پایتون و آر چه تفاوت‌ها و شباهت‌هایی با یکدیگر دارند؟

برای پاسخ به سوال‌های ریسک خود گزینه درست را انتخاب کنید 

آر و پایتون معروف‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه تجزیه‌وتحلیل داده هستند و بسیاری از تحلیل‌گران و دانشمندان داده از این دو زبان در کارهای خود کمک می‌گیرند. از جمله مزایای شاخص آن‌ها می‌توان به این موارد اشاره کرد:
• رایگان هستند.
• جامعه‌ای فعال از متخصصان آن‌ها را پشتیبانی می‌کنند.
• ابزارها و کتابخانه‌های منبع باز را ارائه می‌کنند.
از آنجا که این دو زبان تمام این مشخصات را به‌طور یکسانی دارند، به همین دلیل ترجيح دادن و انتخاب یکی بر دیگری کار به‌نسبت دشواری است. در یک مدل ریسک، شما نیازمند به یک کد درست برای جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌های مورد نیاز خود هستید. هر دو زبان پایتون و آر امکانات قدرتمندی را در اختیارتان می‌گذارند تا این نیازها را برطرف کنید. اما پرسش اصلی این است که کدام‌یک از این دو راحت‌تر شما را به نتیجه مورد نظرتان می‌رساند.
این نکته را نیز در نظر داشته باشید که برای انتخاب یکی از دو زبان یایتون و آر، تنها قابلیت‌ها مطرح نیستند، بلکه مباحث و موضوعات مورد استفاده توسط آن‌ها نیز تاثیرگذار هستند. قدرت زبان آر در مدل‌های گرافیکی و آماری است و دانشگاهیان، دانشمندان داده‌ها و متخصصان آمار سازگاری بیشتری را با آن احساس می‌کنند. اما پایتون تمرکز بیشتری روی کارایی و قابلیت خواندن کد دارد و بیشتر بین توسعه‌دهندگان، مهندسان و برنامه‌نویسان طرفدار دارد. به‌عنوان یک‌زبان همه‌کاره، پایتون در شاخه‌های مختلفی از جمله توسعه وب استفاده می‌شود. این زبان در حوزه‌های مختلف بانکداری، از جمله قیمت‌گذاری، مدیریت ریسک و پلتفرم مدیریت تجارت نیز مورداستفاده قرار می‌گیرد. نکته جالب‌توجه این‌که برخلاف آر، پایتون هنوز به یک نیاز کاری در اغلب زمینه‌های خدمات مالی تبدیل نشده است. بنابراین در مبحث آر در برابر پایتون، دانشمندان داده متبحر در مهندسی نرم‌افزار ممکن است پایتون را ترجيح دهند و متخصصان آمار آر را.

تفاوت‌های موجود بین آر و پایتون

قابلیت استفاده 

دانشمندان داده‌ای که در زمینه یادگیری ماشین فعال هستند، به پایتون توجه دارند. قدرت واقعی پایتون در سادگی ، قابلیت خوانا بودن بی‌نظیر و انعطاف‌پذیری آن است، به همین دلیل یادگرفتن آن برای کاربران ساده‌تر است. از آنجا که پایتون یک‌زبان برنامه‌نویسی تمام‌عیار به‌شمار می‌آید، برای پیاده‌سازی الگوريتم‌ها در عمل و ادغام اپلیکیشن‌های وب در وظایف تحلیل داده‌ها عالی عمل می‌کند.
از سوی دیگر، آر بیشتر برای کارهای اکتشافی و تجزیه‌وتحلیل‌های آماری پیچیده مناسب است و این‌ها را مدیون تعداد بسته‌های در حال افزایش خود است. اما اشكال استفاده از آر برای افراد مبتدی این است که یادگیری این زبان برنامه‌نویسی با فراز و نشیب همراه است و اغلب پیدا کردن بسته‌های مناسب آن کار دشواری است. چنین مشخصه‌هایی می‌تواند فرآیند تحلیل داده را به تاخیر انداخته و باعث عقب افتادن اجرای پروژه‌ها شود. با وجود این که آر یک ابزار قدرتمند است، اما در انجام کارهایی فراتر از تجزیه‌وتحلیل داده با محدودیت مواجه است. بسیاری از کتابخانه‌های موجود نوشته‌شده توسط کاربران برای آر از کیفیت قابل‌قبولی برخوردار نیستند و گاهی اجرای آن‌ها با کندی انجام می‌شود که در نهایت می‌تواند مشکلاتی را برای کاربران به همراه داشته باشد.

کتابخانه‌ها و بسته‌ها

پایتون، مجموعه وسیعی از کتابخانه‌های مختلف را به همراه دارد که در کاهش مدت‌زمان بین آغاز پروژه تا به نتیجه رسیدن آن موثر است. مخزن نرم‌افزاری برای زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌اندازه‌ای غنی است که ایندکس بسته‌های پایتون (PyPI) در حال حاضر 130,641 بسته را در خود جای داده و کتابخانه آن نیز محیط‌های گوناگونی برای آزمایش و مقايسه الگوريتم‌های یادگیری ماشین دارد. این بسته‌ها راهکارهایی قابل‌درک و انعطاف‌پذیر ارائه می‌کنند.
یک مثال خوب در این زمینه PyBrain (http://pybrain.org/) است، یک کتابخانه یادگیری ماشین ماژولار که الگوريتم‌های قدرتمندی را برای وظایف یادگیری ماشین ارائه می‌کند و کتابخانه‌ دیگر Scikit-Learn (https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.13.1) است که ابزارهای استخراج داده را برای افزایش قدرت کاربردهای یادگیری ماشین در پایتون ارائه می‌کند. شبکه آرشیو جامع آر (CRAN) نیز از مخزن نرم‌افزاری عظیمی‌ شامل 10هزار بسته که می‌توان آن‌ها را به‌سادگی در آر نصب کرد، تشکیل‌شده است. کاربران CRAN در رشد و پویایی این مخزن سهم بسزایی دارند و بسیاری از قابلیت‌های آر (مانند محاسبات آماری و مصورسازی داده‌ها) بی‌نظیر هستند. باوجوداین‌که یادگیری این زبان برای افراد مبتدی با چالش‌هایی همراه است، بعد از این‌که کاربر با اصول پایه این زبان آشنا شد، یادگیری تکنیک‌های پیشرفته بسیار سریع‌تر انجام خواهد گرفت. برای بسیاری از متخصصان آمار، پیاده‌سازی و مستندسازی در آر راحت‌تر و سریع‌تر از پایتون است.
اما بسته‌های جديد نصب‌شده در دو زبان پایتون و آر نیز معایبی هم دارند. برای مثال، Altair برای پایتون و Dplyr برای آر تنها از روش سنتی مصورسازی داده‌ها پشتیبانی می‌کنند.

مصورسازی داده

مصورسازی داده، بخشی جدایی‌ناپذیر از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است که با شناسایی الگوها و ارتباطات می‌تواند پیچیدگی اطلاعات را ساده‌سازی کند. بسته‌های مصورسازی آر شامل ggplot2, ggvis, googleVis و rCharts هستند. مصورسازی از طریق آر می‌تواند به شکلی موثر و کارآمد پیچیده‌ترین مجموعه داده‌های خام را برای بیننده ساده‌سازی و قابل درک کند. پایتون نیز مقدار زیادی از گزینه‌های تعاملی مانند geoplotlib و Bokeh را در اختیار دارد و گاهی اوقات انتخاب بهترین و مناسب‌ترین آن‌ها می‌تواند پیچیده و خسته‌کننده باشد. مصورسازی داده از طریق آر بهتر انجام می‌شود و دردسرهای کمتری دارد. 

مطلب پیشنهادی

جولیا یک زبان برنامه نویسی همه کاره

آیا جولیا می‌تواند جایگزین زبان‌های بزرگی همچون پایتون و آر شود؟

انتخاب بین آر و پایتون 

پایتون، رقیبی جدی برای آر محسوب می‌شود که به‌واسطه قابلیت استفاده گسترده و توانایی اجرای کدهای نهایی محصول از محبوبیت بیشتری برخوردار است. اما اگر بخواهیم منصفانه به موضوع نگاه کنیم، هم آر و هم پایتون مزایا و معایب خاص خود را دارند و تصمیم‌گیری برای انتخاب گزینه مناسب به نوع داده‌ای که شما آن را بررسی می‌کنید و مسائلی که قصد حل کردن آن را دارید، بستگی دارد. این دو زبان برنامه‌نویسی، به‌طور مداوم و با شتاب بالا در حال توسعه هستند و در حال حاضر هیچ استاندارد جهانی برای ارجح دانستن یکی بر دیگری وجود ندارد.

نتیجه‌گیری 

شرکت‌‌ها با استفاده از پایتون، آر یا هر گزینه دیگری، زمان بسیار زیادی از وقت خود را صرف پیاده‌سازی مدل‌های ریسک می‌کنند تا پی ببرند کدام مشتریان حداقل میزان ریسک را برای کسب‌وکار آن‌ها به همراه دارند. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی که کسب‌وکارها با آن مواجه‌اند این است که چگونه می‌توان این مدل‌ها را به شکلی سریع و کارآمد به کار گرفت. این موضوع به‌ویژه وقتی پای مدل‌های پیچیده پیاده‌سازی شده توسط پایتون و آر در میان باشد، مشکل‌تر نیز خواهد بود، زیرا بسیاری از راهکارهای ریسک به مدل‌هایی نیاز دارد که به کدهای قابل‌درک تبدیل شوند. اگر کسب‌وکار شما از این راهکارها استفاده می‌کند، احتمالا شما  هزینه بالا و زمان بیش‌ازحد طولانی مورد نیاز را برای اتصال آخرین مدل به روند تصمیم‌گیری ریسک تجربه کرده‌اید.