الاختلافات بين R و Python: كل ما يجب أن تعرفه

هل أنت هنا لمعرفة الاختلافات بين لغتي البرمجة الأكثر طلبًا وهما "R و Python"؟ حسنًا ، اقرأ المقال حتى النهاية للحصول على جميع الإجابات.

علم البيانات مجال وظيفي واعد اليوم. يبحث العديد من المهنيين الآن عن برامج شهادات عبر الإنترنت في هذا المجال لاكتساب مهارات الاستعداد للعمل. عند الغوص في عالم علوم البيانات ، يتعين على الأشخاص عادةً تحديد لغة البرمجة التي يجب تعلمها - R أو Python. تناقش هذه المقالة R مقابل Python وكيف يمكنك الاختيار الصحيح بين الاثنين.

ما هو R؟

R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة Ross lhaka و Robert gentlemen في عام 1993. وتحتوي على طرق إحصائية ورسومية. تتضمن ميزاته الخاصة خوارزميات التعلم الآلي ، والسلاسل الزمنية ، والانحدار الخطي ، والاستدلال الإحصائي ، وما إلى ذلك. تم تطوير معظم مكتبات R في R. بصرف النظر عن ذلك. كما أن لديها بعض المكتبات المكتوبة بلغة C و C ++ و FORTRAN.

ما هي لغة بايثون؟

Python هي لغة برمجة عالية المستوى تُستخدم لأغراض مختلفة. يحتوي على رموز وتركيبات مشابهة جدًا للغة الإنجليزية. لذلك يصبح من السهل التعلم. تسمح Python بالبرمجة الشيئية وكذلك البرمجة الإجرائية. تشمل تطبيقات Python مشاحنات البيانات ، وهندسة البيانات ، والتعلم الآلي ، وعلوم البيانات ، وما إلى ذلك. باستخدام Python ، يسهل الوصول إلى الكود وتقسيمه إلى وحدات. تتضمن مكتبات Python NumPy و Pandas و Sci-Py و Sci-kit Learn و seaborn. أيضًا ، من الأفضل استخدام Python لتحليل التطبيقات.

قد ترغب في قراءة: كشط ويب Python مرتبط بعملك الصاروخي

R و Python: الاختلافات الرئيسية

1. يستخدم R في الغالب لأي تحليل إحصائي. من ناحية أخرى ، يوفر Python اتجاهًا أكثر عمومية تجاه التعامل مع علم البيانات.
2. الهدف الأساسي لـ R هو تحليل البيانات والإحصاءات ، بينما الهدف من Python هو النشر والإنتاج.
3. يمنحك R مزيدًا من المرونة لاستخدام المكتبات المتاحة ، بينما تغذي Python المرونة في إنشاء نماذج جديدة من البداية.
4. يصبح تعلم R صعبًا بعض الشيء بينما تأتي لعبة Python سهلة وخطية للتعلم.
5. يمكن تشغيله محليًا ، بينما يدعم Python التكامل مع التطبيقات المختلفة.
6. يمكن لـ R و Python التعامل مع مجموعات ضخمة من قواعد البيانات.
7. تشتمل مكتبات R على Tidyverse و ggplot2 و zoo و caret ، بينما تتكون python الأخرى من حزم مكتبة مثل pandas و sci-kit learning و TensorFlow و Caret.
8. يتم استخدام R على Rstudio ، بينما يتم استخدام Python في IDEs لأجهزة الكمبيوتر المحمول spyder و Ipython.

فرص وظيفية لمطوري R و Python

يمكن أن يكون مطورو R جزءًا من أدوار وظيفية مختلفة مثل عالم البيانات ، ومهندس البيانات ، ومبرمج R ، ومحلل تصور البيانات ، والمحلل الكمي ، وما إلى ذلك ، تتوفر فرص عمل متنوعة على بوابات الوظائف مثل LinkedIn ، Naukri ، إلخ. تبنت بعض الشركات الكبرى مثل Google و Facebook و Twitter وغيرها استخدام لغة R لتلبية الحسابات التحليلية.

وفقًا لـ Payscale ، فإن متوسط ​​الراتب لمحلل البيانات الذي يتمتع بمهارات برمجة R هو $ 507،937 / سنويًا. بناءً على الخبرة والتنظيم ، يختلف أيضًا.

عند الحديث عن الخيارات الوظيفية في Python ، يمكن للمطورين أن يصبحوا علماء بيانات ومحللي بيانات ومديري منتجات ومهندسي تعلم الآلة. وبالمثل ، فإن بعض الشركات الشهيرة مثل Facebook و Accenture و Tata Consultancy Services و amazon و cognizant وما إلى ذلك ، تستخدم Python في أعمالها وقراراتها التي تعتمد على البيانات.

وفقًا لـ في الواقع ، يبلغ متوسط ​​الراتب الأساسي لمطور Python في الهند $ 3،89،927 / سنويًا. وهي تختلف حسب المهارات والخبرة والتنظيم.

استخدام R و Python

بايثون

يتم استخدام Python بشكل عام عندما يلزم دمج تطبيقات أخرى مثل قواعد البيانات أو تطبيقات Excel في كود البرنامج. بحيث يتم عمل تحليل البيانات في المستقبل بأمان وسهولة. Python هي لغة برمجة كاملة تصبح في النهاية أفضل أداة لتنفيذ الخوارزميات للإنتاج. يحتاج مستخدمو Python إلى تثبيت الحزم الشائعة لتحليل البيانات ، مثل NumPy و Pandas.

ص

تمامًا مثل Python ، يتم استخدام R أيضًا لتحليل البيانات ، ولكن بشكل مختلف. لذلك يأتي R للعب عندما تكون الخوادم الفردية والبرمجة المستقلة مطلوبة. يخدم R الغرض للمبتدئين لأن المستخدمين يجب أن يكتبوا فقط بضعة أسطر من التعليمات البرمجية للتحليل الإحصائي. تصبح R لغة رائعة لتحليل البيانات لأنها تحتوي على حزم مضمنة يمكن استخدامها لأغراض التحليل والاختبارات سهلة الاستخدام وبعض الصيغ. يمكن بسهولة معالجة تحليل البيانات الأساسية بواسطة R بحيث لا تكون هناك حاجة لتثبيت الحزم بشكل منفصل للاستخدامات الأساسية. تتطلب مجموعات البيانات الكبيرة استخدام البيانات. الجدول و dplyr.

R مقابل Python: أيهما تختار؟

كما رأينا ، لدى كل من R و Python مجموعة القدرات والوظائف الخاصة بهما التي يمكن أن تخدمها. الآن ليس الأمر مثل أيهما أفضل من الآخر. لكن صنع القرار يأتي من الغرض الفردي وراء استخدام كلتا اللغتين. لذلك فإن التحليل الموجز للأغراض مذكور أدناه:

1. الخبرة

تصبح بايثون لغة سهلة التعلم عندما يتعلق الأمر بالعمل للمبتدئين. التركيب اللغوي سهل للغاية ، وله لغة مشابهة للغة الإنجليزية. في الوقت نفسه ، يمكن أن يكون R صعبًا بعض الشيء بالنسبة للمبتدئين. لذلك يمكن للمبتدئين البدء باستخدام الثعبان وتطوير خبراتهم ببطء مع تعلم R.

2. حل المشكلات

اعتمادًا على المشكلات التي تحاول حلها ، فإن كلا من R و Python مناسبان لأغراض مختلفة. لذا فإن R مناسبة تمامًا للحسابات الإحصائية والمكتبات التي لا مثيل لها لاستكشاف البيانات وتجريبها. بالمقارنة ، تعد Python جيدة للتعلم الآلي والتطبيقات واسعة النطاق ، خاصةً لتحليل البيانات لتطبيقات الويب.

3. الاستخدام عبر الصناعات

نظرًا لأن Python سهلة الاستخدام نسبيًا ، تنتشر تطبيقاتها على نطاق واسع عبر الصناعات ، والبحث ، وسير العمل الهندسي. في الوقت نفسه ، يتم استخدام R من قبل الإحصائيين وعلماء الرياضيات ومعظم الأكاديميين المتخصصين والعلماء ، دون أي مهارات برمجية.

4. التصور

عندما يتعلق الأمر بالتخيل ، يقدم R البيانات جيدًا في شكل مخططات ورسوم بيانية. نسبيًا ، تعمل Python بشكل أفضل في تنسيق متكامل حيث يمكن استخدام تطبيقات مختلفة معًا.

استنتاج

الآن بعد أن أصبحت على دراية جيدة بالميزات والوظائف الخاصة لكل من Python و R ، يمكن القول أن تعلم كلتا اللغتين له نفس القدر من الأهمية. ومع ذلك ، كلاهما مؤهل لأغراض مختلفة ، ولا يمكن للمحترفين المشاركين في علم البيانات والتعلم الآلي وما إلى ذلك أن يفوتوا هذه المهارات. لذا ابدأ في تعلمها اليوم.

اقرأ أيضا:

• كيف تصبح محلل الأمن السيبراني؟
• دور تقنية المعلومات في الأعمال الحديثة
• فيروسات ماك على قيد الحياة اقتلهم وعيش في هدوء!