علم داده (Data Science) از حوزه‌های جذاب و پرطرفدار دنیای امروز و تلفیقی از بخش‌های مختلف ریاضیات، به‌ویژه آمار و احتمالات، برنامه نویسی، تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning) است؛ هرچند گستردگی علم داده بیش از این موارد است، اما مهمترینِ آنها را نام بردیم. عموما علم داده را برای حصول دیدگاه و بینش (Insight) نسبت به موضوعی خاص به کار می‌برند، در این راستا لازم است داده‌هایی را جمع‌آوری و پس از اعمال الگوریتم‌های مختلف، از دل آنها نتیجه مطلوب‌مان را حاصل کنیم. در این مطلب وارد جزئیات علم داده نمی‌شویم، اما قصد داریم دو زبان برنامه نویسی مهم و کاربردی این حوزه، یعنی پایتون و R را با یکدیگر مقایسه کنیم و ببینیم کدامیک در زمینه علم داده کاربرد بیشتری دارد.
زبان برنامه نویسی R برای علم داده
زبان برنامه نویسی R را ذاتا برای امور آماری و آکادمیک توسعه داده‌اند. R مصورسازی داده (Data Visualization) را بسیار خوب انجام میدهد و میتوان گفت برای تحقیق و پژوهش علمی گزینه بسیار مناسبی است. کتابخانههای یادگیری ماشین و البته متدهای آماری زیادی در زبان برنامه نویسی R وجود دارد. بنابراین میتوان پس از این نگاه اجمالی نتیجه گرفت که زبان برنامه نویسی R برای علم داده گزینه مناسبی است.
از طرف دیگر جمله‌بندی و نوشتار زبان برنامه نویسی R در مقایسه با پایتون چندان برای برنامه نویسان خوشایند و آشنا نیست، اما ریاضی‌دانان با آن راحت‌تر هستند. R از عملیات با وکتور (Vector) پشتیبانی میکند، بنابراین میتوان الگوریتم های سریعی را در آن بهکار بست. از مهمترین کتابخانههای R برای علم داده میتوان به Dpylr ،Ggplot2 ،Esquisse ،Caret ،randomForest و Mlr اشاره کرد.
زبان برنامه نویسی پایتون برای علم داده
پایتون (Python) در زمینه علم داده، زبان برنامه نویسی همهفنحریف و پرطرفداری است، چون Syntax خوانایی دارد و در اکوسیستمهای متفاوتی عمل میکند. با بهره‌گیری از پایتون میتوان امور زیادی با داده انجام داد: تحلیل داده، داده کاوی، ایجاد اپلیکیشنهای تحت وب، مهندسی داده و... پایتون در مقایسه با R و برخلاف آن پکیج‌های از پیش آماده ندارد، اما از کتابخانه های زیادی برای علم داده بهره میبرد که برخی از مهمترین آنها عبارتند از: Scikit، Numpy، Pandas، Scipy، Seaborn، Pytorch و غیره.
دوره برنامه نویسی پایتون
نمونه فیلم‌هایی از جلسات برنامه نویسی پایتون
چطور در حوزه علم داده بین پایتون و R انتخاب کنیم؟
در آغاز راه و برای اینکه پیش از تجربه هر یک از زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R بتوانید با چشم باز انتخاب کنید، خوب است به نحوه انتخاب بیشتر بیندیشید و مقایسه پایتون و R را به‌درستی انجام دهید. برای داشتن انتخاب بهتر، میتوان مسائلی از قبیل موارد ذیل را جهت مقایسه مد نظر قرار داد:
هدف‌تان از یادگیری چیست؟
نخستین و مهمترین عاملی که باید در نظر بگیرید، علت یادگیری‌تان است. مثلا اگر متخصص بیولوژی هستید و می‌خواهید داده‌ها را با افزودن مهارت‌های برنامه نویسی به جعبه ابزارتان بهتر درک کنید، یا اگر با دیگر زبان‌های برنامه نویسی علمی نظیر MATLAB آشنایی دارید، شاید بهتر باشد سراغ R بروید؛ چون در حالات فوق این زبان در مقایسه با پایتون برای شما راحت‌تر و گویاتر خواهد بود. حال اگر مهندس نرم افزاری هستید که با زبان‌های برنامه نویسی نظیر C یا سی پلاس پلاس و جاوا راحت‌ترید و می‌خواهید پا به دنیای علم داده بگذارید، پایتون در مقایسه با R انتخاب بهتری خواهد بود؛ چراکه پایتون هم نظیر بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی محبوب مبتنی بر برنامه نویسی شی گرا است و درک آن از R برای شما راحت‌تر خواهد بود. حال حالت سوم را در نظر می‌گیریم، یعنی اینکه صرفا به علم داده علاقه دارید و می‌خواهید بی هیچ پیشینه مرتبط، پا به دنیای آن بگذارید، در این صورت باید بگوییم که هم پایتون و هم R برای علم داده زبان‌های مناسبی هستند و فاکتور هدف از یادگیری در خصوص مقایسه پایتون و R برای علم داده کارگشا نخواهد بود.
آیا همکاری دارید که متخصص پایتون یا R باشد؟
حمایت جمعی از مزایای مهمی است که می‌تواند هنگام یادگیری زبان برنامه نویسی جدید، ارزشمند باشد. شاید تازه‌کاران ندانند چطور باید هنگام مواجهه با مسائل و مشکلات دست کمک به‌سوی افراد باتجربه دراز کنند، به‌ویژه چون منابع آنلاین بسیار زیادی در این زمینه وجود دارد. حال‌آنکه اگر فردی را پیرامون خود داشته باشید که بتواند در حل باگ یا موارد مشابه به کمک‌تان بیاید، مسیر یادگیری‌تان هموارتر خواهد شد. پس اگر در میان نزدیکان‌تان کسی را دارید که به یکی از دو زبان پایتون یا R، خصوصا در زمینه علم داده آشنایی دارد، وجودش را به‌عنوان فاکتور مهمی برای مقایسه و انتخاب میان پایتون و R در نظر داشته باشید.
به آمار و تحلیل داده علاقه دارید یا می‌خواهید یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بیاموزید؟
پس از مقایسه جزئی‌تر پایتون و R پی می‌بریم که از مهمترین تفاوت‌های پایتون و R در گستره عملکرد آنهاست. پایتون را میتوان در اموری نظیر گردآوری داده، تحلیل و مصورسازی آن، به‌کارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین، ایجاد اپلیکیشنهای تحت وب در زمینه علم داده و غیره بهکار بست؛ درحالی‌که R صرفا در زمینه آمار و تحلیل داده کاربرد دارد و البته گراف‌هایی ارائه میکند که از پایتون تمیزتر و پرامکانات‌تر هستند.
نمونه فیلم‌های دوره‌های مهارتی
جمع بندی
علم داده از حوزه‌های بسیار مهم دنیای امروز و البته از آنهایی است که نظر بسیاری را به خود جلب کرده است. زبان های برنامه نویسی پایتون و R محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در حوزه علم داده هستند، با اینکه تفاوت‌های ذاتی‌شان در مقایسه با یکدیگر زیاد است و اگر ابتدای راه و تازه‌کار هستید، مسلما با این پرسش مواجهید که پایتون زبان بهتری برای علم داده است یا R؟ چطور پایتون و R را با یکدیگر مقایسه کنیم؟ شاید مهمترین نکتهای که باید به آن توجه کنید، این است که مفاهیم علم داده را به‌درستی درک کنید و بتوانید آنها را در دنیای واقعی بهکار ببندید. درعینحال به‌ویژه اگر دانش و تجربه قبلی یا کافی در زمینه برنامه نویسی یا علوم کامپیوتر ندارید، توصیه میکنیم کارتان را با پایتون آغاز کنید و یادگیری را به جریان بیندازید. بعدها وقتی بهخوبی از پس کار کردن با پایتون برآمدید، وقت آن فرا میرسد که به یادگیری مفاهیم اصلی R بپردازید.
ویژگیهای پرکاربرد R در علم داده چیست؟
زبان برنامه نویسی R در امور آماری و آکادمیک پرکاربرد است. R مصورسازی داده (Data Visualization) را بسیار خوب انجام میدهد و بنابراین برای تحقیق و پژوهش علمی گزینه بسیار مناسبی است. R از کتابخانه های یادگیری ماشین و البته متدهای آماری زیادی بهره میبرد که از مهمترین آنها میتوان به Dpylr، Ggplot2، Esquisse، Caret، randomForest و Mlr اشاره کرد.
چرا پایتون برای علم داده مناسب است؟
پایتون (Python) زبان برنامه نویسی همهفنحریف و پرطرفداری در زمینه علم داده است، Syntax خوانایی دارد و عملکردش در اکوسیستمهای متفاوتی کاربرد دارد. پایتون انجام امور زیادی با داده را میسر میکند، از جمله تحلیل داده، داده کاوی، ایجاد اپلیکیشنهای تحت وب، مهندسی داده و غیره پایتون کتابخانههای زیادی برای علم داده دارد که برخی از مهمترین آنها عبارتند از Scikit، Numpy، Pandas، Scipy، Seaborn، Pytorch وغیره.
برای علم داده از پایتون استفاده کنیم یا R؟
شاید مهمترین نکتهای که در ابتدای امر و پیش از مقایسه پایتون و R باید به آن توجه کنید، درک درست مفاهیم علم داده و سپس بهکار بستن آنها در دنیای واقعی است. وقتی بیشتر از این مفاهیم سر در بیاورید، خودتان خواهید توانست بین پایتون و R مقایسه و انتخاب دقیقی داشته باشید. درعینحال اگر دانش و تجربهای در زمینه برنامه نویسی یا علوم کامپیوتر ندارید، توصیه میکنیم کارتان را با پایتون آغاز کنید و یادگیری را آغاز کنید، بعدها وقتی بهخوبی از پس کار کردن با پایتون برآمدید، وقت آن فرا میرسد که به یادگیری مفاهیم اصلی R بپردازید.
دوره‌های مهارتی رشته کامپیوتر
مطالب مرتبط
همه مقالات
