اگر در حوزه علم داده یا تجزیه و تحلیل آن‌ها کار می‌کنید، احتمالاً تفاوت زبان پایتون و R را می‌دانید. اگرچه هر دو این زبان‌ها آینده کسب و کار را برحسب داده‌های موجود پیش‌بینی می‌کنند، اما قطعاً عملکرد این دو زبان با یکدیگر تفاوت دارد.
هر دو این زبان‌ها از طریق هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و البته نوآوری مبتنی بر داده‌ها وارد عمل می‌شوند. اما هر کدام از آن‌ها نقاط قوت و ضعفی دارد که دیگری را در بخش‌های مختلف کنار می‌زند. با ما همراه باشید و با تفاوت‌های این دو زبان بیشتر آشنا شوید.
مقایسه و کشف تفاوت زبان پایتون و R
بگذارید مقایسه میان زبان پایتون و R را از اینجا شروع کنیم که دانلود هر دوی این زبان‌ها به‌صورت رایگان در اختیار عموم قرار گرفته است. از طرفی دیگر هر دوی این زبان‌ها در حوزه علم داده کاربرد دارند. از این رو از این دو زبان در دستکاری داده‌ها و اتوماسیون تا تجزیه و تحلیل کسب و کارها استفاده می‌شود.
به این ترتیب اگر بخواهیم به زبانی ساده بگوییم، این دو زبان کاوش داده‌های بزرگ را بسیار آسان کرده‌اند. همانطور که مشاهده می‌کنید، این دو زبان منبع باز یا متن باز شباهت‌های بسیاری با یکدیگر دارند.
اما در مقایسه این دو زبان پس از شباهت‌ها به تفاوت‌های آن‌ها نیز می‌رسیم. تفاوت اصلی این دو زبان این است که پایتون زبان برنامه‌نویسی همه منظوره به شمار می‌آید، در حالی که زبان R ریشه در تجزیه و تحلیل آماری دارد.
با توجه به شباهت‌ها و تفاوت‌های این دو زبان برنامه‌نویسی سوال اصلی این نیست که کدام یک از این زبان‌ها را انتخاب کنید، بلکه می‌توان ادعا کرد مسئله اصلی این است که چگونه از هر دو زبان برنامه‌نویسی برای موارد خاص بهترین استفاده را برد. برای اینکه به این سوال پاسخ دهیم، ابتدا باید با هر دوی این زبان‌ها آشنا شویم.
زبان پایتون چیست؟
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره و شی‌گرا است. این زبان برنامه‌نویسی بر خوانایی کد بسیار تاکید دارد. از این رو به‌صورت سخاوتمندانه‌ای از فضای سفید در روند کدنویسی استفاده می‌کند.
زبان برنامه‌نویسی پایتون در سال ۱۹۸۹ منتشر شد. از آن‌جایی که یادگیری و کار با این زبان برنامه‌نویسی بسیار آسان بود، توجه بسیاری از برنامه‌نویسان را به خود جلب کرد. در نهایت نیز به یکی از اولین گزینه‌ها در لیست بهترین‌های برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان وب تبدیل شد.
به همین دلیل پایتون را یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان معرفی می‌کنند که دقیقاً پشت سر جاوا و سی قرار دارد.
بخش‌های مختلف زبان پایتون
اگر با این زبان برنامه‌نویسی کار کرده باشید، می‌دانید که چندین کتابخانه پایتون از وظایف علم داده پشتیبانی می‌کنند. شناخت بهتر کتابخانه‌های این زبان به شما کمک می‌کند که تفاوت زبان پایتون و R را بهتر درک کنید. این کتابخانه‌ها شامل موارد زیر می‌شود:
- Numpy: برای مدیریت آرایه‌های بعدی بزرگ.
- Pandas: دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
- Matplotlib: ساخت تجسم داده‌ها.
پایتون گزینه‌ای ایده‌آل برای استقرار یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ است. همچنین این زبان برنامه‌نویسی شامل مجموعه‌ای از کتابخانه‌های تخصصی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می‌شود.
این کتابخانه‌ها نیز ابزارهایی دارند که در توسعه داده‌های پیچیده به کارشناسان کمک می‌کنند. در نهایت نیز کارشناسان می‌توانند با کمک این ابزارها نتیجه تجزیه و تحلیل داده‌ها را به‌صورت مستقیم به سیستم تولید وصل کنند.
آخرین بخش از این زبان برنامه‌نویسی شامل یک نرم افزار وب منبع باز به نام Jupyter Notebooks می‌شود. این نرم افزار به‌منظور اشتراک‌گذاری اسناد حاوی کدهای پایتون زنده، معادلات، گزارش‌ها و تجسم‌سازی داده‌ها کاربرد دارد.
زبان برنامه‌نویسی R چیست؟
حال که می‌دانید زبان پایتون چیست، برای دانستن تفاوت زبان پایتون و R باید با زبان برنامه‌نویسی R نیز آشنا شوید. زبان R یک زبان برنامه‌نویسی متن باز است که به‌منظور تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها استفاده می‌شود.
این زبان برنامه‌نویسی شامل اکوسیستمی غنی با مدل‌های داده پیچیده و البته ابزارهای ظریف برای گزارش‌دهی است. زبان R برای اولین بار در سال ۱۹۹۲ معرفی شد و امروزه بیش از ۱۳ هزار بسته آن با هدف تجزیه و تحلیل عمیق داده در دسترس قرار گرفته است.
بخش‌های مختلف زبان R
این زبان برنامه‌نویسی در میان بسیاری از محققان علم داده محبوب است. مهمترین علتی که این برنامه را به این اندازه محبوب می‌کند، وجود طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارهایی است که کارهای زیر را ممکن می‌سازند:
- پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها؛
- امکان تجسم داده؛
- آموزش و ازریابی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.
زبان R معمولاً در کنار RStudio استفاده می‌شود. RStudio یک محیط توسعه یکپارچه با هدف تجزیه و تحلیل آماری، تجسم داده و گزارش‌هایی بر مبنای آن است. برنامه‌های R را می‌توان به‌صورت مستقیم و تعاملی در وب از طریق نرم افزار Shiny استفاده کرد.
تفاوت اصلی زبان پایتون و R؛ اهداف تجزیه و تحلیل داده‌ها
تفاوت زبان پایتون و R در رویکرد آن‌ها در علم داده است. پایتون و R هر دو زبان‌های برنامه‌نویسی منبع باز هستند که از سوی تولیدکننده‌های آن‌ها پشتیبانی می‌شوند. نکته قابل توجه این است که کتابخانه‌ها و ابزارهای هر دوی این زبان‌ها نیز به‌طور مداوم در حال گسترش است.
اما مسئله اصلی این است که این ابزارها با چه هدفی گسترش پیدا می‌کنند. اگر نگاهی به روند تکامل این زبان‌ها بیندازیم، متوجه می‌شویم در حالی که زبان R به دنبال تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها است، زبان پایتون رویکرد کلی‌تری را برای کاوش‌داده‌ها ارائه می‌داهد.
پایتون یک زبان چندمنظوره درست مانند جاوا و C++ است. یادگیری این زبان برنامه‌نویسی با توجه به خوانایی بالای آن کار آسانی به نظر می‌رسد. از این رو برنامه‌نویسان از پایتون به‌منظور کاوش در تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از یادگیری ماشین در محیط‌های تولید استفاده می‌کنند. مثالی ساده از کاربرد زبان پایتون، استفاده از آن به‌منظور تشخیص چهره در تلفن همراه است.
در نقطه مقابل، اما زبان R توسط آماردانان ساخته شده است؛ بنابراین طبیعی است که این زبان بشدت به مدل‌های آماری و تحلیل‌های تخصصی تمایل داشته باشد. دانشمندان نیز از زبان R به‌منظور تجزیه و تحلیل آماری عمیق استفاده می‌کنند. به‌عنوان مثال، شما ممکن است که از زبان R با هدف تجزیه و تحلیل رفتار مشتری یا تحقیقات ژنویک استفاده کنید.
سایر تفاوت‌های کلیدی زبان پایتون و R
اگر تصور کردید که تفاوت زبان پایتون و R تنها به نحوه عملکرد آن‌ها ختم می‌شود، سخت در اشتباه هستید. درست است که این تفاوت اصلی‌ترین نقطه تمایز میان این دو زبان به نظر می‌رسد، اما همین مورد سرچشمه تفاوت‌های دیگر در این دو زبان است. با ما همراه باشید و از تفاوت‌های دیگر این دو زبان آگاه شوید.
جمع‌آوری داده‌ها
زبان پایتون از انواع فرمت‌های داده‌ها پشتیبانی می‌کند. به این ترتیب شما می‌توانید جداول SQL خود را به‌صورت مستقیم در کد پایتون وارد کنید. همچنین اگر هدف شما توسعه وب باشد، کتابخانه درخواست‌های پایتون به شما این امکان را می‌دهد که براحتی داده‌ها را از وب انتقال دهید.
در نقطه مقابل، در استفاده از زبان R باید داده‌ها را از اکسل، CSV و فایل‌های متنی وارد کنید و به تجزیه و تحلیل آن‌ها بپردازید. این در حالی است که زبان پایتون برای بیرون کشیدن داده‌ها از وب روان‌تر عمل می‌کند.
کاوش داده‌ها
در زبان پایتون می‌توانید داده‌ها را تنها در کتابخانه Pandas تجزیه و تحلیل کنید. با کمک ابزارهای موجود در این کتابخانه داده‌ها در عرض چند ثانیه فیلتر، مرتب و نمایش داده می‌شوند.
از سویی دیگر زبان برنامه‌نویسی R به‌منظور تجزیه و تحلیل آماری مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها بهینه شده است. از این رو گزینه‌های مختلفی برای کاوش، تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.
شما می‌توانید با استفاده از این زبان برنامه‌نویسی توزیع‌های احتمال بسازید و تست‌های آماری مختلف اعمال کنید. حتی در این زبان برنامه‌نویسی امکان استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی استاندارد نیز برای شما فراهم شده است.
مدلسازی داده‌ها
دیگر تفاوت زبان پایتون و R در مدلسازی داده‌های آن است. زبان پایتون کتابخانه‌های استانداردی برای مدلسازی داده‌ها دارد. این کتابخانه‌ها شامل موراد زیر می‌شود:
- Numpy برای تحلیل مدلسازی عددی؛
- SciPy برای محاسبات علمی و عددی؛
- Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
اما برای مدلسازی خاص در زبان برنامه‌نویسی R گاهی اوقات نیاز به بسته‌هایی خارج از عملکرد اصلی این زبان دارید. البته مجموعه خاصی از بسته‌های این زبان برنامه‌نویسی که با عنوان Tidyverse شناخته می‌شوند، ورود داده‌ها، دستکاری آن‌ها، تجسم و گزارش آن‌ها را ممکن می‌سازند.
تجسم داده‌ها
زبان پایتون در تجسم داده‌ها زبان قوی نیست. با این حال می‌توانید از کتابخانه Matplotlib به‌منظور ایجاد نمودار استفاده کنید. علاوه بر این کتابخانه Seaborn در این زبان برنامه‌نویسی نیز به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را با گرافیک‌های آماری جذاب و آموزنده به تصویر در بیاورید.
اما زبان برنامه‌نویسی R با هدف نشان دادن نتایج تجزیه و تحلیل آماری ساخته شده است. از این رو شما می‌توانید با استفاده از این زبان براحتی نمودارهای مورد نظر خود را ایجاد کنید. همچنین اگر این زبان را انتخاب کرده باشید، دیگر ایجاد نمودارهای پراکنده پیچیده با خطوط رگرسیون دور از انتظار نخواهد بود.
پایتون یا R؛ کدام یک برای شما مناسب است؟
حالا که تفاوت زبان پایتون و R را می‌دانید، در قدم بعدی باید یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی را برای کار خود انتخاب کنید. اما یادتان باشد که این انتخاب باید با توجه به شرایط شما انجام شود.
به‌طور کلی هیچ کدام از این زبان‌ها به دیگری ارجحیت ندارد. اما به‌طور خاص و با توجه به موقعیت و شرایط شما یکی از آن‌ها قرار است انتخاب بهتری برای شما باشد. بنابراین باید با توجه به موقعیت خود یکی از این دو زبان را انتخاب کنید. در این انتخاب بهتر است که موارد زیر را نیز در نظر داشته باشید.
آیا تجربه برنامه‌نویسی دارید؟
اینکه شما به چه اندازه در برنامه‌نویسی تجربه دارید، یکی از فاکتورهایی است که مشخص می‌کند کدام یک از زبان‌های پایتون یا R را باید انتخاب کنید. از آن‌جایی که پایتون منحنی یادگیری خطی و روانی دارد، گزینه مناسبی برای برنامه‌نویسان مبتدی است.
با زبان R، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تازه‌کارها در عرض چند دقیقه انجام می‌شود. اما باید بدانید که عملکردهای پیشرفته در این زبان برنامه‌نویسی پیچیدگی‌های خاص خود را دارند. بنابراین کار با این زبان نیاز به تجربه و تخصص بیشتری خواهد داشت.
همکاران شما از چه برنامه‌ای استفاده می‌کنند؟
زبان برنامه‌نویسی R ابزاری آماری است که توسط دانشگاهیان، مهندسان و دانشمندان استفاده می‌شود. کار با این زبان نیاز به هیچ‌گونه مهارت برنامه‌نویسی ندارد. اما پایتون یک زبان آماده تولید است که در طیف وسیعی از صنعت، تحقیق و گردش کار مهندسی به کار گرفته می‌شود. از این رو با توجه به نوع کار و فعالیت خود باید یکی از این دو زبان برنامه‌نویسی را انتخاب کنید.
به دنبال حل چه مشکلاتی هستید؟
زبان برنامه‌نویسی R بهترین انتخاب برای آموزش‌های آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این در حالی است که زبان پایتون گزینه بهتری برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های کاربردی در مقیاس بزرگ است. این زبان به‌خصوص برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در برنامه‌های وب نیز گزینه ایده‌آلی به نظر می‌رسد.
نمودارها به چه اندازه برای شما اهمیت دارند؟
برنامه‌های R در تجسم داده‌ها با گرافیک‌های زیبا بسیار ایده‌آل هستند. در نقطه مقابل اما ادغام برنامه‌های پایتون در محیط مهندسی آسان‌تر خواهد بود.
کلام آخر
حالا می‌دانید تفاوت زبان پایتون و R در چیست. این آگاهی به شما کمک می‌کند که با توجه به موقعیت خود یکی از این دو زبان برنامه‌نویسی را برای سازمان خود انتخاب کنید. اما در انتخاب زبان برنامه‌نویسی مورد نظر به یاد داشته باشید که بسیاری از ابزارها از هر دوی این زبان‌ها پشتیبانی می‌کنند؛ به‌عنوان مثال، سرور یادگیری ماشین مایکروسافت.
به همین دلیل این روزها بسیاری از سازمان‌ها از ترکیب این دو زبان استفاده می‌کنند؛ همین امر سبب می‌شود که تفاوت زبان پایتون و R بی معنا شود.
به این ترتیب ممکن است که شما تجزیه و تحلیل داده‌ها را در مراحل اولیه با زبان R انجام دهید، سپس در زمان انتقال داده‌ها سراغ زبان پایتون بروید. با این حال دانستن تفاوت میان این دو زبان برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند که مسیر روبه‌روی خود را به شکلی روشن و واضح ببینید.
