Python vs R في علوم البيانات: هذا هو الشيء الذي يجب عليك اختياره ...

كل قطاع لديه نقاش كبير يدور ، مثل ، من هو قائد أفضل ، فيرات كوهلي أو سوراف جانجولي؟ أو من هو الشيف الأفضل جوردون رامزي أو جيمي أوليفر؟ في مجال علم البيانات ، يدور نقاش مماثل حول Python و R. كلاهما لغات شائعة تستخدم لمجموعة متنوعة من المهام في هذا القطاع. كل منهم له إيجابياته وسلبياته أيضًا.

يمكنك قراءة المدونة الخاصة بأفضل 6 لغات برمجة للتعلم - تحت الطلب لعام 2019 لمعرفة لغة Python و R واللغات الأخرى المهمة ومتطلباتها.

إنهما متشابهان في بعض النواحي (كلاهما مفتوح المصدر ومجاني) ، لكن لديهما بعض الاختلافات الصارخة أيضًا. في هذه المقالة ، سنناقش الاختلافات الرئيسية بين Python و R ، ونكتشف أيهما هو الأفضل بين الاثنين.

ما هي لغة بايثون؟

Python هي واحدة من أشهر لغات البرمجة. تم إصداره في عام 1989 ، ومنذ ذلك الحين ، أصبح اسمًا مألوفًا في قطاع الترميز. على الرغم من توفرها منذ التسعينيات ، دخلت Python مجال علم البيانات قبل بضع سنوات فقط. ولكن في فترة قصيرة ، تطورت إلى لغة قوية مع الكثير من المزايا لعلوم البيانات.

لديها العديد من المكتبات المتخصصة للتعلم الآلي والتعلم العميق ، والتي تمكن علماء البيانات من نشر نماذج بيانات قوية بسرعة.

مكتباتها الشعبية هي Scipy و Pandas و Seaborn و Numpy. يمكنك استخدام Python لنشر التعلم الآلي على نطاق أوسع. يستخدم علماء البيانات Python في تجريف الويب ، ومناقشة البيانات ، والكثير من المهام الأخرى.

تعلم دورة علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

ما هو R؟

لإجراء التحليل الإحصائي ، سيختار العديد من الأشخاص R. تم تطويره منذ حوالي 20 عامًا . يحتوي R على مكتبات لجميع أنواع التحليل التي يمكن لأي شخص إجراؤها تقريبًا.

فضل العديد من علماء البيانات R على الآخرين (وما زال الكثيرون يفعلون ذلك). يدعم R تصور البيانات المقنع ، لذا فإن إنشاء التقارير أفضل بكثير.

يتيح لك R إنشاء تطبيقات ويب رائعة من خلال أطره. تجعل لغة البرمجة هذه بناء نماذج البيانات أكثر راحة نسبيًا لأنها تكسر الإجراءات المعقدة في خطوات متعددة.

حتى مع كل هذه المزايا ، فإن R لها بعض العيوب في شكل بطء الأداء ونقص في أطر عمل الويب.

الاختلافات في جمع البيانات

يتيح لك Python أخذ البيانات مباشرة من الويب. يمكنك استخدام مكتبة الطلبات لهذا الغرض. من خلال الطلبات والحساء الجميل ، يمكنك استخدام البيانات حتى من الجداول الموجودة على ويكيبيديا.

تتيح لك Python أيضًا مصدر البيانات من JSON أو CSV.

من ناحية أخرى ، يتيح لك R استيراد البيانات من Excel و CSV. إنها ليست فعالة في تجريف الويب مثل Python ، ولكن من خلال Rvest و Magrittr ، فإنها تحل هذه المشكلة إلى حد ما. إنها تشبه الطلبات والصابون الجميل.

يمكنك تحويل الملفات في SPSS أو Minitab إلى إطارات بيانات R أيضًا.

الاختلافات في استكشاف البيانات

تتيح لك Python الكشف عن البيانات باستخدام Pandas ، وهي مكتبة لتحليل البيانات. ينظم البيانات في إطارات البيانات. يمكنك تنظيف إطارات البيانات بسهولة (مثل إزالة قيمة NaN بالرقم 0).

يتيح لك Pandas الاحتفاظ بكمية هائلة من البيانات ويوفر لك ميزات متعددة لعرض البيانات بكفاءة .

يعتبر R أكثر فاعلية في استكشاف البيانات لأنه تم إنشاؤه لهذا الغرض. يمكنك استخدام R لتطبيق الاختبارات الإحصائية وبناء التوزيعات الاحتمالية واستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات.

يعد R رائعًا للتحسين ومعالجة الإشارات والتحليلات وتوليد الأرقام العشوائية.

الاختلافات في تصور البيانات

لتصور البيانات من خلال Python ، سيتعين عليك استخدام IPython Notebook أو مكتبة Matplotlib. يمكن لهذه المكتبة إنشاء رسوم بيانية للبيانات التي لديك.

إذا كنت مهتمًا بتطوير الرسوم البيانية المتقدمة ، فيمكنك استخدام Plot.ly. R أفضل بكثير من Python من حيث تصور البيانات. يحتوي على العديد من الحزم التي تتيح لك تطوير مرئيات مقنعة لبياناتك.

يحتوي على وحدة رسومات تمكنك من إنشاء مخططات أساسية لجميع مصفوفات البيانات. يمكنك استخدام ggplot2 لعمل مخططات أكثر تقدمًا في R أيضًا.

اختلافات أخرى

شعبية

تعتبر Python أكثر شيوعًا من R في قطاع علوم البيانات. في عام 2017 ، كانت Python هي أشهر لغات البرمجة ، بينما كانت R في المركز السادس في ذلك الوقت.

لذلك يمكننا القول أن بايثون أكثر شهرة من R. ومع ذلك ، فقد ارتفعت شعبية R بشكل كبير خلال هذه السنوات.

فرص عمل

حسنًا ، من حيث الطلب ، يُظهر كل من R و Python اتجاهًا إيجابيًا. ومع ذلك ، فإن عدد وظائف علم البيانات التي تتطلب Python يزيد بنحو 1.5 مرة عن عدد الوظائف التي تتطلب R.

كانت لغة Python موجودة في السوق قبل R ، ولها العديد من الاستخدامات الأخرى بخلاف علم البيانات. الطلب على R في تحليلات البيانات أعلى من Python ، وهي المهارة الأكثر طلبًا لهذا الدور.

كانت نسبة محللي البيانات الذين يستخدمون R في عام 2014 58٪ ، بينما كانت 42٪ لمستخدمي Python. من حيث توفير فرص العمل ، ستكون لغة SQL هي أفضل لغة لعلوم البيانات .

الصناعات

في حين أن R أكثر انتشارًا في الأكاديميين ، فإن Python تحظى بشعبية في الإنتاج. نظرًا لأن Python هي بالفعل لغة برمجة كاملة ، فإن العديد من الشركات تفضلها على R.

ومع ذلك ، تم تطوير R من قبل العلماء للأغراض الأكاديمية. لذا ، إذا كنت ترغب في دخول مجال الأكاديميين ، فستحتاج إلى تعلم أن R. R كان المفضل في الأوساط الأكاديمية لفترة طويلة ، وقد دخل مؤخرًا في صناعة الشركات.

R مقابل Python: ما هو الأفضل للمبتدئين؟

تحظى كل من R و Python بشعبية في مجال علم البيانات. وهم يكتسبون شعبية مع كل يوم يمر. كما أنها مختلفة من حيث سهولة التعلم. بينما تتمتع R بمنحنى تعليمي حاد ، في البداية ، فإن لغة Python بسيطة ، ويمكن للمرء أن يتعلمها بشكل أسرع. تعلم بايثون خطي ، لكن إذا أكملت الأساسيات ، فإن تعلم لغة R لم يعد يمثل مشكلة.

• إذا كنت لا تعرف أي شيء عن البرمجة ، فيجب أن تبدأ ببايثون
• إذا كنت من ذوي الخبرة في البرمجة ، يجب أن تبدأ بـ R

سيكون تعلم كلتا اللغتين ممتعًا. يختار المبرمجون Python لأسباب متعددة ولكن R سيساعدك في تحليل البيانات والنمذجة.

افكار اخيرة

لكل من Python و R المراوغات الخاصة بهم. في حين أن R أفضل للتصور ، فإن Python أفضل في التجريف. كل هذا يتوقف على مستوى مهارتك والغرض.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

بالنسبة للتعلم الآلي ، سيتعين عليك دراسة Python ، ولكن بالنسبة للتعلم الإحصائي ، سيكون R خيارًا أفضل.