پایتون در مقابل R

ترجمه و تالیف : علیرضا معمارزاده
تاریخ انتشار : 29 آذر 98
خواندن در 5 دقیقه
دسته بندی ها : پایتون

علوم داده راه طولانی‌ای را طی کرده و در ۵ سال اخیر بسیار رشد نموده است. پیشتر، بخش IT به تکنولوژی‌هایی مانند جاوا که شامل اسپرینگ و Hibernate است برای تست کد و برنامه نویسی  توجه زیادی داشته است. با ظهور یادگیری ماشین و تحلیل‌های داده تمرکز بر روی تکنولوژی‌هایی از جمله R ، پایتون و  SAS قرار گرفت.

این فناوری‌ها که مدام در حال توسعه هستند برای الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و بیشتر از همه آخرین اکتشافاتی که در جهان به صورت ناگهانی رخ می‌دهد استفاده می‌شود.

زبان برنامه‌نویسی R چیست؟

R زبان برنامه نویسی متن‌باز است که بیشتر توسط آمارگیران و مهندسین داده استفاده می‌شود و از آن برای ساخت و ایجاد الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف به منظور مدل سازی آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

این زبان اولین بار در آگوست ۱۹۹۳ شکل گرفت .

R شامل تعداد انبوهی از کتابخانه‌های داخلی است که گستره‌ی بزرگی از تکنیک‌های آماری و گرافیکی را ارائه می‌دهد؛ که شامل تجزیه و تحلیل های بازگشتی تست‌های آماری مدل‌های طبقه‌بندی شده و تحلیل‌هایی با سری زمانی و دسته‌بندی شده می‌باشد.

همچنین توانایی ساخت جداول و داشبورد‌هایی (هم تراز نمودارها) برای نشان دادن فروش ماهانه یا سود یک شرکت را دارد.

زبان R در پلتفرم R استودیو اجرا می‌شود که به شروع و اجرای کد و پکیج‌ها در R کمک می‌کند.

زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست؟

مشابه آنچه که در R گفته شد پایتون یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است که برای مدل های آماری و یادگیری ماشین مثل : رگرسیون و طبقه‌بندی که در بسیاری از سیستم‌ها به کار گرفته شده، وجود دارد. در سال ۱۹۹۱ ساخته شده و در سیستم‌های ساده پیاده سازی و اجرا شد در حالی که تمرکز بازار فروش روی یادگیری ماشین بود .

پایتون از برنامه نویسی به سبک‌های شی گرا (OOP)، رویه‌ای و تابعی (فانکشنال) پشتیبانی می کند؛ این مجموعه شامل مجموعه‌ای کامل از کتابخانه‌هایی است که به مراقبت از اجزای جزئی و کلی در پایتون می‌پردازد . ابزارها و فریمورک‌های فراوانی برای پایتون در دسترس است، اما معروف‌ترین آنها Jupyter است که به الگوریتم‌ها و تجسم اطلاعات نیز اهمیت می‌دهد.

چرا از (زبان پایتون و R) و کاربردشان استفاده می‌کنیم؟

هم R و هم پایتون، مشعلدار کنونی یادگیری ماشین هستند. هر دوی این زبان‌ها می‌توانند برای شروع و اصلاح الگوریتم‌های یادگیری مانند طبقه بندی، رگرسیون، دسته بندی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند. 

هردوی این زبان‌ها رویکرد مختلفی برای هر مشکل خاص دارند؛ اعم از ساختن یک مدل یادگیری ماشین یا کشف داده‌ها برای دستیابی به اطلاعات مفید. هردو نقش مهمی در درک داده‌ها و استخراج آنها ایفا می‌کنند.

ایجاد داشبوردهای با‌معنی

امروزه داشبوردها برای اکثر جلسات به عامل مهمی تبدیل شده ‌است. این داشبوردها قادرند برای میزان فروش و یا ردیابی وضعیت فعلی یک شرکت ایجاد شوند. این امر در افزایش معیارهای عملکرد برای هر برند یا شرکتی مفید بوده است.

ابزارهایی مانند tableau و powerBI بسیار محبوب هستند و در عین حال، R و پایتون (به دلیل انتخاب زیاد پکیج‌ها) قابلیت ساخت داشبورد‌ها را در سطح سازمانی دارند. R دارای پکیج-داشبوردهای ggplot2 و plotly است که نمایش داده‌ها را بصورت نمودار و جداول تسهیل می‌بخشند.

پایتون شامل matplotlib،seaborn و pandas است تا از بخش تجسم و نمایش داده‌ها مراقبت کنند.

در دو سال اخیر، پیشرفت‌های زیادی در هر دو زبان دیده شده و از آن به بعد بطور مداوم از این زبان‌ها پشتیبانی می‌کنند تا از هر دو به‌خوبی استفاده شود.

پایتون در مقابل R

ساخت دستگاه‌های باهوش‌تر

زمانی وجود داشت که ماشین‌ها از توانایی محدودی برخوردار بودند و برای برخی از فعالیت‌های از پیش تعیین شده برنامه‌ریزی شده بودند كه هر بار برای انجام یك مجموعه خاص از وظایف، آنها را تكرار می‌كردند.

این یکنواختی از همان موقع مورد توجه قرار گرفت و ماشین‌ها پس از ظهور یادگیری ماشین، باهوش‌تر و ترسناک‌تر شده‌اند.

این امر باعث شده است که آنها نسبت به اقدامات، خود آگاهی و اطمینان بیشتری داشته باشند و به آنها این امکان را بدهد که در هنگام عمل و آزمایش اقداماتی را که می آموزند انجام دهند.

این کار، امکاناتی را برای شرکت‌هایی که می‌توانند اجزای مختلف تجارت خود را بدون دردسر کشف کنند، باز می‌کند.

پایتون در مقابل R

بازار را با هوش مصنوعی تکان دهید

تمام یادگیری ماشینی که تا به امروز انجام شده است به مفهوم وسیع‌تری رسیده که ما از آن به عنوان هوش مصنوعی یاد می‌کنیم.

هوش مصنوعی اساساً شامل یادگیری ماشین‌ها است و سعی در ایجاد الگوریتم‌هایی دارد که می‌توانند ماشین‌ها را مانند انسان به فکر وادار کنند.

این تاکنون وحشتناک‌ترین و پراکنده‌ترین مفهوم زمین در صنعت بوده است که کاملاً روشن کرده است که هوش مصنوعی آینده‌ای قطعی دارد. همه شرکت‌ها به منظور ایجاد هدف کارآمدتر و پویاتر، به آرامی آن‌را را در سیستم‌های خود مستقر می‌کنند.

پایتون در مقابل R

محبوبیت در بین توسعه‌دهندگان به دلیل فرصت‌های شغلی زیاد

پایتون در مقابل R

نمودار بالا نشان می‌دهد که پایتون (که توسط منحنی آبی نشان داده شده است) محبوب‌تر است و در سیستم‌ها و مشاغل بسیاری کاربرد دارد. منحنی به رنگ قرمز به R تعلق دارد که خوب رشد کرده و تقریباً با پایتون مطابقت دارد.

در صنعت فرصت های بی‌نظیری برای توسعه‌دهندگان R وجود دارد اما پایتون برنده مسابقه محبوبیت می‌شود.

مخزن کتابخانه‌ها

 R دارای یک مخزن (Repository) جامع از کتابخانه‌ها است که به طور مرتب در CRAN شبکه‌ای جامع و بایگانی شده به روز می‌شوند. این شامل dplyr،mouse ggplot2 و موارد دیگر می‌باشد. 

پایتون شامل یک پکیج منیجر pip است که کلیه کتابخانه‌های پایتون را در خود جای داده است. آنها شامل matplotlib، pandas ، seaborn و بسیاری موارد دیگر هستند.

 R دارای یک پایگاه کاربری فعال‌تری است که به بروزرسانی پایگاه داده عظیم آن با 10000 پکیج کمک می‌کند. حتی پایتون شامل یک مجموع کاربر است که پکیج‌های خود را به طور مرتب به روز می‌کند اما این روند کمی پیچیده در مقایسه با R است.

هندل کردن دیتا

 R قدرت انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها را بدون بارگذاری هیچ بسته‌ای در حافظه خود دارد. بسته های زیادی در R وجود دارد که می‌توان از آنها برای مطالعه و فهم داده‌ها استفاده کرد.

در پایتون برای ایجاد یک فریم داده و پردازش داده‌ها به پکیج‌هایی مانند numpy و  pandas  احتیاج داریم. هر دو زبان به اندازه کافی قوی هستند که بتوانند محاسبات داده‌ها و کارهایی را انجام دهند که استفاده از داده‌ها را برای کاربران آسان می‌کند.

انعطاف پذیری

منحصر به فرد بودن هر زبان باعث می‌شود تا در بعضی از جنبه‌ها از آن در الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده شود. هم R و هم پایتون برای پیاده سازی الگوریتم‌ها، کتابخانه‌هایی را دارند.  

اما اینجا باید این نکته را در نظر داشت که حتی اگر یادگیری R آسان باشد، پایتون به دلیل تعداد زیاد برنامه‌ها و پیاده سازی‌ها‌یی در دنیای واقعی، همیشه یک قدم جلوتر خواهد ماند که توسعه‌دهندگان متکی به قدرت و سادگی آن برای اجرای هر بخش کد (برنامه) هستند.

گرافیک و بصری‌سازی

R  برای نمودارها چندین بسته گرافیکی پیشرفته‌، به عنوان مثال ggplot2 دارد. پایتون همچنین دارای چندین کتابخانه تصویری شگفت انگیز، به عنوان مثال، Seaborn و bokeh است. در مقایسه با R، پایتون کتابخانه‌های بیشتری برای گرافیک و بصری‌سازی دارد، با این حال کمی پیچیده‌تر هستند.

پشتیبانی از یادگیری عمیق

R دارای دو پکیج جدید برای یادگیری عمیق است. 

پایتون دارای Tensorflow و Keras است که کتابخانه‌های یادگیری عمیق شگفت انگیزی هستند. یادگیری کراس از ساده ترین راه‌ها برای شروع یادگیری عمیق در پایتون است.

پشتیبانی از مشتری

هم R و هم پایتون از خدمات پشتیبانی از مشتری برخوردار نیستند. این بدان معنی است که اگر شما به هر مشکلی برخوردید، حل کردن آن وظیفه خودتان است. با این حال، هر دو زبان R و Python دارای پشتیبانی آنلاین هستند. از آنجایی که پایتون از R قدیمی‌تر است‌، در مقایسه با R از پشتیبانی جامع بیشتری برخوردار است.

مزایا و معایب

تقاضا برای هر دو زبان در حال افزایش است و دستمزدهای ارائه شده نیز بسیار مناسب است. در این بخش، ما در مورد برخی از جوانب مثبت و منفی هر دو زبان صحبت خواهیم کرد، تا به شما در انتخاب بهتر بین آنها کمک کنیم.

جوانب مثبت زبان پایتون

پایتون یک زبان عمومی است. بسیار آسان است و منحنی یادگیری آن خیلی شیب دار نیست و می‌توانید سریع برنامه‌ها را با آن توسعه دهید.

نوت‌بوک IPython یک محیط محاسباتی تعاملی بسیار خوب است که کار با پایتون را بسیار ساده‌تر می‌کند. این نوت‌بوک‌ها بدون نیاز به نصب هر چیزی به راحتی قابل اشتراک و استفاده هستند.

جوانب منفی زبان پایتون

پایتون دارای بسیاری از کتابخانه های گرافیکی خوب است. با این حال، انتخاب از طیف گسترده‌ای از گزینه‌ها کمی دشوار می‌شود. علاوه بر این، در مقایسه با R، این کتابخانه‌ها تجسمات پیچیده‌ای را نشان می‌دهند که ممکن است خیلی مورد رضایت نباشد.

جوانب مثبت زبان R

 R دارای اکوسیستمی غنی از جوامع فعال و پکیج‌های بروز است. می‌توانید تمام پکیج های R را در مستندات R پیدا کنید.

R دارای پکیج‌های گرافیکی شگفت انگیزی است که تجسم فوق‌العاده‌ای را ایجاد می‌کند. برخی از این بسته‌ها عبارتند از: ggplot2 ،rCharts و ggvis 

جوانب منفی زبان R

منحنی یادگیری برای R شیب تندی دارد. مستندات موجود لزوماً کاربرپسند نیست و چیزهایی مانند یافتن پکیج‌ها نیز می‌توانند در صورت عدم آشنایی با آنها، بسیار وقت گیر باشند.

نتیجه‌گیری

استارتاپ‌ها و MNCها به این فناوری‌ها متکی هستند تا بتوانند در این صنعت جای خود را مستقر سازند.

تعداد زیادی از برنامه‌نویسان به طور فعال این دو زبان به روز را یاد می‌گیرند و تمرین می کنند. هرکسی که به دنبال افزایش ارزش شغلی خود است، مطمئناً ارزش یادگیری ماشین را در بازار می‌داند و آماده سرمایه گذاری عظیمی برای آن است. شناسایی اینکه کدام زبان "بهتر" است کار دشواری است، زیرا هر دو زبان تقاضای زیادی دارند و می‌توان برای حل بسیاری از مشکلات منحصر به فرد از آنها استفاده کرد.

منبع

گردآوری و تالیف علیرضا معمارزاده
آفلاین
user-avatar

Student of Software Engineering, python Developer, i love programming and game

دیدگاه‌ها و پرسش‌ها

برای ارسال نظر لازم است ابتدا وارد سایت شوید
در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید