هوش تجاری

تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟

اگر در زمینه علم داده یا تجزیه و تحلیل داده فعالیت می‌کنید، احتمالاً از سوال معروف «پایتون یا R» کاملاً آگاه هستید. اگرچه هر دو زبان از طریق هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نوآوری مبتنی بر داده، آینده را رقم می‌زنند، در هر دوی آن‌ها نقاط قوت و ضعفی وجود دارد که تصمیم‌گیری در مورد انتخاب هر یک را دشوار می‌سازد.

از بسیاری جهات، این دو زبان منبع باز (Open Source) بسیار شبیه یکدیگر هستند. دانلود هر دو زبان رایگان بوده و برای کارهای تحلیل داده مناسب هستند: از دستکاری داده و اتوماسیون گرفته تا تجزیه و تحلیل کسب و کار و پردازش کلان داده (Big Data).

تفاوت اصلی بین این دو زبان، این است که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی می‌باشد، در حالی که R ریشه در تجزیه و تحلیل آماری دارد.

اما سوال این نیست که کدام یک را انتخاب کنیم، بلکه این است که چگونه از هر دو زبان برنامه‌نویسی بهترین استفاده را ببریم؟ برای یافتن پاسخ صحیح این سوال این مقاله را دنبال کنید.

پایتون (Python) چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی هدفمند و شیءگرا است که با استفاده سخاوتمندانه از فضای سفید، بر خوانایی کد تأکید می‌کند. یادگیری پایتون که در سال ۱۹۸۹ منتشر شد، آسان و مورد علاقه برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان است. در واقع، پایتون (پس از جاوا و C) یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان می‌باشد.

چندین کتابخانه پایتون از کارهای علم داده پشتیبانی می‌کنند، از جمله موارد زیر:

  • Numpy برای مدیریت آرایه‌های بُعدی بزرگ
  • Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده
  • Matplotlib برای ساخت تجسم داده

به علاوه، پایتون به ویژه برای استقرار یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ بسیار مناسب است. مجموعه این کتابخانه‌های تخصصی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین شامل ابزاری مانند sickit-learn، Keras و TensorFlow است که دانشمندان داده را قادر می‌سازند مدل‌های داده پیچیده‌ای را که مستقیماً به سیستم تولید متصل می‌شوند، توسعه دهند.

سپس، Jupyter Notebooks یک برنامه وب منبع باز برای اشتراک‌گذاری آسان اسنادی است که حاوی کد پایتون، معادلات، تجسم‌ها و توضیحات علم داده می‌باشد.

حتما بخوانید:  کلان داده (Big Data) چیست؟

R چیست؟

R یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز می‌باشد که برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده بهینه شده است. R که در سال ۱۹۹۲ توسعه یافت، دارای یک اکوسیستم غنی با مدل‌های داده پیچیده و ابزارهای ظریف برای گزارش داده است. در آخرین شمارش، بیش از ۱۳ هزار بسته R از طریق شبکه آرشیو جامع R (CRAN) برای تجزیه و تحلیل عمیق در دسترس بود.

R در میان دانشمندان و محققان علوم داده محبوب است و طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها را برای موارد زیر فراهم می‌کند:

  • پاک کردن و آماده سازی داده
  • ایجاد تجسم داده
  • آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

R معمولاً در RStudio، یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای تجزیه و تحلیل آماری ساده، تجسم و گزارش استفاده می‌شود. از برنامه‌های R می‌توان به طور مستقیم و تعاملی در وب از طریق Shiny استفاده کرد.

تفاوت اصلی بین R و پایتون: اهداف تجزیه و تحلیل داده

تمایز اصلی بین این دو زبان در رویکرد آن‌ها نسبت به علم داده است. هر دو زبان برنامه‌نویسی منبع باز توسط جوامع بزرگ پشتیبانی می‌شوند و به طور مداوم کتابخانه‌ها و ابزارهای خود را گسترش می‌دهند. اما در حالی که R به طور عمده برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می‌شود، پایتون رویکرد کلی‌تری را ارائه می‌دهد.

پایتون یک زبان چند منظوره است، دقیقاً مانند C ++ و Java، با یک سینتکس قابل خواندن که یادگیری آن آسان است. برنامه‌نویسان از پایتون برای تحقیق در تجزیه و تحلیل داده یا استفاده از یادگیری ماشین در محیط های مقیاس‌پذیر استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، ممکن است شما از پایتون برای شناسایی چهره در API تلفن همراه خود یا ایجاد یک برنامه یادگیری ماشین استفاده کنید.

از طرف دیگر، R توسط آماردان‌ها ساخته شده و به شدت به مدل‌های آماری و تحلیل‌های تخصصی متمایل می‌شود. دانشمندان داده از R برای تجزیه و تحلیل آماری عمیق استفاده می‌کنند، که فقط با چند خط کد و تجسم داده‌های زیبا پشتیبانی می‌شود. به عنوان مثال، شما ممکن است از R برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری یا تحقیقات ژنومیک استفاده کنید.

تفاوت‌های کلیدی R و پایتون

  • R به طور عمده برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می‌شود در حالی که پایتون رویکرد کلی‌تری را به علم داده ارائه می‌دهد.
  • هدف اصلی R تجزیه و تحلیل داده و آمار است در حالی که هدف اصلی پایتون استقرار و تولید می‌باشد.
  • کاربران R عمدتا متشکل از محققان و متخصصان تحقیق و توسعه هستند در حالی که کاربران پایتون را بیشتر برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان تشکیل می‌دهند.
  • R انعطاف‌پذیری را برای استفاده از کتابخانه‌های موجود و پایتون انعطاف‌پذیری را برای ساخت مدل‌های جدید از ابتدا فراهم می‌کند.
  • یادگیری R در آغاز دشوار است در حالی که پایتون خطی بوده و یادگیری آسانی دارد.
  • R برای اجرای محلی یکپارچه است در حالی که پایتون به خوبی با برنامه‌ها ادغام شده است.
  • R و Python می‌توانند حجم عظیمی از پایگاه داده را مدیریت کنند.
  • R را می‌توان در R Studio IDE و Python را در Spyder و Ipython Notebook IDE استفاده کرد.
  • R شامل بسته‌ها و کتابخانه‌های مختلف مانند tidyverse ، ggplot2 ، caret ، zoo است در حالی که پایتون شامل بسته‌ها و کتابخانه‌هایی مانند pandas، scipy ، scikit-learn ، TensorFlow ، caret می‌شود.

فرصت شغلی

تصویر زیر تعداد مشاغل مربوط به علم داده توسط زبان‌های برنامه‌نویسی را نشان می‌دهد. SQL خیلی جلوتر است و پس از آن پایتون و جاوا قرار دارند. R در رتبه ۵ قرار گرفته است.

اگر روی روند طولانی‌مدت بین پایتون (به رنگ زرد) و R (آبی) تمرکز کنیم، می‌بینیم که پایتون در آگهی‌های استخدام بیشتر از R درخواست می‌شود.

درصد تغییر افراد

  • کاربران پایتون نسبت به کاربران R وفادارتر هستند.
  • درصد تغییر کاربران R به پایتون، دو برابر پایتون به R است.

جمع‌بندی

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

  • اهداف مأموریت شما: تجزیه و تحلیل آماری یا استقرار
  • مدت زمانی که می‌توانید اختصص دهید
  • پرکاربردترین ابزار شرکت یا صنعت شما

مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن