مقایسه پایتون و R برای داده کاوی

آنچه در این مطلب می‌خوانید:

مقایسه پایتون و R برای داده کاوی 1

یکی از مباحث و علوم داغ و جذاب در دنیای امروز مربوط به علم داده (Data Science) است که توانسته توجه عده زیادی از پژوهشگران، سازمان و صنایع مختلف را به خود جلب کند. این حوزه از علوم منجر به شکل‌گیری مشاغل مختلفی شده است. اغلب مشاغل در این حوزه جزو مشاغل پردرآمد و جذاب هستند.

افرادی که علاقه دارند در این حوزه مهارت‌های لازم برای شروع کار را کسب کنند باید بدانند که زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R از محبوب‌ترین و توانمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل داده به حساب می‌آیند. اما مسأله مهمی که وجود دارد این است که کدام زبان برای داده‌کاوی گزینه مناسبی است؟ تنها راه پی بردن به این موضوع مقایسه پایتون و R به عنوان دو زبان اصلی در این حوزه از جنبه‌های مختلف است که در این مطلب از بلاگ آموزشگاه مهندسی کندو به آن می‌پردازیم.

مقایسه پایتون و R برای داده کاوی 3

زبان R چیست؟

R یکی از زبان‌های قدیمی و قابل اعتماد است که در حوزه علم داده و داده‌کاوی از جامعه کاربری گسترده و قدرتمندی برخوردار است. همین جامعه کاربری قدرتمند باعث شده که زبان R از پشتیبانی خوبی برخوردار باشد؛ به این معنی که می‌توان از سایر افراد فعال در این زبان برنامه‌نویسی پشتیبانی آنلاین دریافت کرده و در صورت نیاز به کمک و راهنمای به جامعه بزرگ آماری این زبان اعتماد کرد.

در ادامه مقایسه پایتون و R باید گفت که در حدود بیش از 5000 بسته یا Package آماده برای زبان R در دسترس است که می‌توان از آن‌ها همراه با این زبان استفاده کرد تا بتوان توانایی‌های آن را برای انجام وظایف مختلف توسعه داد. همین ویژگی باعث شده که زبان برنامه‌نویسی ‌R یکی از بهترین گزینه‌ها به منظور انجام تحلیل‌های داده اکتشافی باشد. یکی دیگر از ویژگی‌های این زبان که در مقایسه پایتون و R باید مورد اشاره قرار بگیرد قابلیت یکپارچه شدن آن با سایر زبان‌های محاسباتی مانند C++، جاوا (Java) و زبان C است.

در صورتی که افراد برای انجام امور به تحلیل آماری سنگین و رسم نمودار نیاز داشته باشند، بهترین گزینه زبان R است. با استفاده از این زبان عملیات ریاضی متداول مانند ضرب ماتریس‌ها را به سادگی می‌توان با این زبان انجام داد. نحو یا سینتکس R آرایه محور بوده و به همین دلیل بهترین گزینه به منظور ترجمه ریاضیات به کد به خصوص برای افرادی است که فاقد پیش‌زمینه در برنامه‌نویسی هستند.

مقایسه پایتون و R برای داده کاوی 5

زبان پایتون چیست؟

در ادامه مقایسه پایتون و R نوبت به آشنایی با زبان پایتون و ویژگی‌های آن می‌رسد. پایتون یک زبان همه‌منظوره به حساب می‌آید که می‌تواند هر وظیفه‌ای که کاربر نیاز دارد را به خوبی انجام دهد. پیش‌ پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)، مهندسی داده‌ها (Data Engineering)، وب اسکرپینگ (Website Scraping)، ساخت اپلیکیشن وب (Web App) و غیره از مهم‌ترین کارهای است که می‌توان با استفاده از زبان پایتون به راحتی انجام داد. در خصوص مقایسه پایتون و R باید گفت که افرادی که دارای دانش پیشین در حوزه برنامه‌نویسی شیءگرا (Object-Oriented Programming) هستند، ساده‌تر می‌توانند بر زبان پایتون تسلط پیدا کنند.

از دیگر ویژگی‌های پایتون که در مقایسه پایتون و R باید مورد اشاره قرار بگیرد، شی‌ءگرا بودن آن است. این ویژگی باعث شده که پایتون برای نوشتن کدهای بزرگ مقیاس، قابل نگهداری و مستحکم گزینه بهتری باشد. کاربران در صورتی که از زبان پایتون استفاده کنند می‌توانند کد نمونه اولیه نوشته شده بر روی کامپیوتر شخصی را به عنوان کد محصول مورد استفاده قرار دهند.

در مقایسه پایتون و R باید به این نکته اشاره کرد که پایتون بسته‌های جامع برای انجام تحلیل‌های آماری ندارد؛ اما پانداس (Pandas)، نام پای (NumPy)، سای پای (SciPy)، سایکیت لرن (Scikit-Learn) و سیبورن (Seaborn) که کتابخانه‌ها و ابزارهای کاربردی پایتون هستند آن را به یکی از بهترین گزینه‌ها در حوزه تحلیل داده (Data Analytics)، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) تبدیل کرده است؛ به طوری که این زمان به مرور در حال تبدیل شدن به بهترین گزینه در زمینه یادگیری ماشین و انجام وظایف آماری ابتدایی و متوسط است که پیش از این در دامنه وظایف زبان R قرار می‌گرفت. برای آشنایی بیشتر با کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی، این مطلب را بخوانید.

برای داده‌کاوی پایتون بهتر است یا R؟

در مقایسه پایتون و R به عنوان دو زبان برنامه‌نویسی برای داده‌کاوی باید به این موضوع اشاره کرد که برای انتخاب هر کدام از این زبان‌ها، معیارهایی وجود دارد که باید مورد توجه قرار بگیرد. در دوره دیتا ساینس کندو، بیشتر با این مبحث آشنا خواهید شد. از مهم‌ترین معیارهای انتخاب بین این دو زبان می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

ترجیح شخصی

در خصوص مقایسه پایتون و R باید به این نکته اشاره کرد که انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی در درجه اول به اولویت‌های شخصی افراد بستگی دارد. به عنوان مثال ریاضیدان‌ها و متخصصان آمار استفاده از زبان R را ترجیح می‌دهد در حالی که ترجیح مهندسین نرم‌فزار و متخصصان کامپیوتر، استفاده از پایتون است. نکته مهم در مورد زبان‌های برنامه‌نویسی این است که زمانی که یک فرد بتواند بر یک زبان تسلط پیدا کند، ساده‌تر سایر زبان‌ها را یاد می‌گیرد. در واقع در یادگیری زبان برنامه‌نویسی، مهم‌ترین موضوع یادگیری مفاهیم و مبانی این علم است.

انتخاب پروژه

از دیگر معیارهایی که در انتخاب و مقایسه پایتون و R باید مورد توجه قرار بگیرد، نوع پروژه‌ای است که افراد قصد دارند بر روی آن کار کنند. به عنوان مثال اگر افراد در یک پروژه با داده‌های گردآوری و پاکسازی شده سر و کار داشته باشند، به این معنی است که تمرکز اصلی بر روی تحلیل داده‌ها بوده و در این شرایط R گزینه بهتری به حساب می‌آید. اما اگر فرد در یک پروژه با داده‌های نامرتب و به اصطلاح کثیف سر و کار داشته با به اسکرپ کردن داده‌ها از وب یا فایل نیاز داشته باشد، در این شرایط پایتون گزینه بهترین محسوب می‌شود.

همکاری

یکی از مهم‌ترین معیارها در مقایسه پایتون و R همکاری با سایر اعضای تیم به منظور داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها است. در واقع این موضوع که سایر اعضای تیم از کدام زبان برنامه‌نویسی به این منظور استفاده می‌کنند از اهمیت زیادی برخوردار است.

بازار کار

افرادی که به حوزه علم داده و تحلیل آن علاقمند بوده و قصد دارند یکی از زبان‌های پایتون یا R را برای فعالیت در این حوزه فرا بگیرند، یکی از معیارهای مهم که در مقایسه پایتون و R باید مد نظر قرار دهند، بازار کار است. در سال‌های اخیر بر اساس آمار به دست آمده فرصت‌های شغلی موجود برای برنامه‌نویسی با زبان پایتون در مقایسه با زبان R در حوزه تحلیل داده، رشد قابل توجهی را تجربه کرده است. با توجه به اکوسیستم پایتون که ابزارهای مختلفی برای هر جنبه‌ای از پردازش در آن وجود دارد، در سال‌های اخیر فرصت شغلی در این حوزه توسط پایتون ربوده می‌شود. بازار کار و درآمد برنامه نویس پایتون در ایران را قبلا در بلاگ کندو، بررسی کردیم.

در مقایسه پایتون و R یکی دیگر از ویژگی‌هایی که باعث شده پایتون از شرایط بهتری در بازار کار برخوردار باشد، امکان استفاده از آن برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب است. این موضوع به سازمان‌ها و کسب و کارها امکان می‌دهد که بتوانند نیروهای مورد نظر خود برای تیم علم داده و توسعه‌دهندگان پایتون را به صورت متقابل استخدام کنند. برای اینکه بتوانید مهارت‌های لازم برای استخدام در این حوزه را پیدا کنید، باید دوره پایتون را بگذرانید.

مقایسه پایتون و R برای داده کاوی 7

تفاوت‌های کلیدی R و پایتون چیست؟

برای درک بهتر مقایسه پایتون و R در جدول زیر تفاوت‌های کلیدی این دو زبان آورده شده است:

معیارزبان Rزبان پایتون
هدفتجزیه و تحلیل داده و آماراستقرار و تولید
کاربرانمحققان و متخصصان تحقیق و توسعهبرنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان
یادگیریدر آغاز دشوار استآسان است
ادغامیکپارچه برای اجرای محلیادغام ساده با سایر برنامه‌ها
IDER StudioSpyder و Ipython Notebook

جمع‌بندی

علم داده یکی از علوم نوین به حساب می‌آید که در دنیای امروز بسیار مورد توجه قرار گرفته و بسیاری از سازمان‌ها افراد متخصص در این زمینه را بکار می‌گیرند. همین امر باعث شده که بازار کار در این حوزه روز به روز در حال توسعه بوده و افراد زیادی علاقمند به یادگیری آن باشند. پایتون و R دو زبان برنامه‌نویسی اصلی هستند که در علم داده‌کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند و همواره این بحث در بین کاربران وجود دارد که کدام گزینه بهتری برای این حوزه محسوب می‌شود. در مقایسه پایتون و R در حوزه علم داده به منظور انتخاب بهترین گزینه معیارهای مختلفی وجود دارد که باید مورد توجه قرار داده و بر این اساس بهترین گزینه را انتخاب کرد.

سوالات متداول

مهم‌ترین ویژگی زبان R چیست؟

جامعه کاربری قدرتمند این زبان باعث شده که پشتیبانی قدرتمندی داشته و در صورت نیاز به کمک می‌توان به کاربران آن اعتماد کرد.

مهم‌ترین ویژگی زبان پایتون چیست؟

شی‌ءگرا بودن آن است که باعث شده پایتون برای نوشتن کدهای بزرگ مقیاس، قابل نگهداری و مستحکم گزینه بهتری باشد

پایتون بهتر است یا R؟

برای پاسخ به این سوال باید دو زبان را از نظر جنبه‌های مختلف مانند درجه سختی یادگیری، جامعه کاربری، بازار کار و غیره مقایسه کرده و بهترین گزینه را انتخاب کرد.

اشتراک گذاری

0 0 رای ها
امتیازدهی به این محتوا
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
0
افکار شما را دوست داریم، لطفا نظر دهید.x