مقایسه زبان پایتون و R – کدام بهتر است؟

Python و R هر دو زبان های برنامه نویسی متن باز با جامعه ای فراگیر هستند. زبان R عمدتاً برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می شود در حالی که پایتون رویکرد کلی تری به علم داده (data science) ارائه می دهد.  R و Python جزء زبان های برنامه نویسی مدرنی هستند که به سمت علم داده گرایش دارند. پایتون یک زبان همه منظوره با سینتکس (syntax) خوانا است. با این حال، R توسط آماردانان ساخته شده است و زبان خاص آنها را در بر می گیرد.

معرفی زبان R

دانشگاهیان و آماردانان، زبان برنامه نویسی R را طی دو دهه توسعه داده اند. R اکنون یکی از غنی ترین اکوسیستم ها را برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها دارد. حدود 12000 بسته (package) در CRAN (مخزن متن باز) موجود است و امکان یافتن هر کتابخانه ای برای هر تحلیلی که می خواهید انجام دهید وجود دارد.

زبان R با داشتن کتابخانه ای غنی، به اولین انتخاب برای تجزیه و تحلیل آماری، به ویژه برای کارهای تحلیلی تخصصی تبدیل شده است. تفاوت مهم بین R و سایر محصولات آماری در خروجی آنهاست. R ابزارهای خارق العاده ای برای تبادل نتایج دارد.

بهترین IDE زبان آر، Rstudio نام دارد. همچنین (knitr) نام بسته یا پکیجی است که توسط Xie Yihui نوشته شده و شما قادر خواهید بود این پکیج را از طریق محیط توسعه زبان R یعنی Rstudio  نصب و از آن استفاده کنید. این پکیج باعث می شود گزارشات ظریف و قابل فهم باشند.

معرفی زبان پایتون (Python)

پایتون تقریباً می‌تواند کارهای مشابه R را انجام دهد مانند: آماده‌سازی داده، مهندسی، انتخاب ویژگی وب اسکرپینگ، ساخت اپ و موارد دیگر. پایتون ابزاری برای استقرار و پیاده سازی یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ است و نگهداری از کدهای پایتون نسبت به زبان R راحت‌تر است. چندین سال پیش پایتون کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین زیادی نداشت.

اخیراً پایتون API پیشرفته ای را برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه می دهد. بیشتر کارهای علم داده (data science) را می توان با پنج کتابخانه پایتون انجام داد: Numpy، Pandas، Scipy، Scikit-learn و Seaborn. از سوی دیگر، پایتون قابلیت تکرار (replicability)  و دسترسی (accessibility) را آسان‌تر از R می‌کند. در واقع، اگر نیاز دارید تا از نتایج تحلیل خود در یک اپلیکیشن یا وب‌سایت استفاده کنید ، پایتون بهترین انتخاب است.

تفاوت های کلیدی پایتون و R

در ادامه به برخی از تفاوت های کلیدی و مهم زبان Python (پایتون) و R (آر) می پردازیم:

• R عمدتاً برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می شود در حالی که Python رویکرد کلی تری نسبت به علم داده ارائه می دهد.
• هدف اصلی زبان آر تجزیه و تحلیل داده ها و آمار است در حالی که هدف اولیه پایتون استقرار و تولید است.
• کاربران R عمدتاً متشکل از محققان و متخصصان تحقیق و توسعه (R&D) هستند در حالی که کاربران پایتون بیشتر برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده هستند.
• R انعطاف پذیری را برای استفاده از کتابخانه های موجود فراهم می کند در حالی که Python انعطاف پذیری را برای ساخت مدل های جدید از ابتدا فراهم می کند.
• یادگیری R در ابتدا دشوار است در حالی که پایتون یک زبان خطی است و یادگیری آن روان است.
• R برای اجرای محلی یکپارچه شده است در حالی که پایتون به خوبی با برنامه ها (apps) یکپارچه شده است.
• هر دو زبان R و Python می توانند حجم عظیمی از پایگاه داده را مدیریت کنند.
• R را می توان در محیط توسعه یکپارچه (IDE) Rstudio استفاده کرد در حالی که Python را می توان در IDE های Spyder و Notebook Ipython استفاده کرد.
• R شامل بسته ها (packages) و کتابخانه های (libraries) مختلفی مانند: tidyverse، ggplot2، caret، zoo است در حالی که پایتون شامل بسته ها و کتابخانه هایی مانند: pandas، scipy، scikit-learn، TensorFlow، caret است.

شاخص محبوبیت (IEEE)

رتبه بندی منظر IEEE معیاری است که میزان محبوبیت یک زبان برنامه نویسی را تعیین می کند. ستون سمت چپ رتبه بندی را در سال 2017  و ستون سمت راست رتبه بندی را در سال 2016 نشان می دهد. در سال 2017، پایتون در مقایسه با رتبه سوم یک سال قبل در رتبه اول قرار گرفت. R در جایگاه ششم قرار دارد. پایتون در سال 2017،  در مقایسه با رتبه یک سال قبل خود که در رده سوم قرار داشت در جایگاه اول قرار گرفت. با ابن حال R در جایگاه ششم قرار دارد.

موقعیت شغلی

تصویر زیر تعداد مشاغل مربوط به علم داده را بر اساس زبان های برنامه نویسی نشان می دهد. SQL بسیار جلوتر است و پس از آن پایتون و جاوا قرار دارند. R رتبه 5 را دارد. اگر روی روند بلندمدت بین پایتون (به رنگ زرد) و R (آبی) تمرکز کنیم، می بینیم که موقعیت شغلی پایتون بیشتر از R بوده است.

مقایسه R و Python در مشاغل مرتبط با تحلیل داده

با این حال، اگر به مشاغل تجزیه و تحلیل داده ها نگاه کنیم، R با فاصله بهترین ابزار است.

درصد افرادی که بین R و پایتون مهاجرت می کنند.

دو نکته کلیدی در تصویر زیر وجود دارد:

• کاربران پایتون نسبت به کاربران R وفادارتر هستند.
• درصد کاربرانی که از R به سمت python مهاجرت می کنند دو برابر بیشتر از کاربرانی است که از پایتون به R مهاجرت می کنند.

تفاوت بین R و Python

پایتون یا R؟ کدام بهتر است؟

پایتون توسط Guido van Rossum، در حدود سال 1991 توسعه یافته است. Python دارای کتابخانه های تاثیرگذاری برای ریاضیات، آمار و هوش مصنوعی است. پایتون را می توان به عنوان یک بازیگر شاخص در یادگیری ماشین (Machine Learning)  در نظر گرفت.

با این حال، پایتون (هنوز) برای اقتصادسنجی و ارتباطات کاملاً بالغ نشده است. پایتون بهترین ابزار برای یکپارچه سازی یادگیری ماشین و توسعه (deployment) است، اما برای تجزیه و تحلیل تجاری مناسب نیست.

در مقابل R توسط دانشگاهیان و دانشمندان ساخته شده است. R برای پاسخگویی به مشکلات آماری، یادگیری ماشینی و علم داده طراحی شده است. R ابزار مناسبی برای علم داده است زیرا کتابخانه های ارتباطی قدرتمندی دارد. علاوه بر این، R به پکیج های بسیاری برای انجام تجزیه و تحلیل سری های زمانی، پنل دیا (Panel data) و داده کاوی مجهز است. به طور کلی می توان گقت که در مقایسه با R ابزار بهتری برای این موارد وجود ندارد.

اگر شما یک مبتدی در علم داده هستید که ملزومات اولیه آماری را می دانید، باید دو سوال زیر را از خود بپرسید:

• آیا می خواهم یاد بگیرم که الگوریتم چگونه کار می کند؟
• آیا می خواهم مدل ها را توسعه دهم؟

اگر پاسخ شما به هر دو سوال مثبت است، احتمالاً ابتدا شروع به یادگیری پایتون می کنید. از یک طرف، پایتون شامل کتابخانه های بزرگی برای دستکاری ماتریس یا کدگذاری الگوریتم ها است. به عنوان یک مبتدی، ممکن است یادگیری اینکه چگونه یک مدل را از ابتدا بسازید آسان‌تر باشد و پس از آن به سراغ توابع کتابخانه‌های یادگیری ماشین بروید.

از طرف دیگر، اگر شما الگوریتم را می‌شناسید یا می‌خواهید فوراً وارد تجزیه و تحلیل داده‌ها شوید، در این صورت هم R و هم Python برای شروع مناسب هستند. همچنین اگر می خواهید بر روی روش های آماری تمرکز کنید در اینجا R یک مزیت به حساب می آید.

ثانیاً، اگر می‌خواهید کارهایی بیشتر از آمار انجام دهید، مثلاً توسعه (deployment) و تکرارپذیری (reproducibility)، پایتون انتخاب بهتری است. اگر نیاز به نوشتن گزارش و ایجاد داشبورد دارید، R برای کار شما مناسب تر است.

به طور خلاصه، شکاف آماری بین R و Python در حال کمتر شدن است. بیشتر نیازهای بازار را می توان با هر دو زبان برطرف کرد. بهتر است ابزاری را انتخاب کنید که با نیازهای شما مطابقت دارد، اما همچنین ابزاری را که همکارانتان از آن استفاده می کنند، انتخاب کنید. پس از دانستن زبان برنامه نویسی اول، یادگیری زبان دوم ساده تر است.

نتیجه گیری

در پایان، انتخاب بین R یا Python به موارد زیر بستگی دارد:

• اهداف شما: اینکه کار شما بیشتر تجزیه و تحلیل آماری است یا پیاده سازی و اجرا (deployment)
• مقدار زمانی که می توانید صرف یادگیری کنید.
• استفاده از ابزاری که بیشترین کارایی از آن را در شرکت و یا صنعت شما دارد.