پایتون یا آر، کدام‌یک در زمینه علم داده‌ها عملکرد بهتری دارد؟

علم داده‌ها درباره شناسایی، نمایش و استخراج اطلاعات معنادار از منابع داده است و هنگامی که صحبت از منطق تجاری به‌میان می‌آید به شرکت‌ها در اتخاذ تصمیمات درست کمک فراوانی می‌کند. دانشمند داده از یادگیری ماشین، آمار، احتمال، رگرسیون خطی، لجستیک و موارد دیگر برای تبدیل داده‌های خام به داده‌های معنادار استفاده می‌کند. یافتن الگوها و ترکیبات مشابه و یافتن بهترین مسیر هماهنگ با منطق کسب‌وکار از طریق تحلیل‌های کاربردی، بخشی از قابلیت‌هایی است که علم داده‌ها ارائه می‌کند. پایتون، آر، متلب، اس‌کیوال، SAS ،Tableau و غیره از مفیدترین ابزارهای علم داده هستند، اما آر و پایتون پراستفاده‌ترین گزینه در این زمینه هستند. با این حال، انتخاب بهترین یا مناسب‌ترین مورد از بین این دو، برای افراد تازه‌کار کمی گیج‌کننده است. بنابراین، اجازه دهید، تفاوت‌های این دو زبان را بررسی کنیم. 

مطلب پیشنهادی

بررسی تحولات پیرامون عنوان شغلی علم داده‌ها

آینده علم داده‌ها و چشم‌انداز شغلی این حرفه به چه صورتی است؟

زبان برنامه‌نویسی آر

آر (R) یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز و رایگان برای محاسبات آماری است که توسط بنیاد R توسعه پیدا کرده و پشتیبانی می‌شود. این زبان توسط راس ایهاکا (Ross Ihaka) و رابرت جنتلمن (Robert Gentleman) طراحی شد و برای اولین بار در آگوست 1993 منتشر شد. زبان برنامه‌نویسی آر به‌شکل گسترده‌ای توسط آماردانان و داده‌کاوان برای توسعه نرم‌افزارهای آماری و تجزیه‌و‌تحلیلداده‌ها استفاده می‌شود.

بسته‌های کاربردی که برای زبان برنامه‌نویسی آر توسعه پیدا کرده‌اند به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند از تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای انجام محاسبات و تجزیه‌و‌تحلیل اطلاعات آماری استفاده کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از CRAN به جدیدترین بسته‌ها و نسخه‌های به‌روزشده از کدها و مستنداتی که برای آر توسعه پیدا کرده‌اند، دسترسی پیدا کنند. جالب آن‌که، بسته‌های نرم‌افزاری ارائه‌شده برای آر قادر به انجام طیف گسترده‌ای از کارها مثل روان‌سنجی (Psychometrics)، ژنتیک (Genetics) و امور مالی (Finance) هستند. از سوی دیگر، پایتون با کمک کتابخانه‌هایی مثل SciPy و بسته‌هایی مثل Statsmodels به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به رایج‌ترین تکنیک‌ها در انجام تحلیل‌ها دسترسی داشته باشند. 

آر مجهز به برخی عملکردهای از‌پیش‌ساخته‌شده و داخلی برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها است، در نتیجه برای انجام برخی محاسبات نیازی نیست وابستگی‌ها به پروژه افزوده شوند، همین مسئله باعث شده تا آماردانان برای مباحث آماری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها از آر استفاده کنند، بنابراین بیشتر بسته‌های نرم‌افزاری که به صورت خارجی به پایتون اضافه شده‌اند، به‌طور پیش‌فرض در آر قرار دارند. 

مصورسازی داده‌ها یکی از کلیدی‌ترین جنبه‌های این زبان برای تجزیه‌و‌تحلیل است. مصورسازی داده‌ها یک ویژگی کاربردی است که اجازه می‌دهد افراد به‌شکل بهتری اطلاعات را درک کنند. بسته‌های آر مثل ggplot2 ،ggvis ،lattice و غیره فرآیند مصورسازی داده‌ها را آسان‌تر از زبان‌های دیگر می‌کنند. آر صدها بسته و راه‌حل برای انجام محاسبات مختلف روی داده‌ها در اختیار متخصصان قرار می‌دهد. با این‌حال، به این نکته مهم دقت کنید، درست است که آر به شما امکان می‌دهد وظایف محوله را به بهترین شکل انجام دهید، اما کار با این زبان برای توسعه‌دهندگان بی‌تجربه سخت است، به‌ویژه آن‌که ترکیب نحوی آر در مقایسه با پایتون سخت‌تر است. 

به‌طور معمول، زبان برنامه‌نویسی آر مورد توجه دانشمندان داده‌ها و محققان قرار دارد. با توجه به این‌که، ابزارها و کتاب‌خانه‌های کارآمدی در زمینه امور تحلیلی و آماری برای آر توسعه پیدا کرده‌اند، متخصصان در زمینه‌های زیر از زبان برنامه‌نویسی آر استفاده می‌کنند:

•  پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
•  مصورسازی داده‌ها
•  آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

زبان برنامه‌نویسی آر همراه با محیط توسعه یکپارچه RStudio برای تجزیه‌و‌تحلیل آماری، مصورسازی و ساخت گزارش‌ها استفاده می‌شود. برنامه‌های آر را می‌توان به‌طور مستقیم یا تعاملی از طریق Shiny استفاده کرد. Shiny یک بسته نرم‌افزاری است که فرآیند ساخت برنامه‌های وب تعاملی با استفاده از آر را ساده می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های مستقل را در یک صفحه وب میزبانی کنند یا آن‌ها را در اسناد R Markdown جاسازی کرده و از طریق یک داشبورد متمرکز مورد استفاده قرار دهند. 

مطلب پیشنهادی

گزینش افراد شایسته

آشنایی با نمونه پرسش‌های استخدامی دانشمند داده‌ها

مزایای زبان برنامه‌نویسی آر

• منبع‌باز: آر یک زبان متن‌باز است، دانلود و استفاده از آن رایگان است. همچنین، می‌توان با بهینه‌سازی کد‌های منبع عملکرد آن‌را بهبود بخشید. 
• مستقل از پلتفرم: آر مستقل از پلتفرم است و می‌تواند روی همه سیستم‌عامل‌ها مثل یونیکس، ویندوز و مک کار کند.
• ایده‌آل برای کار با داده‌ها: آر از طریق بسته‌های قدرتمندی مثل reader و dplyr، قابلیت تبدیل مجموعه داده‌ها به حالت ساخت‌یافته را دارد.
• Plots و Graphs: از طریق ggplot و plotly، این زبان برنامه‌نویسی، نمودارهای جذابی با نمادها و فرمول‌ها ایجاد می‌کند.
• در دسترس بودن بسته‌ها: آر بسته‌های مختلفی دارد که به توسعه‌دهندگان در ساخت مدل‌های هوشمند، تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و پروژه‌های آماری کمک می‌کند.

 معایب زبان برنامه‌نویسی آر

• حافظه: آر با ذخیره‌سازی تمام اشیاء در حافظه فیزیکی، حافظه زیادی مصرف می‌کند. با گذشت زمان که حجم داده‌ها بیشتر می‌شود، میزان مصرف حافظه بیشتر می‌شود که در این زمینه عملکردی مشابه با پایتون دارد. 
• امنیت: برنامه‌های نوشته‌شده با آر در مقایسه با پایتون امنیت کمتری دارند، به‌ویژه هنگامی که قرار است این برنامه‌ها در بستر وب استقرار پیدا کنند. 
• یادگیری دشوار: برخلاف پایتون، آر یک زبان پیچیده است و یادگیری آن برای یک فرد مبتدی دشوار است.
• روند پردازش کند: یک زبان پردازشی کند است و در مقایسه با زبان‌های دیگر مثل متلب و پایتون باید مدت زمان بیشتری را به انتظار بنشینید تا خروجی برنامه را دریافت کنید. 
• مدیریت داده‌ها: مدیریت داده‌ها در آر کمی خسته‌کننده‌ است، زیرا همه داده‌ها باید در یک مکان قرار داشته باشند. با این حال، یکپارچگی داده‌ها را حفظ می‌کند که باعث شده مشکل سخت بودن مدیریت داده‌ها قابل اغماض باشد. 

مطلب پیشنهادی

برای آن‌ها که از برنامه‌نویسی هیچ نمی‌دانند (و می‌دانند)

شبکه منتشر کرد: کتاب الکترونیکی دوره مقدماتی آموزش پایتون

زبان برنامه‌نویسی پایتون

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره است که توسط Guido Van Rossum اولین بار در سال 1991 منتشر شد. پایتون یک ترکیب نحوی تمیز و ساده دارد، بر خوانایی کدها تاکید می‌کند و فرآیند اشکال‌زدایی کدها را ساده‌تر و راحت‌تر می‌کند. 

هر دو زبان آر و پایتون برای یافتن نقاط پرت در یک مجموعه داده عملکرد خوبی دارند، اما هنگامی که صحبت از ساخت وب‌سرویس به میان می‌آید که افراد یک تیم قرار است مجموعه داده‌ها را با هدف یافتن نقاط پرت در آن‌ها آپلود کنند، پایتون عملکرد بهتری دارد. زبان برنامه‌نویسی پایتون ماژول‌هایی برای ایجاد وب‌سایت‌ها، تعامل با انواع پایگاه‌های داده و مدیریت کاربران در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. به‌طور کلی، برای ایجاد ابزار یا سرویسی که قرار است در زمینه تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها استفاده شود، پایتون انتخاب بهتری است.

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است. بنابراین، بیشتر قابلیت‌های تجزیه‌و‌تحلیل داده‌هایی که ارائه می‌کند، داخلی نیستند و از طریق بسته‌هایی مانند نام‌پای، پانداس و از طریق ابزار مدیریت بسته PyPi در دسترس متخصصان قرار می‌گیرد. 

به‌طور معمول، بیشتر متخصصان از پایتون برای یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، زیرا بسته‌هایی مثل تنسورفلو، کراس، Lasagne، Caffe، Mxnet، OpenNN و غیره مجموعه توابع و راه‌حل‌های کارآمدی برای ساخت شبکه‌های عصبی عمیق در پایتون در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند. اگرچه برخی از این بسته‌ها، مثل دیپ‌نت، H2O و غیره به آر منتقل شده‌اند، اما همچنان در پایتون عملکرد بهتری دارند. 

پایتون برای تجزیه‌و‌تحلیل داد‌ها به چند بسته اصلی متکی است، به‌عنوان مثال، Scikit Learn و Pandas به‌ترتیب بسته‌هایی برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های یادگیری ماشین هستند و انجام وظایف را آسان‌تر می‌کنند، اما برای تسلط بر آن‌ها زمان قابل توجهی را باید صرف یادگیری ترکیب نحوی آن‌ها کنید. به‌طور کلی، دانشمندان داده برای انجام وظایف خود با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون به کتاب‌خانه‌های قدرتمند زیر دسترسی دارند:

• Numpy: برای مدیریت آرایه‌های بزرگ
• Pandas: برای دستکاری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها
• Matplotlib: برای مصورسازی داده‌ها

همچنین، به این نکته مهم دقت کنید که پایتون به‌ویژه برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ مناسب است. با توجه به این‌که مجموعه‌ای از کتاب‌خانه‌های تخصصی قدرتمند در زمینه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین و ابزارهایی مثل scikit-learn، Keras و TensorFlow در دسترس دانشمندان داده قرار دارند، آن‌ها می‌توانند مدل‌های داده پیچیده‌ای را توسعه دهند که قابلیت استقرار روی سیستم‌های مختلف را داشته باشد. در نهایت، محیط توسعه یکپارچه Jupyter Notebooks که شامل کدهای پایتون، معادلات، مصورسازی و توضیحات کاربردی درباره علم داده‌ها است، در اختیار متخصصان قرار دارد. 

مزایای زبان برنامه‌نویسی پایتون

از مزایای شاخص پایتون به موارد زیر باید اشاره کرد:

• تطبیق‌پذیری: پایتون یکی از تطبیق‌پذیرترین زبان‌های برنامه‌نویسی است. این زبان به دور از پیچیدگی‌های رایج اجازه می‌دهد با کمترین کدنویسی ماژول‌ها را طراحی کنید. انعطاف‌پذیری پایتون باعث شده تا تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های اکتشافی دردسر کمتری داشته باشد. علاوه بر این، شیء‌گرا است، اما امکان استفاده از پارادایم‌های مختلف همراه با این زبان وجود دارد. 
• بهره‌وری: قابلیت ادغام و کنترل آن باعث صرفه‌جویی در زمان کدنویسی می‌شود.
• قابل جاسازی: کدهای پایتون قابل جاسازی هستند. کدهای پایتون را می‌توان با دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی مثل سی‌پلاس‌پلاس ادغام کرد.

مطلب پیشنهادی

آشنایی با رشته داده‌محور علم داده‌ها

علم داده‌ها چیست، چه کاری انجام می‌دهد و چرا مورد توجه شرکت‌ها قرار دارد؟

معایب زبان برنامه‌نویسی پایتون

• سرعت: پایتون یک زبان تفسیری است و بنابراین برنامه‌های آن با سرعت کمتری نسبت به دیگر زبان‌ها اجرا می‌شوند. 
• مصرف حافظه: پایتون مقدار قابل توجهی از حافظه اصلی را مصرف می‌کند. هنگامی که نیاز به دسترسی به اشیاء بیشتری وجود دارد، این مقدار افزایش پیدا می‌کند. 
• لایه‌های دسترسی به پایگاه داده: لایه‌های دسترسی به پایگاه داده پایتون در مقایسه با JDBC سرنام Java Database Connectivity  و ODBC سرنام  Open Database Connectivity توسعه‌نیافته هستند و توسعه‌دهندگان در این زمینه با محدودیت‌ها و کار بیشتری روبه‌رو هستند. 

تفاوت اصلی بین آر و پایتون در مورد تجزیه‌و‌تحلیل داده‌‌ها

تمایز اصلی این دو زبان در رویکرد آن‌ها به علم داده نهفته است. هر دو زبان برنامه‌نویسی منبع‌باز توسط جوامع بزرگ برنامه‌نویسان پشتیبانی می‌شوند و به‌طور مداوم کتاب‌خانه‌ها و ابزارهای آن‌ها به‌روزرسانی شده یا کتاب‌خانه‌های جدیدی برای آن‌ها توسعه پیدا می‌کند. در حالی که آر بیشتر برای تجزیه‌و‌تحلیل آماری استفاده می‌شود، پایتون رویکرد کلی‌تری درباره داده‌ها ارائه می‌دهد.

پایتون یک زبان چند‌منظوره شبیه به سی‌پلاس‌پلاس و جاوا است، با این تفاوت که ترکیب نحوی خواناتری برای یادگیری دارد. برنامه‌نویسان می‌توانند از پایتون برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها یا ساخت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مقیاس‌پذیر استفاده ‌کنند. به‌عنوان مثال، ممکن است از پایتون برای ساخت واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای الگوریتم تشخیص چهره مخصوص تلفن‌های همراه استفاده کنید یا به‌شکل مستقل یک برنامه یادگیری ماشین را بر مبنای این زبان توسعه دهید. 

در نقطه مقابل زبان برنامه‌نویسی آر را داریم که توسط آماردانان به‌شکل گسترده‌ای برای مدل‌های آماری و تحلیل‌های تخصصی مورد استفاده قرار می‌گیرد. دانشمندان داده از آر برای تجزیه‌و‌تحلیل آماری عمیق در شرایطی که قرار است برنامه با کمترین کدنویسی ساخته شود و مصورسازی داده‌ها نیاز است، استفاده می‌کنند. به‌طور مثال، شما ممکن است از آر برای تجزیه‌و‌تحلیل رفتار مشتری یا تحقیقات ژنومیک استفاده کنید.

• جمع‌آوری داده‌ها: پایتون از انواع فرمت‌های داده‌ای، از فایل‌هایی که اطلاعات درون آن‌ها از طریق کاما (CSV) جدا می‌شود تا JSON که منبع وب‌محور است، پشتیبانی می‌کند. همچنین، می‌توانید جداول SQL را به‌شکل مستقیم در کد پایتون خود وارد کنید. برای توسعه وب، کتاب‌خانه پایتون درخواست شما برای دسترسی به داده‌های میزبانی‌شده روی وب را دریافت کرده و مجموعه داده‌ها را در اختیارتان قرار می‌دهد. در مقابل، آر ابزار کارآمدی است که تحلیل‌گران داده از آن استفاده می‌کنند تا داده‌ها را از اکسل، CSV و فایل‌های متنی دریافت کنند. فایل‌های ساخته‌شده در Minitab یا با فرمت SPSS نیز می‌توانند به دیتافریم زبان برنامه‌نویسی آر تبدیل شوند. در حالی که پایتون برای استخراج داده‌ها از وب استاد است، در نقطه مقابل بسته‌های مدرن آر مثل Rvest برای خز‌ش‌های اولیه در وب به‌منظور واکشی اطلاعات متخصص هستند. 
• کاوش داده‌ها: در پایتون، می‌توانید داده‌ها را با پانداس که کتاب‌خانه تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های پایتون است، کاوش کنید. شما می‌توانید داده‌ها را در عرض چند ثانیه فیلتر، مرتب و نشان دهید. از سوی دیگر، آر برای تجزیه‌و‌تحلیل آماری مجموعه داده‌های بزرگ بهینه شده و گزینه‌های مختلفی برای کاوش در داده‌ها ارائه می‌دهد. با آر می‌توانید توزیع‌های احتمالی بسازید، تست‌های آماری مختلف را اعمال کنید و از تکنیک‌های استاندارد یادگیری ماشین و داده‌کاوی استفاده کنید.
• مدل‌سازی داده‌ها: پایتون دارای کتاب‌خانه‌های استانداردی برای مدل‌سازی داده‌ها، مثل نام‌پای (Numpy) برای تحلیل مدل‌سازی عددی، SciPy برای محاسبات علمی و اسکیت‌لرن (scikit-learn) برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. برای تحلیل مدل‌سازی خاص در آر، گاهی‌اوقات باید به بسته‌های ثالث تکیه کنید. با این‌حال، مجموعه خاصی از بسته‌ها که به‌عنوان Tidyverse شناخته می‌شوند، فرآیند وارد کردن، دست‌کاری، مصورسازی و گزارش‌دهی داده‌ها را آسان می‌کنند.
• مصورسازی داده‌ها: در حالی که مصورسازی نقطه قوت پایتون نیست، اما می‌توانید از کتاب‌خانه Matplotlib برای ساخت نمودارهای اولیه استفاده کنید. همچنین، کتاب‌خانه Seaborn به شما امکان می‌دهد تا گرافیک‌های آماری جذاب را در پایتون ترسیم کنید. با این حال، آر برای نشان دادن نتایج تجزیه‌و‌تحلیل آماری ساخته شده است و از طریق ماژول گرافیکی پایه به شما امکان می‌دهد به‌راحتی نمودارهای کارآمد ایجاد کنید. همچنین، می‌توانید از ggplot2 برای ساخت نمودارهای پیشرفته‌تر مثل نمودارهای پراکندگی پیچیده با خطوط رگرسیون استفاده کنید.

مطلب پیشنهادی

توسعه مدل‌های هوشمند با اتکا بر مرورگرها

10 کتابخانه برتر جاوااسکریپت برای پروژه‌های یادگیری ماشین و علم داده

پایتون یا آر، کدام‌یک را باید انتخاب کنیم؟ 

انتخاب زبان مناسب به شرایط و نوع پروژه بستگی دارد. با این‌حال، چند توصیه کلی وجود دارد که کمک می‌کنند گزینه مناسبی را برای هر پروژه انتخاب کنید. 

آیا تجربه برنامه‌نویسی دارید؟ به‌لطف ترکیب خوانا، پایتون منحنی یادگیری خطی و روانی دارد. پایتون یک زبان خوب برای برنامه‌نویسانی است که هیچ‌گونه تجربه کدنویسی ندارند. در نقطه مقابل، برنامه‌نویسان تازه‌کار می‌توانند از آر برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها استفاده کنند، البته به شرطی که داده‌ها پالایش شده باشند. با این‌حال، پیچیدگی کدنویسی زبان برنامه‌نویسی آر بیشتر از پایتون است. 

اعضا تیم از کدام زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌کنند؟ آر یک ابزار آماری است که توسط دانشگاهیان، مهندسان و دانشمندانی که تجربه چندانی در دنیای برنامه‌نویسی ندارند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. پایتون یک زبان آماده استفاده است و در طیف وسیعی از پروژه‌های کوچک و بزرگ قابل استفاده است. 

اگر پروژه شما روی مباحث آماری متمرکز است و قرار است برای کاوش و آزمایش داده‌ها از یک زبان برنامه‌نویسی استفاده کنید، زبان برنامه‌‌نویسی آر گزینه مناسبی است. پایتون برای یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ، به‌ویژه برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها در برنامه‌های وب‌محور، انتخاب بهتری است.

برنامه‌های آر برای مصورسازی داده‌های شما به‌شکل گرافیک‌های جذاب و زیبا ایده‌آل هستند. در مقابل، ادغام برنامه‌های پایتون با دیگر برنامه‌ها در یک محیط مهندسی ساده‌تر است.

خوشبختانه، بیشتر پلتفرم‌های ابرمحور بزرگ که سرویس‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌کنند از هر دو زبان آر و پایتون پشتیبانی می‌کنند. به همین دلیل است که بیشتر سازمان‌ها از هر دو زبان برای انجام پروژه‌ها استفاده می‌کنند. به‌طور مثال، عملکرد برخی از سازمان‌ها به این صورت است که تجزیه‌و‌تحلیل و اکتشاف داده‌ها در مراحل اولیه را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی آر انجام می‌دهند و هنگامی که قرار است مجموعه داده‌ها در اختیار مدل قرار گیرد به سراغ پایتون می‌روند. 

کلام آخر

در نهایت این وظیفه دانشمندان علم داده‌ها است که مناسب‌ترین زبان را انتخاب کنند. اگر پیشینه آماری دارید، زبان برنامه‌نویسی آر ممکن است گزینه بهتری باشد. اگر پیش‌زمینه کدنویسی دارید یا در این حوزه تازه‌کار هستید، پایتون مناسب‌ترین گزینه است. با این‌حال، پیشنهاد ما این است که دانش خود درباره هر دو زبان برنامه‌نویسی را افزایش دهید، زیرا هر دو زبان در حرفه علم داده مفید هستند و گاهی‌اوقات آر و گاهی‌اوقات پایتون قابلیت‌های بهتری برای انجام یک پروژه داده‌محور ارائه می‌دهند.