار آسان است. یادگیری آسان زبان برنامه نویسی پایتون باعث شد به سرعت مورد توجه برنامه نویسان قرار گیرد. توانایی های بسیار زیاد زبان Python و کاربردهای متنوعی که در اختیار کاربران قرار داد باعث شد تا پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان شود.

زبان برنامه نویسی پایتون چند کتابخانه قدرتمند برای علم داده دارد که عبارتند از:

• Numpy برای مدیریت آرایه های بزرگ
• Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها
• Matplotlib برای بصری سازی داده ها

زبان Python برای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ مناسب است. مجموعه‌ای از کتابخانه‌های تخصصی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین آن شامل ابزارهایی مانند scikit-learn، Keras و TensorFlow است که متخصصان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌های داده پیچیده‌ای را توسعه دهند.

زبان برنامه نویسی R چیست؟

زبان برنامه نویسی R یک زبان متن باز است که برای تجزیه و تحلیل آماری و بصری سازی داده ها بهینه شده است. زبان R  دارای یک اکوسیستم پیشرفته با مدل های داده پیچیده و ابزارهای حرفه ای برای گزارش دهی است.

زبان R که بین متخصصان علوم داده محبوب است، طیف گسترده ای از کتابخانه ها و ابزارها را برای موارد زیر ارائه می دهد:

• پالایش و آماده سازی داده ها
• بصری سازی داده ها
• آموزش و ارزیابی الگوریتم های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

زبان R معمولاً در Rstudio که یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) است استفاده می شود. برنامه های R را می توان به طور مستقیم و تعاملی در وب از طریق Shiny استفاده کرد.

مهمترین تفاوت بین R و Python: اهداف تحلیل داده

تمایز اصلی این دو زبان در رویکرد آنها به علم داده است. هر دو زبان برنامه نویسی Python و R توسط جوامع بزرگ پشتیبانی می شوند و به طور مداوم کتابخانه ها و ابزارهای خود را گسترش می دهند. اما در حالی که R عمدتاً برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می شود، Python رویکرد کلی تری را برای داده ارائه می دهد.

پایتون یک زبان چند منظوره با ساختار نحوی (Syntax) خوانا و یادگیری آسان است. برنامه نویسان از پایتون برای کاوش در تجزیه و تحلیل داده ها یا استفاده از یادگیری ماشین در محیط های تولید مقیاس پذیر استفاده می کنند. به عنوان مثال، ممکن است از پایتون برای ایجاد تشخیص چهره در API تلفن همراه یا برای توسعه یک برنامه یادگیری ماشین استفاده کنند.

زبان R توسط متخصصان علم آمار استفاده می شود و به شدت به مدل های آماری و تحلیل های تخصصی متمایل است. متخصصان داده از زبان R برای تجزیه و تحلیل آماری عمیق استفاده می کنند. به عنوان مثال، ممکن است از زبان R برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری یا تحقیقات ژنومیک استفاده کنند.

سایر تفاوت های کلیدی

جمع‌آوری داده‌ها: پایتون از انواع فرمت‌های داده (از فایل‌های CSV گرفته تا JSON) پشتیبانی می‌کند. همچنین می توانید جداول SQL را مستقیماً در کد پایتون خود وارد کنید. زبان R داده ها را از Excel، CSV و فایل های متنی وارد می کند. فایل های ساخته شده در Minitab یا فرمت SPSS نیز می توانند به دیتافریم R تبدیل شوند. بنابراین زبان Python برای دریافت داده ها از وب، بهتر از زبان R عمل می کند.

کاوش داده ها: در Python، می توانید داده ها را با Pandas که کتابخانه تجزیه و تحلیل داده پایتون است، کاوش کنید. زبان R برای تجزیه و تحلیل آماری داده های بزرگ بهینه شده است و انتخاب های متنوعی برای کاوش داده ها ارائه می دهد. با زبان R می‌توانید توزیع‌های احتمال بسازید، تست‌های آماری مختلف را اعمال کنید و از تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی استاندارد استفاده کنید.

مدل‌سازی داده: Python دارای کتابخانه‌های استانداردی برای مدل‌سازی داده‌ها است، از جمله Numpy برای تحلیل مدل‌سازی عددی، SciPy برای محاسبات علمی و scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین. برای تحلیل مدل‌سازی خاص در R، گاهی اوقات باید به پکیج‌هایی خارج از عملکرد اصلی R تکیه کنید.

بصری سازی داده ها: برای بصری سازی داده ها در Python می توانید از کتابخانه Matplotlib (برای تولید و نمودارهای اولیه) استفاده کنید. به علاوه، کتابخانه Seaborn به شما امکان می دهد تا گرافیک های آماری جذاب تری را در پایتون ترسیم کنید. زبان R برای نشان دادن نتایج تجزیه و تحلیل آماری ساخته شده است. ماژول گرافیکی پایه زبان R به شما این امکان را می دهد که به راحتی نمودارهای متنوعی ایجاد کنید. همچنین می توانید از ggplot2 برای ایجاد نمودارهای پیشرفته تر مانند نمودارهای پراکندگی پیچیده با خطوط رگرسیون استفاده کنید.

Python در مقابل R: کدام یک برای شما مناسب است؟

انتخاب زبان مناسب به شرایط شما بستگی دارد. موارد زیر را در نظر بگیرید:

آیا تجربه برنامه نویسی دارید؟

زبان Python به دلیل یادگیری آسان میتواند گزینه خوبی برای شروع یادگیری برنامه نویسی باشد. بنابراین برای افراد تازه کار انتخاب بهتری نسبت به زبان R خواهد بود.

چه افرادی از چه زبانی استفاده می کنند؟

زبان R یک ابزار آماری است که توسط دانشگاهیان، مهندسان و دانشمندان استفاده می شود. اما Python یک زبان برنامه نویسی تجاری است که در طیف وسیعی از صنایع استفاده می شود.

برای حل چه مشکلاتی تلاش می کنید؟

زبان برنامه نویسی R برای تحلیل های آماری، کاوش و آزمایش داده ها مناسب تر است. پایتون برای یادگیری ماشینی، برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ، به ویژه برای تجزیه و تحلیل داده ها در برنامه های وب، انتخاب بهتری است.

بصری سازی و نمودارها چقدر مهم هستند؟

زبان R برای تجسم داده های شما در گرافیک های زیبا، ایده آل هستند. در مقابل، ادغام برنامه های پایتون در یک محیط مهندسی آسان تر است.

جمع بندی مقایسه زبان Python و R

توجه داشته باشید که بسیاری از ابزارها، مانند Microsoft Machine Learning Server، از زبان R و Python پشتیبانی می کنند. به همین دلیل است که اکثر سازمان ها از ترکیب هر دو زبان استفاده می کنند. در واقع، ممکن است تجزیه و تحلیل و اکتشاف داده در مراحل اولیه را در R انجام دهید سپس برای انجام برخی کارها سراغ Python بروید.

تهیه کننده: مهدی کوهستانی

مدیر اجرایی آموزش و مدیر دپارتمان فناوری اطلاعات و ارتباطات

لطفا جهت مشاهده لیست کامل دوره های آموزش برنامه نویسی اینجا کلیک کنید.