فرادرسکدام زبان برای داده کاوی بهتر است، پایتون یا R؟
«علم داده» (Data Science) از جمله مباحث جذاب و داغ روز است که توجه پژوهشگران، سازمان‌ها و صنایع گوناگون را به خود جلب کرده است. این مبحث، منجر به شکل‌گیری مشاغل گوناگونی نیز شده است؛ اغلب مشاغل حوزه علم داده، پردرآمد و جذاب هستند. افرادی که علاقه‌مند به اشتغال در حوزه علم داده هستند و با مجموعه مهارت‌های لازم برای این حوزه آشنایی دارند، می‌دانند که زبان‌های برنامهنویسی «پایتون» (Python) و «آر» (R) دو مورد از محبوب‌ترین و توانمندترین زبان‌ها برای تحلیل داده محسوب می‌شوند. افرادی که اطمینان ندارند ابتدا کدام یک از این دو زبان را بیاموزند، می‌توانند با مطالعه این مطلب به تردید خود پایان دهند و پس از انتخاب زبان، کار یادگیری را آغاز کنند. هنگامی که صحبت از تحلیل داده می‌شود، زبان‌های پایتون و R به عنوان دو زبان آزاد و رایگان که نصب و فراگیری آن‌ها ساده است، مطرح می‌شوند. برای افراد تازه وارد به دنیای علم داده که فاقد تجربه برنامهنویسی در این دو زبان یا به طور کلی زبان‌های برنامهنویسی هستند، طبیعی است که در ابتدای راه مردد باشند که ابتدا پایتون را بیاموزند یا R. خوشبختانه، فرد هر کدام از این زبان‌ها را که اول بیاموزد، ضرر نکرده و توانسته مهارت مفیدی در حوزه علم داده به دست بیاورد. در ادامه، ابتدا به چرایی انتخاب زبان R، سپس پایتون و در نهایت با پاسخ دادن به پرسش «زبان پایتون یا R»، به چگونگی انتخاب از میان این دو پرداخته می‌شود.
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.
در عین حال، میزان زیاد و در واقع، بیش از ۵,۰۰۰ «بسته» (Package) آماده برای این زبان وجود دارد که می‌توان آن‌ها را دانلود و همراه با R استفاده کرد تا توانایی‌های این زبان برای انجام وظایف گوناگون و جدید، توسعه پیدا کند. این امر موجب می‌شود زبان R گزینه مناسبی برای انجام تحلیل‌های داده اکتشافی باشد. همچنین، R به خوبی با دیگر زبان‌های محاسباتی مانند «سی‌پلاس‌پلاس» (++C)، «جاوا» (Java) و «سی» (C) یکپارچه می‌شود.
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؟
پایتون یک زبان برنامهنویسی همه منظوره است که می‌تواند تقریبا هر کاری که کاربر نیاز داشته باشد را انجام دهد. از جمله این کارها می‌توان به «پیش‌پردازش داده‌ها» (Data Preprocessing)، «مهندسی داده‌ها» (Data Engineering)، «وب اسکرپینگ» (Website Scraping)، ساخت «اپلیکیشن وب» (Web App) و دیگر موارد اشاره کرد. برای افرادی که دانش پیشین در حوزه «برنامهنویسی شی‌گرا» (Object-Oriented Programming) دارند، تسلط بر پایتون ساده‌تر از فراگیری R است.
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.
اگرچه پایتون مانند زبان R دارای بسته‌های جامعی برای انجام تحلیل‌های آماری نیست، اما وجود کتابخانه‌ها و ابزارهایی مانند «پانداس» (Pandas)، «نام‌پای» (NumPy)، «سای‌پای» (Scipy)، «سایکیت‌لرن» (Scikit-Learn) و «سیبورن» (Seaborn) موجب شده تا زبان پایتون به گزینه‌ای فوق‌العاده برای «تحلیل داده» (Data Analytics)، «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) مبدل شود. این زبان کم کم در حال مبدل شدن به گزینه‌ای بی‌نظیر برای یادگیری ماشین و انجام وظایف آماری ابتدایی و متوسط (قبلا در دامنه وظایف زبان R بود) است.
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.
اساتید توسعه در زمینه علم داده، سال‌ها در امریکا این موضوع را آموخته‌اند، پیاده‌سازی کرده‌‌اند و درس داده‌اند. برای آشنایی بیش‌تر با این دوره و مدرسین آن به این آدرس مراجعه کنید.
^^
