Python و R بدون شک در هنگام انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای یک پروژه علم داده (Data Science )از بهترین گزینه ها هستند. با گذشت سالها ، R و Python بازخوردهای مثبت زیادی را از طرف توسعه دهندگان و کاربران برای انواع کارهای مدرن به دست آورده اند. اگرچه در زمینه های خاصی مانند رایگان و منبع باز بودن با هم مشابه هستند، اما هر دو ویژگی‌ها و امکانات منحصر به فرد خود را دارند.
چند نمونه استفاده از Python / R:
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
تجزیه و تحلیل پیشرفته
پیش بینی تحلیلی
آمار
اکتشاف و تجزیه و تحلیل داده ها
تحقیقات علمی دانشگاهی
با کمک این مقاله ، ما می خواهیم به ویژگی هایی که python را از R جدا می کند بپردازیم.

پایتون (python)

پایتون از سال 1989 به عنوان یک زبان برنامه نویسی سطح بالا ، که برای تأکید بر خوانایی کد ساخته شده است وجود دارد. پایتون توسعه دهندگان را ترغیب می کند تا برای پروژه های خود کد واضح و منطقی بنویسند. پایتون که بسیار گسترده ساخته شده است ، با صدها کتابخانه همراه است که قابلیت های اصلی آن را گسترش می دهد در حالی که ماهیت منبع باز آن به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا آزادانه کتابخانه های سفارشی را بسازند و به اشتراک بگذارند.
پایتون همچنین به دلیل در دسترس بودن چندین بسته و کتابخانه مانند TensorFlow ، Pandas ، Keras ، NumPy ، PyTorch و موارد دیگر به عنوان ابزاری استثنایی برای Data Science ، Machine Learning و Deep Learning خدمت رسانی می کند.

مزایا

به دلیل استفاده آسان در میان توسعه دهندگان بسیار محبوب است.
چندین الگوی برنامه نویسی مانند شی گرا (object-oriented)و رویه ای (procedural) را پشتیبانی می کند.
زمان اجرای نسبتاً کمتر
دارای مجموعه گسترده ای از کتابخانه های شخص ثالث (Third Party) است.

معایب

پایتون ممکن است در بعضی کتابخانه های محبوب R ، گزینه جایگزینی نداشته باشد.
Static Typing گاهی اوقات ردیابی صحیح خطاها را دشوار می کند.

R

اولین بار در سال 1993 توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن راه اندازی شد ، R برای قرار دادن محاسبات آماری و قابلیت های گرافیکی بی نظیر در دست توسعه دهندگان ، آمارشناسان ، تحلیلگران و متخصصان داده کاوی ساخته شد.
وقتی صحبت از Data Science می شود ، بسیاری از محققان به دلیل ماهیت قدرتمند آماری و قابلیت های مصورسازی تعاملی ، هنوز R را از پایتون ترجیح می دهند
R یک زبان رویه ای است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بخش های پیچیده ای از مسأله را در تکه های کوچکتر بشکنند تا حل مسئله آسانتر شود.

مزایا

مجهز به مجموعه ای قوی از ابزارهای تحلیل است.
بسته های گسترده ای را برای بهبود عملکرد و قابلیت های اصلی خود دارد.
رابط کاربری گرافیکی مانند RStudio IDE و Jupyter می توانند ضمن افزودن ویژگی های بیشتر مانند کمک یکپارچه ، اشکال زدایی کد ، تکمیل کد ، یک رابط گرافیکی را به یک ابزار در حال حاضر قدرتمند اضافه کنند.
گزینه های قدرتمند وارد کردن داده ها ، از جمله فایل ها ، مانند Microsoft Excel ، را امکان پذیر می سازد.
پشتیبانی از بسته های مختلف شخص ثالث (third-party)برای توسعه.

معایب

● یادگیری R دشوار است .
● نبود مستندات مناسب برای برخی از کتابخانه ها می تواند تلاش های برنامه نویس را هدر دهد.
اجرای نسبتاً کندتر از پایتون.

مقایسه  Python و R

ترجیح یک زبان به زبان دیگر برای پروژه علم داده شما می تواند چالش برانگیز باشد ، به خصوص وقتی که هر دو زبان می تواندد وظایف یکسانی را انجام دهند. ما در بخش آینده می خواهیم مقایسه بین هر دو زبان را کامل کنیم و مجموعه ای از ویژگی های قابل توجه را در نظر داشته باشیم که برای اکثر توسعه دهندگان بسیار مفید خواهد بود.
1. تفاوت در جمع آوری داده ها
برای تسهیل در جمع آوری داده ها ، پایتون می تواند انواع مختلفی از فرمت های داده های متداول مانند CSV ، فایل های JSON و حتی فایلهای SQL را پشتیبانی کند. یکی دیگر از منابع داده مورد استفاده پایتون در بین متخصصین علم داده ، مجموعه داده ها است. پایتون همچنین می تواند به شما کمک کند تا داده ها را مستقیماً از طریق اینترنت با کمک کتابخانه های مناسب استخراج کنید.
اگرچه R به اندازه پایتون چند منظوره نیست ، به شما امکان می دهد داده ها را از طریق Excel ، CSV و فایل های متنی وارد کنید.فایلهایی که با استفاده از بسته هایی مانند Minitab یا SPSS ساخته شده اند نیز می توانند به دیتا فریم تبدیل شوند تا در R.مورد استفاده قرار گیرد. بسته هایی مانند Rvest و magrittr می توانند به شما در جمع آوری و تمیز کردن داده ها از وب کمک کنند.

2. تفاوت در اکتشاف داده ها
کتابخانه های مختلف پایتون می تواند به شما کمک کند داده های ساختار یافته و بدون ساختار را به راحتی تجزیه و تحلیل کنید. بدون شک کتابخانه هایی مانند Pandas ، NumPy ، PyPI جزء بهترین ها برای اکتشاف داده ها هستند. به عنوان مثال ، پانداز به شما امکان می دهد داده ها را در دیتافریم ها سازماندهی کنید و پاکسازی را ساده تر می کند.
R به طور خاص برای اکتشاف داده‌ها برای آمارشناسان و متخصصین داده کاوی ساخته شده است. با استفاده از R ، می توانید طیف وسیعی از آزمایشات و تکنیک ها ، مانند توزیع احتمال ، داده کاوی را روی داده های خود اعمال کنید. R می تواند بهینه سازی داده ها ، تولید تعداد تصادفی ، پردازش سیگنال و حتی پشتیبانی از کتابخانه های شخص ثالث را انجام دهد.

3. تفاوت در مصورسازی داده ها
با استفاده از پایتون می توانید مصورسازی موثر و قابل تنظیم را در قالب نمودارها ایجاد کنید. کتابخانه هایی مانند IPython و matplotlib برای ایجاد مصورسازی قدرتمند و تعاملی وجود دارد. در حالی که پایتون از تعداد بیشتری کتابخانه برای این منظور تشکیل شده است ، متداول ترین مورد استفاده matplotlib است.

یکی از توابع اصلی ارائه شده توسط زبان برنامه نویسی است مصور سازی پیشرفته است. R با توابع داخلی (built-in) بسیاری از نمودارهای استاندارد را پشتیبانی می کند ، برای مصورسازی های پیچیده تر ، می توانید از کتابخانه ها مانند ggplot2 ، Plotly و Lattice استفاده کنید.

4- تفاوت در مدل سازی داده ها
برای مدل سازی داده ها ، پایتون چندین کتابخانه را ارائه می دهد، برای مدل سازی عددی ، پایتون ازکتابخانه NumPy استفاده می کند، برای محاسبات علمی ، SciPy را نیز داریم. سایر کتابخانه ها و تکنیک ها مدل سازی داده های بیشتری را در پایتون امکان پذیر می سازند.
در R ، شما می توانید با توجه به قابلیت های آماری قوی ارائه شده توسط زبان برنامه نویسی ، مدل سازی آماری را به صورت مؤثر انجام دهید. همچنین دارای بسته های فراوانی است که برای کمک به شما در مدل سازی آماری ، حتی برای تجزیه و تحلیل های خاص ، مانند توزیع پواسون ، خطی و… کمک می کند.

5- عملکرد
عملکرد از جنبه های مهم هر زبان برنامه نویسی است و اغلب دلیل اصلی انتخاب یک زبان نسبت به زبان دیگر می باشد. یکی از مهمترین دلایلی که بیشتر برنامه نویسان و حتی متخصصین علم داده شروع به ترجیح پایتون نسبت به R می کنند به دلیل توانایی آن در اجرای سریع بسیاری از کارهای علوم داده با سهولت نسبی است. از دیگر عوامل در برابر R می توان به فقدان ویژگی ها ، مانند تست واحد (unit test) و خوانایی کافی کد اشاره کرد.

6. کتابخانه ها
وقتی صحبت از بسته ها و کتابخانه های ارائه شده توسط این زبان های برنامه نویسی می شود ، هر دو آنها تقریباً برای هر موقعیتی هزاران بسته مفید ارائه می دهند.
PyPI بسته های Python را میزبانی و مدیریت می کند ، در حالی که قسمت R از طرف CRAN کنترل می شود.، پایتون بیش از 257 هزار، در حالی که CRAN کمی بیش از 16 هزار بسته دارد
اگرچه پایتون بیش از 10 برابر بسته های موجود برای R را ارائه می دهد ، اما همه آنها برای Data Science مفید نیستند. نباید در هنگام خواندن این اعداد فراموش کرد که پایتون یک زبان برنامه نویسی با هدف کلی است ، در حالی که R اینگونه نیست.

7. محبوبیت
هر دو زبان برنامه نویسی در بین توسعه دهندگان و متخصصین علم داده نسبتاً محبوب هستند . به نظر می رسد پایتون به دلیل ماهیت کلی و وجود چندین کتابخانه متمرکز در مورد Data Science رهبری در اینجا را به عهده می گیرد ، اما R عقب نیست.

8- فرصتهای شغلی
فرصت های شغلی در علم داده رو به افزایش است ، و آمار نشان می دهد که در Python شغل بیشتری نسبت به R وجود دارد. هر دو زبان برنامه نویسی اکنون به دلیل سرعت رشد علم داده بسیار بیشتر از همیشه مورد نیاز است.
پایتون ، یک زبان برنامه نویسی همه جانبه است، می تواند به شما امکان انجام مهندسی نرم افزار را بدهد و یک نقطه ورود به Data Science ارائه دهد. در حالی که اگر شما می خواهید در یک دوره کوتاه بر استخراج آمارهای ارزشمند متمرکز شوید ، مصورسازی کنید و رابط های گرافیکی برای برنامه های وب ایجاد کنید ، R گزینه بسیار بهتری خواهد بود.