اگر شما هم یک برنامه نویس هستید، حتماً این سوال برایتان پیش آمده است که بین R و پایتون کدام یک را انتخاب کنم؟
این دو زبان برنامه نویسی ویژگی ها و کتابخانه های منحصر به فرد خودشان را دارند که در این مقاله از سایت پرتقال به بررسی تمام این ویژگی ها می پردازیم.
جالب است بدانید که R و پایتون برای کارهایی مورد استفاده قرار میگیرند که برای آنها طراحی نشده اند و فقط برنامه نویسان حرفه ای از این زبان های برای هدف اصلی شان استفاده میکنند.
برای شروع، بهتر است به هدف خودتان از برنامه نویسی نگاه کنید،اینکه دقیقا چه چیزی میخواهید، میتواند به انتخاب شما کمک بسزایی بکند. برای مثال یک دانشجوی علوم ژنتیک دائما با رشته های DNA و مدلهای آنها سر و کار دارد و زبان R چیزی است که در بیوانفورماتیک بیشتر شناخته شده است و بیشتر مورد استفاده قرار میگیرد.
یا کارمندی که در تسلا کار میکند بهتر است پایتون را انتخاب کند چون پایتون بیشتر در حوزه های هوش مصنوعی، پردازش تصویر و یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار میگیرد، اما در نهایت این تصمیم شماست.
با یک تقریب کلی شما میتوانید با هر زبانی، هر کاری که میخواهید انجام دهیدو به نظر من این درست نیست که کورکورانه هر کسی که خواست کارهای بیوانفورماتیکی انجام دهد را به سمت R بکشانیم و هر کسی که خواست هوش مصنوعی کار کند را به سمت زبان پایتون...
زبان R در ابتدا به عنوان یک زبان برای محاسبات و آنالیز آماری معرفی شد و تا به امروز دارای یک جامعه بزرگ از داده پردازان است که با این زبان کار میکنند. همچنین دارای پکیج های زیادی برای پردازش آماری و رسم گرافیکی آنها مثل ggplot2 میباشد.
نکته مهم این است که زبان R برای کار در هوش مصنوعی هم توسعه داده شده است و با کتابخانه های هوش مصنوعی مثل MXNet و TensorFlow سازگاری کامل دارد و برای شبکه های عصبی، یادگیری ماشینی و ... استفاده میشود.
کاربرانی که از زبان R استفاده میکنند، به طور اختصاصی دانشمندان علوم داده نیستند، بلکه دانشجویان آمار و تمام کسانی که میخواهند در رشته شان از آمار استفاده کنند میتوانند با این زبان کار کنند.
مثلاً دانشجویان علوم پایه برای انجام تحقیقات و کارهای آماری در تحقیقاتشان از زبان R استفاده میکنند.
در سمت دیگر زبان برنامه نویسی پایتون را داریم! پایتون یک ابزار خیلی عالی برای تمام برنامه نویسان و توسعه دهندگان محسوب میشود و از شبیه سازی مولکولی و کارهای بیوانفورماتیکی تا ساخت برنامه های ضد اسپم و.. کاربرد دارد.
پایتون یک زبان برنامه نویسی شی گرا است که به بیشتر برنامه نویس های تازه کار هم پیشنهاد میشود برنامه نویسی را با آن شروع کنند. محبوبیت این زبان روز به روز در حال رشد است و یکی از سلاح های آن جامعه بسیار گسترده و رو به رشد آن است.
اگر بخواهیم پایتون را از در حوزه هوش مصنوعی با R مقایسه کنیم. باید بدانید که پایتون محبوب ترین و پراستفاده ترین زبان برنامه نویسی در هوش مصنوعی است!
ابزارهای زیادی که پایتون در هوش مصنوعی دارد آن را برای هر کاری مثل یادگیری ماشینی، شبکه های عصبی، پردازش تصویر، تجزیه تحلیل های آماری و.. آماده کرده است.
از مقایسه بر اساس اینکه کدام بهتر است که بگذریم میرسیم به بخش جالب تری که مقایسه را دقیق تر میکند. اینکه زبان ها را بر اساس محدودیت هایی که دارند بسنجیم باعث میشود انتخاب شما به مرحله نهایی تری برسد.
در اینجا آماری تقریبا دقیق برای شما از labView آماده کرده ایم تا شما بتوانید این دو زبان برنامه نویسی را بهتر با هم مقایسه کنید.
برخی از اصلی ترین مواردی که باید برای برنامه نویسی در علوم داده بررسی کنید:
-سرعت پردازش (وقتی که داده ها زیاد شوند این مورد حیاتی میشود)
-جامعه آنلاین (به پیشروی پروژه ها کمک میکند)
-منحنی یادگیری (کدام آسان تر است؟ کدام را میشود سریع تر یاد گرفت؟)
-رابط کاربر پسند (آیا با کدنویسی راحت ترید یا کار با پنجره های گرافیکی؟)
-آینده نگری (آیا زبانی که انتخاب میکنید در آینده هم خوب است؟!)
حالا به هر مورد نگاهی می اندازیم:
زبان R به نظر میرسد که کندتر است، در R لازم است که داده ها در یک حافظه فیزیکی ذخیره شوند. این به این معنی است که R تقریبا برای کار با داده های بزرگ، مناسب نیست.
اگر چه با سخت افزار قوی این محدودیت را نمیبینید اما در هر صورت پایتون برای فایل ها و داده های بزرگتر، مناسب تر به نظر میرسد.
همانطور که اشاره شد، پایتون و R هر دو جامعه آنلاین خوبی دارند، جامعه آنلاین یک منبع بسیار ایده آل برای یادگیری این دو زبان محسوب میشوند و هزاران متخصص و برنامه نویس در این جامعه های آنلاین وجود دارد که اشکالات عجیب و غریب شما را حل میکنند!
این گزینه ممکن است که محدودیت و نقص زبان R را نشان ندهد چرا که اگر یک دانشمند داده باشیم یا قصد داشته باشیم کارهای آماری و تحلیلی انجام دهیم اگر وقتمان را روی یادگیری زبان R سرمایه گذاری کنیم، نتایج آن را خواهیم دید و مطمئنا اگر مراحل سختی برای یادگیری زبان R بگذرانید اما به نتیجه مطلوب برسید میبینید که ارزشش را داشته است!
از طرف دیگر، پایتون به سادگی مشهور است، سادگی در یادگیری! اگر در برنامه نویسی تازه کار باشید احتمالا شنیده اید که به شما گفته اند با پایتون شروع کن! چون واقعا این زبان برنامه نویسی ساده است و سینتکسی شبیه زبان انگلیسی دارد!
اما به هر حال هر دو را میتوانید در منحنی یادگیری در یک سطح بدانید. پایتون اگرچه در یادگیری ساده تر است اما در خطاگیری هم سخت گیرانه تر عمل میکند و این شاید باعث شود برنامه نویس ناامید شود.
باید بدانید هر دوی این زبان ها مفسری هستند و در برابر زبان هایی مثل C++ که کمپایلری هستند ساده تر جلو میکنند، همچنین برای هر دو زبان باید شما یک پیش زمینه داشته باشید مثلا باید بدانید که فرق پکیج با کتابخانه چیست و...
برای زبان R، برنامه RStudio گسترده ترین پلتفرمی است که مورد استفاده قرار میگیرد که یک محیط یکپارچه برای توسعه (یا همان IDE) است.
در این محیط شما میتوانید تمامی کارهای برنامه نویسی مثل اجرا، خطایابی، دیباگ، مدیریت و... را انجام بدهید، برای آشنایی بیشتر با این محیط میتوانید به وبسایت آن مراجعه کنید و ویژگی های آن را ببینید.
اما برای پایتون شما دستتان باز تر است! یعنی میتوانید محیطی که در آن برنامه نویسی میکنید را به سلیقه خودتان انتخاب کنید.
مثلا اگر یک پیش زمینه از علوم کامپیوتر داشته باشید شاید Spyder به سلیقه شما بیشتر بخورد و اگر تازه کار باشید احتمالا PyCharm را نصب کرده باشید، تمامی محیط هایی که برای پایتون هستند خوب و کافی و کاربردی هستند و میتوانند نیاز کاربرانشان را رفع کنند.
این مورد بیشتر به خود شما برمیگردد و بستگی دارد که در آینده قصد چه کاری را داشته باشید. مهم نیست کدام زبان آینده بهتری داشته باشد مهم این است که شما در آینده قصد چه کاری دارید؟
اگر در حال تحصیلات دانشگاهی در یکی از رشته های آمار، پزشکی، علوم پایه، امور مالی و... هستید به احتمال زیاد R بیشتر به دردتان میخورد،این در حالی است که اگر به توسعه نرم افزار، اتوماسیون، هوش مصنوعی و رباتیک علاقه دارید، با پایتون آینده بهتری خواهید داشت.
اگر میخواهید با داده ها کار کنید، زبان R یک انتخاب مناسب به نظر میرسد. این زبان در CRAN بیش از 10 هزار پکیج پردازش داده دارد.
شما در R میتوانید نمودارهای زیبایی بسازید، با کمترین کدنویسی میتوانید بیشترین سفارشی سازی ها را برای نمودارها انجام دهید و این یکی از مزیت های مهم زبان R است.
احتمالا زبان R در حال حاضر قدرتمندترین زبان برای مدلسازی آماری است، ویژگی ها و ابزارهای آماری که R دارد باعث شده تا به تمام دانشمندان علم آمار و علوم داده توصیه شود.
صفحه گیت هاب زبان R در رابط کاربری پلتفرم RStudio به کاربران متصل است و در به اشتراک گذاشتن نرم افزارهای بهتر به آنها کمک میکند.
بسیار ساده تر از R است و این سادگی پایتون باعث شده یکی از درس های برنامه نویسی در دانشگاه ها و برخی مدارس باشد و به مبتدیان در برنامه نویسی توصیه میشود.
جذاب و محبوب است و جامعه ای رو به رشد دارد پس مسلما زبان آینده داری است.
نحوه کدنویسی در پایتون باعث میشد کدهای شما تمیز تر و خوانا تر باشند.
در پایتون کار با داده های بزرگ سریعتر است و بارگیری فایل ها در آن به سهولت انجام میشود در نتیجه برای کارهای BigData بیشتر توصیه میشود.
نتیجه نهایی
با توجه به تمام مواردی که در این مقاله ذکر شد، شما اگر سر و کارتان با داده های آماری و علمی و تحقیقات است احتمالا انتخابتان R باشد و اگر میخواهید در چندین شاخه برنامه نویسی را ادامه دهید و احتمال میدهید که در آینده یک زبان یک منظوره شما را محدود میکند پایتون را انتخاب کنید.
دقت داشته باشید که میتوانید هر دو زبان را در حد معقولی یاد بگیرید چون میتوانید پایتون را خیلی ساده یاد بگیرید و در کنار آن R را ادامه دهید.
باز هم انتخاب با شماست و این نکته را بدانید که شما هیچوقت محدود نیستید، هر چیزی که یاد بگیرید هیچ ضرری برای شما نخواهد داشت.
