ر مقابل Python - الفرق بينهما

الفرق الرئيسي بين R و Python

• يستخدم R بشكل أساسي للتحليل الإحصائي بينما Python يوفر نهجا أكثر عمومية لعلم البيانات
• الهدف الأساسي لـ R هو تحليل البيانات والإحصائيات في حين أن الهدف الأساسي هو Python هو النشر والإنتاج
• يتكون مستخدمو البحث بشكل أساسي من العلماء ومحترفي البحث والتطوير Python المستخدمين هم في الغالب المبرمجين والمطورين
• يوفر R المرونة في استخدام المكتبات المتاحة بينما Python يوفر المرونة لبناء نماذج جديدة من الصفر
• من الصعب تعلم R في البداية بينما Python هو خطي وسلس للتعلم
• تم دمج R للتشغيل محليًا أثناء Python متكامل بشكل جيد مع التطبيقات
• كل من ر و Python يمكن التعامل مع حجم ضخم من قاعدة البيانات
• يمكن استخدام R على R Studio IDE بينما Python يمكن استخدامها على Spyder وIpython Notebook IDEs
• يتكون R من حزم ومكتبات مختلفة مثل tidyverse وggplot2 وcaret وzoo Python يتكون من حزم ومكتبات مثل الباندا، scipy، scikit-learn، TensorFlow، الإقحام

R و Python كلاهما لغات برمجة مفتوحة المصدر ولديها مجتمع كبير. تتم إضافة مكتبات أو أدوات جديدة باستمرار إلى الكتالوج الخاص بكل منهما. R يستخدم بشكل رئيسي للتحليل الإحصائي في حين Python يوفر نهجا أكثر عمومية لعلم البيانات.

R و Python هي أحدث ما توصلت إليه لغة البرمجة الموجهة نحو علم البيانات. إن تعلم كل منهما هو الحل الأمثل بالطبع. ر و Python يتطلب استثمار الوقت، ومثل هذه الرفاهية ليست متاحة للجميع. Python هي لغة عامة الغرض ذات بناء جملة قابل للقراءة. أما R، فهي مبنية على إحصائيات وتشمل لغتهم المحددة.

R

لقد طور الأكاديميون والإحصائيون R على مدار عقدين من الزمان. والآن أصبح لدى R واحدة من أغنى النظم البيئية لإجراء تحليل البيانات. وهناك حوالي 12000 حزمة متاحة في CRAN (مستودع مفتوح المصدر). ومن الممكن العثور على مكتبة لأي تحليل تريد إجراؤه. والتنوع الغني للمكتبات يجعل R الخيار الأول للتحليل الإحصائي، وخاصة للأعمال التحليلية المتخصصة.

الفرق المتطور بين R والمنتجات الإحصائية الأخرى هو الناتج. لدى R أدوات رائعة لتوصيل النتائج. Rstudio يأتي مع مكتبة knitr. كتب Xie Yihui هذه الحزمة. لقد جعل التقارير تافهة وأنيقة. من السهل توصيل النتائج بعرض تقديمي أو مستند.

Python

Python يمكن أن يقوم بنفس المهام التي يقوم بها R إلى حد كبير: معالجة البيانات والهندسة واختيار الميزات وإلغاء الويب والتطبيق وما إلى ذلك. Python هي أداة لنشر وتنفيذ التعلم الآلي على نطاق واسع. Python تعتبر الرموز أسهل في الصيانة وأكثر قوة من R. منذ سنوات مضت؛ Python لم يكن لديها العديد من مكتبات تحليل البيانات والتعلم الآلي. حديثاً، Python تلحق بالركب وتوفر واجهة برمجة التطبيقات المتطورة للتعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي. يمكن إنجاز معظم وظائف علم البيانات بخمسة Python المكتبات: Numpy، وPandas، وScipy، وScikit-learn، وSeaborn.

Pythonومن ناحية أخرى، فإنه يجعل إمكانية النسخ المتماثل وإمكانية الوصول أسهل من R. في الواقع، إذا كنت بحاجة إلى استخدام نتائج تحليلك في تطبيق أو موقع ويب، Python هو الخيار الافضل.

مؤشر الشعبية

تصنيف IEEE Spectrum عبارة عن مقاييس تحدد مدى شعبية ملف ما لغة برمجة. ويبين العمود الأيسر الترتيب في عام 2017 والعمود الأيمن في عام 2016. وفي عام 2017، Python جعله في المركز الأول مقارنة بالمرتبة الثالثة في العام السابق. R في 6^th مكان.

فرصة عمل

والصورة أدناه توضح عدد الوظائف المتعلقة بعلم البيانات حسب لغات البرمجة. SQL هو متقدم بفارق كبير، تليها Python و Java. ر في المرتبة 5^th.

إذا ركزنا على الاتجاه طويل المدى بين Python (باللون الأصفر) وR (باللون الأزرق)، يمكننا أن نرى ذلك Python يتم ذكرها في وصف الوظيفة أكثر من R.

التحليل الذي أجراه R و Python

ومع ذلك، إذا نظرنا إلى وظائف تحليل البيانات، فإن R هي أفضل أداة على الإطلاق.

نسبة الأشخاص الذين يتحولون

هناك نقطتان رئيسيتان في الصورة أدناه.

• Python المستخدمون أكثر ولاءً من مستخدمي R
• النسبة المئوية لمستخدمي R الذين يتحولون إلى Python هو ضعف حجم Python إلى ر.

الفرق بين R و Python

ص أو Python الأستعمال

Python تم تطويره بواسطة جويدو فان روسوم، وهو رجل كمبيوتر، حوالي عام 1991. Python لديها مكتبات مؤثرة في الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي. يمكنك التفكير Python كلاعب خالص في التعلم الآلي. لكن، Python ليست ناضجة تمامًا (حتى الآن) فيما يتعلق بالاقتصاد القياسي والاتصالات. Python هي أفضل أداة لتكامل ونشر التعلم الآلي ولكن ليس لتحليلات الأعمال.

والخبر السار هو أن لغة R تم تطويرها من قبل الأكاديميين والعلماء. وهو مصمم للإجابة على المشكلات الإحصائية والتعلم الآلي وعلوم البيانات. R هي الأداة المناسبة لعلم البيانات بسبب مكتبات الاتصال القوية الخاصة بها. بالإضافة إلى ذلك، تم تجهيز R بالعديد من الحزم لإجراء تحليل السلاسل الزمنية وبيانات اللوحة واستخراج البيانات. علاوة على ذلك، لا توجد أدوات أفضل مقارنة بـ R.

في رأينا، إذا كنت مبتدئًا في علم البيانات ولديك الأساس الإحصائي اللازم، فأنت بحاجة إلى طرح السؤالين التاليين على نفسك:

• هل أريد أن أتعلم كيفية عمل الخوارزمية؟
• هل أرغب في نشر النموذج؟

إذا كانت إجابتك على كلا السؤالين نعم، فمن المحتمل أن تبدأ في التعلم Python أولاً. من ناحية، Python تتضمن مكتبات رائعة للتعامل مع المصفوفات أو ترميز الخوارزميات. كمبتدئ، قد يكون من الأسهل تعلم كيفية بناء نموذج من الصفر ثم التبديل إلى الوظائف من مكتبات التعلم الآلي. من ناحية أخرى، إذا كنت تعرف الخوارزمية بالفعل أو تريد الدخول في تحليل البيانات على الفور، فإن كلاً من R و Python على ما يرام لتبدأ. ميزة واحدة لـ R إذا كنت ستركز على الأساليب الإحصائية.

ثانيًا، إذا كنت تريد أن تفعل أكثر من مجرد الإحصائيات، دعنا نقول النشر وإمكانية التكرار، Python هو خيار أفضل. يعد R أكثر ملاءمة لعملك إذا كنت بحاجة إلى كتابة تقرير وإنشاء لوحة معلومات.

باختصار، الفجوة الإحصائية بين R و Python يقتربون. يمكن القيام بمعظم العمل باللغتين. من الأفضل أن تختار ما يناسب احتياجاتك وكذلك الأداة التي يستخدمها زملائك. من الأفضل أن تتحدثوا جميعًا بنفس اللغة. بعد أن تعرف لغة البرمجة الأولى، يصبح تعلم اللغة الثانية أسهل.

الخاتمة

في النهاية، الاختيار بين R أو Python يعتمد على:

• أهداف مهمتك: التحليل الإحصائي أو النشر
• مقدار الوقت الذي يمكنك استثماره
• الأداة الأكثر استخدامًا لشركتك/صناعتك