تفاوت زبان پایتون و R در چیست؟+۱ معایب

زبان r یا پایتون
آموزش برنامه‌نویسی
مدت زمان مطالعه : دقیقه
  • 0 نفر پسندیدند
  • ذخیره کردن
  • 855
فهرست
  • زبان R چیست؟
  • زبان r یا پایتون (Python vs R)
  • مزایای زبان R
  • معایب زبان R
  • و بالاخره برنده کدام است؟ زبان r یا پایتون
  • سخن پایانی

تفاوت زبان پایتون و R در چیست؟+۱ معایب

اگر در زمینه علم داده یا تحلیل و تجزیه داده فعالیت دارید، قطعا از سوال تفاوت پایتون و R کاملاً آگاه هستید. اگرچه زبان r یا پایتون (هردو زبان ) از طریق هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نوآوری مبتنی بر داده، آینده را رقم می ‌زنند، در هر دوی آن‌ ها نقاط قوت و ضعفی وجود دارد که تصمیم‌ گیری در مورد انتخاب هر کدام را سخت میکند.

حال باید زبان r یا پایتون را انتخاب کرد؟ باید بگویم که پایتون یک زبان برنامه ‌نویسی عمومی است، در حالی که R ریشه در تجزیه و تحلیل آماری دارد.

مقایسه ‌ی زبان‌های متفاوت برنامه ‌نویسی به عنوان مثال زبان r یا پایتون بحث جدیدی نیست. هر زبان برنامه ‌نویسی ویژگی‌ها،‌ نقاط قوت و ضعف خاص خودش را دارد. هر زبانی برای هر کاری مناسب نیست. برنامه ‌نویس و توسعه‌ دهنده باید زبان برنامه‌ نویسی کاری را که می‌خواهد انجام دهد پیدا کند. این انتخاب در موفقیت ‌آمیزبودن یا نبودن پروژه‌های برنامه‌ نویس و توسعه ‌دهنده بسیار ضروری است. مقایسه دو زبان برنامه ‌نویسی وقتی مهم ‌تر می‌شود که هر دو زبان برای انجام‌ دادن پروژه خاصی،‌ مانند تحلیل داده، کاربردی هستند که ما میخواهیم بدانیم  زبان r یا پایتون کدامیک مناسب تر است؟

زبان R

زبان R چیست؟

R یک زبان برنامه ‌نویسی و نرم‌ افزار رایگان و برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده همانند پایتون متن باز (Open Source) است که R دارای کاتالوگ وسیعی از روش‌های آماری و گرافیکی است که در سال ۱۹۹۲ توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن  توسعه یافت. زبان برنامه نویسی R در دانشگاه و به ‌دست استادان دانشگاه خلق شده است. ا

ولین نسخه‌ی R را دو استاد دانشکده آمار دانشگاه اوکلند نیوزیلند Robert Gentleman and Ross Ihaka، که با R & R  نیز شناخته می‌شوند نوشتند. اما از سال ۱۹۹۷ به ‌بعد علاوه‌ بر آن دو استاد، تیمی با ده‌ها متخصص R Core Team از سراسر جهان ارتقای این زبان را برعهده گرفتند. این نرم‌افزار شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین، رگرسیون خطی، سری‌های زمانی می‌باشد.

بیشتر کتابخانه‌های R به زبان R نوشته شده‌اند، اما برای کارهای محاسباتی سنگین، کدهای C ، C++ و Fortran ترجیح داده می‌شوند. R یک زبان برنامه‌ بهینه شده است. R، که دارای یک اکوسیستم غنی با مدل‌ های داده پیچیده و ابزارهای ظریف برای گزارش داده است. در شمارش های اخیر، بیش از ۱۳ هزار بسته R از طریق شبکه آرشیو جامع R  (CRAN)  برای تجزیه و تحلیل عمیق در دسترس بود.

زبان r یا پایتون (Python vs R)

همانطور ک به هم شباهت دارند تفاوت زبان پایتون و R هم زیاد است زبان برنامه نویسی R در دانشگاه و به‌ دست استادان دانشگاه خلق شده است. شاید مقایسه ی پایتون با زبان های دیگر انقدر مهم نباشد ولی دانستن تفاوت زبان پایتون و R در برنامه نویسی ضروری است. پایتون و آر دو رقیب بسیار سرسخت هستند چون هر دو زبان برنامه نویسی در تحلیل داده کاربرد دارند به همین دلیل تفاوت زبان پایتون و R زیاد و مهم است.

درواقع، در پروژه‌ های Data  Science  (علم داده یا داده‌ها) از زبان r یا پایتون میتوان استفاده کرد. البته پایتون فقط به ‌خاطر قدرتی که در تحلیل داده‌ها دارد زبان برنامه ‌نویسی پرطرفداری نیست. پایتون نقش تعیین ‌کننده در تاریخ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز دارد. در عین حال که زبان R، برای آماردانان و برای رفع نیازهای آنها توسعه پیدا کرده، زبان پایتون، اغلب به سبب سهولت یادگیری آن مورد تحسین قرار می­‌گیرد.

اگر بخواهم زبان برنامه نویسی R را خیلی خلاصه تعریف کنیم، باید بگویم که R محیط و زبانی است که متخصصان علم آمار برای محاسبات آماری (Statistical Computing) نوشته‌اند. تنها کار زبان آر جمع ‌آوری و تحلیل آمار نیست. برای ساختن نمودارهای آماری و نمایش داده‌ها (Statistical Graphics) نیز کاربرد دارد. یکی از تفاوت زبان پایتون و R این است که  زبان برنامه نویسی R زبانی کاملا تخصصی برای حوزه‌ای کاملا تخصصی و مشخص است. که ربان آر دارای مزایا و معایبی است.

پایتون یک زبان چند منظوره است، دقیقاً مانند C ++ و Java، با یک سینتکس قابل خواندن که یادگیری آن آسان است. برنامه‌ نویسان از پایتون برای تحقیق در تجزیه و تحلیل داده یا استفاده از یادگیری ماشین در محیط های مقیاس ‌پذیر استفاده می ‌کنند. 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.

مزایای زبان R

مزایای زبان R

یک تصویر، گویاتر از هزار کلمه است

داده ی مصور سازی شده، نسبت به داده ی خام، ساده تر و سریع­‌ تر توسط کاربران درک می ‌شود. زبان R و ابزارهای مصور سازی آن، به‌خوبی در کنار یکدیگر قرار می‌ گیرند. از کاربردی ­‌ترین پکیج‌ های مورد استفاده کاربران در مصور سازی داده می‌توان به ggplot2، ggvis، googleVis و rCharts اشاره کرد.

زبان بین­‌ المللی علم داده­

زبان R توسط آماردانان و برای استفاده آماردانان توسعه یافته است. آماردانان توانسته ­‌اند ایده­‌ها و مفاهیم آماری را در قالب کدها و پکیج ‌های زبان R نشان دهند. از این طریق، کاربران برای استفاده از این زبان، نیازمند داشتن پیش زمینه کامپیوتری در کار با زبان ‌های برنامه­ نویسی نیستند. بنابراین، کاربرد این زبان در خارج از محیط ­‌های دانشگاهی در حال گسترش است.

اکوسیستم R

زبان R دارای اکوسیستمی غنی از پکیج‌ های پیشرفته و پشتیبانی­‌های فعال است. این پکیج‌ ها به راحتی از طریق پایگاه CRAN، BioConductor و Github در دسترس هستند.

کندی R، مزیت است یا عیب؟

زبان R برای کمک به آماردانان و تسهیل فعالیت ­‌های آماری آنها توسعه پیدا کرده است، این در حالی است که PC از این کمک نه تنها بهره­‌ ای نمی ­‌برد، بلکه متضرر هم می ‌شود، دلیل آن هم در نظر گرفتن نیازمندی­‌ های آماردانان و توجه نه چندان زیاد به نیازمندی‌ های کامپیوتری است. کدهای نوشته شده در زبان R می ‌توانند از نظر سرعت، بسیار کند باشند. هر چند این نقص می ‌تواند با استفاده از پکیج های آماده R، مانند pqR، renjin، FastR و Riposte تا حد زیادی بهبود پیدا کند.

معایب زبان R

معایب زبان R

شیب تند منحنی یادگیری زبان

یادگیری زبان  R نه چندان آسان نیست، بلکه میتوان زمانی ‌که کاربر پیش زمینه برنامه­ نویسی کامپیوتری نداشته باشد و برای تجزیه و تحلیل های آماری، عمدتا از رابط ­‌های کاربری استفاده کند. حتی یافتن پکیج ‌های مورد نیاز نیز گاهی مستلزم صرف زمان زیادی خواهد بود.

برنده

و بالاخره برنده کدام است؟ زبان r یا پایتون

می ‌توان گفت بسته به شرایط (زبان r یا پایتون)، پاسخ این سوال متفاوت است. یک دانشمند داده‌ باید بتواند که به اقتصادی شغلش، زبانی که بهتر و بیشتربه نیازمندی‌ های شغلی ‌­اش وابسته است را انتخاب کند. در این راه، پاسخ به سوالات زیر به متخصصان در انتخاب شان کمک بسیاری خواهد کرد:

  • مساله مورد نظر چیست؟
  • هزینه ­‌های خالص یادگیری یک زبان برنامه­ نویسی جدید چقدر است؟
  • ابزارهای معمول مورد استفاده در زمینه شغلی مورد نظر کاربر چیست؟
  • چه ابزارهای دیگری در دسترس­‌ اند، و ارتباط این ابزارها با ابزارهای معمول مورد استفاده در آن شغل به چه صورت است؟

زبان r یا پایتون؟ هنگام تصمیم گیری برای تعیین بهترین ابزارهای مورد استفاده در علم داده­، هر یک مزایا و معایب خاص خود را دارند. در نهایت، نوع کاربری، نوع مساله ‌ای که قرار است زبان برنامه نویسی در آن به ‌کار گرفته شود، هزینه­‌ های یادگیری یک زبان جدید و تفاوت زبان پایتون و R وسایر ابزارهای مورد نیاز برای حل مساله مورد نظر هستند که نوع زبان انتخابی را تعیین می ‌کنند.

سخن پایانی

در پایان مقاله زبان r یا پایتون، هر دو زبان r و پایتون ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده و برنامه نویسی علم داده هستند. هر کدام از این زبان‌ها قابلیت‌های منحصر به فرد خود را دارند که به شما اجازه می‌دهند در حوزه خود بهترین عملکرد را داشته باشید.

 

منبع : www.guru99.com

 

چه امتیازی به این مقاله میدهید

جالب نبود

متوسط

خوب

خیلی خوب

خیلی عالیه

مدیر سایت

نویسنده

مدیر سایت

دیدگاه ها
0 دیدگاه