کدام زبان برای داده کاوی بهتر است، پایتون یا R؟
چرا R؟
R از جمله زبان‌های قدیمی و قابل اعتماد به شمار می‌آید که دارای یک جامعه کاربری قدرتمند در حوزه علم داده است. جامعه کاربری R، پشتیبانی مستحکمی را پیرامون این زبان ارائه می‌کنند. این یعنی می‌توان به دریافت پشتیبانی آنلاین از دیگر افراد فعال در زمینه زبان برنامهنویسی R امیدوارم بود و در واقع، در صورتی که فرد نیاز به راهنمایی داشته باشد، می‌تواند به جامعه کاربری بزرگ R اعتماد کند.
هنگامی که نیاز به انجام تحلیل‌های آماری سنگین یا رسم نمودار باشد، R یک گزینه قابل توجه است. عملیات ریاضی متداول مانند ضرب ماتریس‌ها، در زبان R به خوبی و سادگی قابل انجام است و «نحو» (Syntax) آرایه محور این زبان، آن را به گزینه‌ای مناسب برای ترجمه ریاضیات به کد به ویژه برای افراد فاقد پیش‌زمینه برنامهنویسی مبدل کرده است.
چرا پایتون؟
علاوه بر آن، به دلیل آنکه پایتون یک زبان برنامهنویسی شی‌گرا است، نوشتن کدهای بزرگ مقیاس، قابل نگهداری و مستحکم در پایتون، نسبت به R ساده‌تر است. با بهره‌گیری از زبان برنامهنویسی پایتون، کاربر می‌تواند کد نمونه اولیه‌ای که برای خود و روی کامپیوتر شخصی‌اش نوشته است را به عنوان کد محصول، مورد استفاده قرار دهد.
زبان پایتون یا R
در ادامه، راهنمایی‌هایی برای انتخاب کردن بین زبان‌های R و پایتون، ارائه شده است.
ترجیح شخصی
انتخاب زبان برنامهنویسی در آغاز کار، به میزان زیادی بستگی به اولویت‌های شخصی فرد دارد. برای درک بهتر موضوع، باید گفت که ریاضیدان‌ها و آماردان‌ها ترجیح می‌دهند از زبان R استفاده کنند. این در حالی است که مهندس‌های نرمافزار و دانشمندان کامپیوتر گرایش خاصی به زبان پایتون دارند.
اما خبر خوب این است که هنگامی که فرد یک زبان برنامهنویسی را به خوبی فرا گرفت، یادگیری سایر زبان‌ها بسیار ساده خواهد بود. دلیل این امر آن است که آنچه ضمن فراگیری زبان‌های برنامهنویسی حائز اهمیت است، یادگیری مفاهیم و مبانی برنامهنویسی است، نه نحو یک زبان خاص. نحو یک زبان، ویژگی‌ها و قابلیت‌های آن، در اولویت بعدی قرار دارند.
انتخاب پروژه
می‌توان انتخاب بین یادگیری زبان پایتون و R را بر اساس پروژه‌ای که فرد در حال کار روی آن است (قصد دارد روی آن کار کند)، انجام داد. برای مثال، اگر فرد با داده‌های گردآوری و پاک‌سازی شده کار دارد، تمرکز اصلی روی تحلیل داده‌ها است و بنابراین، R گزینه مناسبی محسوب می‌شود. در صورتی که فرد نیاز به کار با داده‌های نامرتب و کثیف داشته باشد، یا نیاز به اسکرپ کردن داده‌ها از صفحات وب و فایل‌ها باشد، فراگیری یا ارتقا مهارت در زبان پایتون توصیه می‌شود.
همکاری
هنگامی که فرد مبانی تحلیل داده را فراگرفت، معیار دیگر برای ارزیابی اینکه چه زبانی را بیاموزد این است که اعضای تیمی که با آن‌ها همکاری می‌کند از چه زبانی استفاده می‌کنند. اگر همه آن‌ها از یک زبان مشترک استفاده می‌کنند، یادگیری زبانی مانند آن‌ها، احتمالا به تعامل و همکاری راحت‌تر با اعضای تیم کمک می‌کند.
بازار کار
فرصت‌های شغلی موجود برای برنامه‌نویس پایتون نسبت به R (در حوزه تحلیل داده)، طی سال‌های اخیر رشد قابل توجهی داشته است. همانطور که از نمودار مشهود است، پایتون فرصت‌های شغلی را یکی یکی از R می‌رباید. به لطف اکوسیستم پایتون، ابزارهای گوناگونی تقریبا برای هر جنبه‌ای از پردازش‌ها در زبان پایتون موجود هستند.
علاوه بر آن، از پایتون می‌توان برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب استفاده کرد. این امر به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که نیروهای خود برای تیم علم داده و توسعه‌دهندگان پایتون به صورت متقابل استخدام کنند. این همان دلیلی است که موجب شده تا بازار کار کنونی با کمبود نیروی انسانی متخصص علم‌داده مواجه باشد.
جمع‌بندی
به طور کلی، فرد چه در ابتدا پایتون بیاموزد و چه R، خطایی مرتکب نشده و هر دو این زبان‌ها برای او بسیار مفید و کاربردی خواهند بود. هر زبان، دارای مزایا و معایب خاصی برای سناریوها و وظایف گوناگون است. علاوه بر آن، کتابخانه‌هایی وجود دارند که می‌توان آن‌ها را همراه با پایتون و R استفاده کرد.
بنابراین، یادگیری یک زبان مانع یادگیری دیگری نمی‌شود. در نهایت، به نظر می‌رسد که بهتر باشد کاربر با توجه به مواردی که پیش از این بیان شده‌اند، تصمیم بگیرد که در ابتدای راه، کدام زبان را بیاموزد و سپس، دانش خود را با یادگیری زبان دیگر تقویت کند.
اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده است، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:
- مجموعه آموزش‌های برنامهنویسی پایتون Python
- آموزش داده‌کاوی یا در متلب
- مجموعه آموزش برنامهنویسی R و نرمافزار RStudio
- زبان برنامهنویسی پایتون (Python) — از صفر تا صد
- پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با پایتون و R — به زبان ساده
- یادگیری علم داده (Data Science) با پایتون — از صفر تا صد
- آموزش پایتون (Python) — مجموعه مقالات جامع وبلاگ فرادرس
موسسه توسعه، به صورت تخصصی به آموزش علم داده می‌پردازد. کسانی که صلاحیت ورود به دوره را پیدا کنند، زیر نظر اساتید طی یک دوره شش ماهه با صبر و تمرین زیاد به یک دانشمند علم داده تبدیل می‌شوند.
^^
مطالب مجله فرادرس را در جستجوی گوگل سریع‌تر ببینید
