پایتون یا R: کدام برای آنالیز داده ها بهتر است؟
اگر شروع با یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها(data analysis) کنید، متوجه خواهید شد که یکی از مهمترین مهارت ها، تسلط به یک زبان برنامه نویسی آماری است. تحلیلگران داده از SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) برای برقراری ارتباط با پایگاه های داده استفاده می کنند، اما وقتی نوبت به تمیز کردن، دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها می رسد، باید از پایتون یا R استفاده کنید.
# پایتون یا R: تفاوت ها
پایتون و R هر دو زبان‌های رایگان و منبع باز هستند که می‌توانند روی ویندوز، macOS و لینوکس اجرا شوند. هر دو می توانند تقریباً هر کار تجزیه و تحلیل داده را انجام دهند، و هر دو زبان نسبتاً آسانی برای یادگیری هستند، به ویژه برای مبتدیان. بنابراین کدام یک را باید برای یادگیری (یا اول یادگیری) انتخاب کنید؟ قبل از اینکه تفاوت‌ها را بررسی کنیم، در اینجا یک مرور کلی از هر زبان خواهیم داشت.
دوره پیشنهادی: دوره آموزش پایتون (python)
+ پایتون چیست؟
پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است که به دلیل نحو بصری خود که زبان طبیعی را تقلید می کند، شناخته شده است. شما می توانید از کد پایتون برای کارهای مختلف استفاده کنید، اما در سه زمینه بیشترین استفاده را دارد:
- علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها
- توسعه برنامه های کاربردی وب
- اتوماسیون/اسکریپت نویسی
منظور از "سطح بالا" چیست؟
یک زبان برنامه نویسی سطح بالا دارای نحوی است که خواندن و درک آن برای انسان آسان است. زبان های سطح پایین زبان هایی هستند که به راحتی توسط ماشین قابل درک هستند. نمونه هایی از زبان های سطح بالا عبارتند از Python، C++، C# و Java. وقتی کدی را به زبان سطح بالا می نویسید، به یک زبان سطح پایین یا کد ماشین تبدیل می شود که رایانه شما می تواند آن را تشخیص دهد و اجرا کند.
+ زبان R چیست؟
R یک محیط نرم افزاری و زبان برنامه نویسی آماری است که برای محاسبات آماری و تجسم داده ها ساخته شده است. توانایی های متعدد R به سه دسته کلی تقسیم می شوند:
- دستکاری داده ها
- تحلیل آماری
- تجسم داده ها
# بین پایتون و R کدام را انتخاب کنیم؟
هنگام یادگیری پایتون یا R هیچ انتخاب اشتباهی وجود ندارد. هر دو مهارت های مورد نیاز هستند و به شما امکان می دهند تقریباً هر کار تجزیه و تحلیل داده ای را که با آن روبرو می شوید انجام دهید. اینکه کدام یک برای شما بهتر است در نهایت به پیشینه، علایق و اهداف شغلی شما بستگی دارد.
همانطور که تصمیم خود را می گیرید، در اینجا مواردی وجود دارد که باید در نظر بگیرید.
ویدیو پیشنهادی: آموزش ماژول inspect پایتون
+ منحنی یادگیری
هر دو پایتون و R به عنوان زبان‌هایی نسبتاً آسان برای یادگیری در نظر گرفته می‌شوند. پایتون در ابتدا برای توسعه نرم افزار طراحی شد. اگر تجربه قبلی با جاوا یا ++C دارید، ممکن است بتوانید پایتون را طبیعی‌تر از R انتخاب کنید. اگر پیش‌زمینه آماری دارید، از سوی دیگر، R میتواند کمی ساده‌تر باشد.
به طور کلی، سینتکس آسان پایتون به آن منحنی یادگیری نرم تری می دهد. R تمایل دارد در ابتدا منحنی یادگیری تندتری داشته باشد، اما هنگامی که نحوه استفاده از ویژگی های آن را بدانید، به طور قابل توجهی آسان تر می شود.
+ شرکتی که در آن کار میکنید
به طور کلی، ایده خوبی است که به همان زبان تیمی که با آن کار خواهید کرد، «صحبت کنید». این کار اشتراک کد و همکاری در پروژه ها را آسان تر می کند.
اگر تازه شروع به کار کرده اید، ممکن است ندانید در نهایت برای چه شرکتی کار خواهید کرد. به چند لیست شغلی برای شرکت ها و صنایعی که بیشتر به آنها علاقه دارید نگاهی بیندازید. آیا آنها تمایل دارند R یا Python را به عنوان یک نیاز فهرست کنند؟ این می تواند نشانه خوبی برای اینکه یادگیری خود را به کدام سمت ببرید، باشد.
+ مزایا و معایب
در حالی که پایتون و R هر دو می توانند بسیاری از وظایف داده یکسان را انجام دهند، هر کدام نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند. اگر می‌دانید که زمان زیادی را صرف کارهای داده‌ای خاص میکنید، ممکن است بخواهید زبانی را که در آن وظایف برتر است اولویت دهید.
پایتون در موارد زیر بهتر است:
- مدیریت حجم عظیمی از داده ها
- ساخت مدل های یادگیری عمیق
- انجام کارهای غیرآماری، مانند اسکراپینگ وب، ذخیره در پایگاه داده و اجرای گردش کار
اما R در موارد زیر بهتر است:
- ایجاد تصاویر گرافیکی و تجسم داده ها
- ساخت مدل های آماری
- اکوسیستم قوی بسته های آماری آن
مقاله پیشنهادی: دریافت اطلاعات دامنه با پایتون
+ مسیر شغلی
به این فکر کنید که چگونه یادگیری یک زبان برنامه نویسی با اهداف شغلی بلند مدت شما مطابقت دارد. اگر به محاسبات آماری و بخش‌های تجسم داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها علاقه دارید، R میتواند برای شما مناسب باشد.
از طرف دیگر، اگر علاقه مند به تبدیل شدن به یک دانشمند داده و کار با داده های بزرگ، هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری عمیق هستید، پایتون مناسب تر خواهد بود.
اگر علایق شخصی یا حرفه‌ای شما فراتر از داده‌ها و برنامه‌نویسی، توسعه یا سایر زمینه‌های علوم رایانه باشد، همین امر صادق است. پایتون یک زبان همه منظوره است که برای طیف وسیع تری از وظایف نسبت به R استفاده می شود.
ویدیوهای پیشنهادی: آموزش های پیشرفته پایتون
# سوالات متداول(FAQ)
در اینجا مهمترین سوالاتی که ممکن است بپرسید را آورده‌ایم. امیدواریم که بتوانیم بهترین انتخاب را داشته باشید:
+ بین پایتون و R کدام یک سخت تر است؟
دلیلی وجود دارد که پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی محبوب است. یادگیری آن آسان در نظر گرفته می شود و ساختار چند منظوره آن باعث می شود برای طیف گسترده ای از نیازها قابل استفاده باشد.
از سوی دیگر، R توسط آماردانان ساخته شد تا کاربردهای تخصصی تری داشته باشد، بنابراین ممکن است در ابتدا یادگیری آن دشوارتر باشد، اگرچه به طور کلی زبان نسبتا آسانی در نظر گرفته می شود.
+ بین پایتون و R کدام یک تقاضای بیشتری دارد؟
به جای اندازه‌گیری هر زبان برنامه‌نویسی از نظر تقاضا، دانستن اینکه کدام یک از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب‌تر است میتواند کمک کننده باشد، زیرا نشان‌دهنده فرصت‌های شغلی بیشتر، کتابخانه‌های قوی‌تر و افزایش حمایت جامعه است.
در حالی که پایتون زبان محبوب‌تری نسبت به R است، ایده خوبی است که آگهی‌های شغلی را مرور کنید تا ببینید کدام زبان ترجیح داده شده یا مورد نیاز است.
+ چه زبان های دیگری در آنالیز داده کاربرد دارند؟
SQL یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی استاندارد برای تحلیلگران داده است. زبان های دیگری که ممکن است تحلیلگران استفاده کنند عبارتند از JavaScript، Scala، Java، Julia و C/C++.
+ آیا باید بیش از یک زبان را یاد بگیریم؟
به طور کلی، دانستن بیش از یک زبان برنامه نویسی برای افزایش تطبیق پذیری و رقابت ایده خوبی است. خوشبختانه، زمانی که به یک زبان تسلط پیدا کردید، یادگیری یک زبان جدید آسان تر است.
منابع:
