Python في مقابل R: ما هي أوجه الاختلاف بينهما؟
إذا كنت تعمل في مجال علم البيانات أو التحليلات، فمن المحتمل أنك على دراية جيدة بالمناقشة الدائرة عن Python وR. على الرغم من أن كلتا اللغتين يحولون الأفكار المستقبلية إلى واقع ملموس — من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والابتكار القائم على البيانات — إلا أن هناك نقاط قوة ونقاط ضعف تؤدي دورًا في ذلك.
في كثير من النواحي، اللغتان مفتوحتا المصدر متشابهتان للغاية. اللغتان متاحتان مجانًا للجميع، وهما مناسبتان تمامًا لمهام علم البيانات — بدءًا من معالجة البيانات والأتمتة إلى تحليل الأعمال واستكشاف البيانات الكبيرة. الفرق الرئيسي هو أن Python هي لغة برمجة للأغراض العامة، بينما R لها جذورها في التحليل الإحصائي. بمرور الوقت، لم يعد السؤال يكمن في اختيار بينهما، ولكن كيفية تحقيق أقصى استفادة من لغتي البرمجة لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بك.
Python هي لغة برمجة ذات أغراض عامة موجهة للكائنات تركز على سهولة قراءة التعليمات البرمجية من خلال استخدامها السخي للمساحات البيضاء. صدرت لغة Python في عام 1989، وهي سهلة التعلم ومفضلة لدى المبرمجين والمطورين. في الواقع، تُعد لغة Python واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في العالم، حيث تلي Java وC مباشرة.
تدعم العديد من مكتبات Python مهام علوم البيانات، بما في ذلك ما يلي:
- Numpy للتعامل مع المصفوفات ذات الأبعاد الكبيرة
- حزمة Pandas لمعالجة البيانات وتحليلها
- Matplotlib لإنشاء عروض مصورة للبيانات
بالإضافة إلى ذلك، تُعد Python مناسبة لنشر التعلم الآلي خاصةً على نطاق واسع. تتضمن مجموعة مكتبات التعلم العميق والتعلم الآلي المتخصصة أدوات مثل scikit-learn وKeras وTensorFlow، والتي تمكن علماء البيانات من تطوير نماذج بيانات متطورة يمكن توصيلها مباشرة بنظام الإنتاج. إذن، Jupyter Notebooks هي تطبيق ويب مفتوح المصدر لمشاركة المستندات التي تحتوي على كود Python المباشر والمعادلات والتصورات وتفسيرات علم البيانات بسهولة.
R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر مُحسّنة للتحليل الإحصائي والعروض المصورة للبيانات. طورت R في عام 1992، وبها نظام بنائي غني مع نماذج بيانات معقدة وأدوات مميزة لإعداد تقارير البيانات. في آخر إحصاء، كان هناك أكثر من 13,000 حزمة R متاحة عبر شبكة Comprehensive R Archive Network (CRAN) للتحليلات.
تحظى R بشعبية بين علماء وباحثي علم البيانات، وتوفر مجموعة متنوعة من المكتبات والأدوات لما يلي:
- تنقية البيانات وإعدادها
- إنشاء التصورات
- تدريب التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق وتقييمها
يستخدم R على نحو شائع في RStudio، وهي بيئة تطوير متكاملة (IDE) للتحليل الإحصائي المبسط والعروض المصورة وإعداد التقارير. يمكن استخدام تطبيقات R على نحو مباشر وتفاعلي على الويب عبر Shiny.
الفرق الرئيسي بين اللغتين هو نهجهما في علم البيانات. يتم دعم كلتا لغتي البرمجة مفتوحة المصدر من قبل مجتمعات كبيرة، ما يؤدي إلى توسيع مكتباتهم وأدواتهم باستمرار. ولكن بينما يستخدم R على نحو أساسي للتحليل الإحصائي، توفر Python نهجًا أكثر عمومية لمعالجة البيانات.
Python هي لغة متعددة الأغراض، تشبه إلى حد كبير C++ وJava، مع بناء جملة قابل للقراءة يسهل تعلمه. يستخدم المبرمجون لغة Python للتعمق في تحليل البيانات أو استخدام التعلم الآلي في بيئات الإنتاج القابلة للتوسع. على سبيل المثال، يمكنك استخدام Python لإنشاء نظام للتعرف على الوجوه في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالهاتف المحمول أو لتطوير تطبيق للتعلم الآلي.
من ناحية أخرى، صُممت R من قِبل الإحصائيين وتعتمد بشدة على النماذج الإحصائية والتحليلات المتخصصة. يستخدم علماء البيانات لغة R للتحليل الإحصائي العميق، مدعومًا ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية وعروضًا مصورة عالية الجودة للبيانات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام R لتحليل سلوك العملاء أو البحث.
- جمع البيانات: تدعم Python جميع أنواع تنسيقات البيانات، بدءًا من ملفات القيمة المفصولة بفواصل (CSV) إلى JSON المستمدة من الويب. يمكنك أيضًا استيراد جداول SQL مباشرةً إلى كود Python الخاص بك. لتطوير الويب، تتيح لك مكتبة Python الحصول على البيانات بسهولة من الويب لبناء مجموعة البيانات. في المقابل، صُممت R لمحللي البيانات لاستيراد البيانات من Excel وCSV والملفات النصية. يمكن أيضًا تحويل الملفات المنشأة في Minitab أو بتنسيق SPSS إلى إطارات بيانات R. في حين أن Python أكثر تنوعًا في استخراج البيانات من الويب، فإن حزم R الحديثة مثل Rvest مصممة لأساسيات استخراج البيانات من الويب.
- استكشاف البيانات: في Python، يمكنك استكشف البيانات باستخدام Pandas، مكتبة تحليل البيانات في Python. يمكنك تصفية البيانات وفرزها وعرضها في غضون ثوانٍ. من ناحية أخرى، تم تحسين برمجية R للتحليل الإحصائي لمجموعة البيانات الكبيرة، وهي تقدم عددًا من الخيارات المختلفة لاستكشاف البيانات. باستخدام R، يمكنك إنشاء توزيعات الاحتمالات، وتطبيق اختبارات إحصائية مختلفة، واستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات القياسية.
- نمذجة البيانات: تحتوي Python على مكتبات قياسية لنمذجة البيانات، بما في ذلك Numpy لتحليل النمذجة العددية، وSciPy للحوسبة العلمية، وscikit-learn لخوارزميات التعلم الآلي. لتحليل النمذجة محدد في R، سيتعين عليك أحيانًا الاعتماد على حزم خارج الوظائف الأساسية للغة R. لكن المجموعة المحددة من الحزم المعروفة باسم Tidyverse تجعل من السهل استيراد البيانات ومعالجتها وتصورها وإعداد التقارير عنها.
- عرض مصور للبيانات: في حين أن التصور ليس نقطة قوة في Python، يمكنك استخدام مكتبة Matplotlib لإنشاء الرسوم البيانية والمخططات الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، تتيح لك مكتبة Seaborn رسم رسومات إحصائية أكثر جاذبية وغنية بالمعلومات في Python. ومع ذلك، صُمم R لتوضيح نتائج التحليل الإحصائي، حيث تتيح لك وحدة الرسومات الأساسية إنشاء المخططات والرسوم البيانية الأساسية بسهولة. يمكنك أيضا استخدام ggplot2 للمخططات الأكثر تعقيدًا، مثل مخططات التشتت المعقدة مع خطوط الانحدار.
يعتمد اختيار اللغة المناسبة على وضعك. فيما يلي بعض الأشياء التي يجب مراعاتها:
- هل لديك خبرة في البرمجة؟ بفضل بناء الجملة سهل القراءة، تتميز Python بمنحنى تعليمي خطي وسلس. تعتبر لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين. باستخدام R، يمكن للمبتدئين تشغيل مهام تحليل البيانات في غضون دقائق. لكن تعقيد الوظائف المتقدمة في R يجعل من الصعب اكتساب خبرة.
- ما الذي يستخدمه زملاؤك؟ R هي أداة إحصائية يستخدمها الأكاديميون والمهندسون والعلماء من دون أي مهارات برمجة. لغة Python هي لغة جاهزة للإنتاج تُستخدم في مجموعة كبيرة من مهام سير العمل في الصناعية والبحثية والهندسية.
- ما هي المشاكل التي تحاول حلها؟ تعد برمجة R أكثر ملاءمة للتعلم الإحصائي، مع مكتبات لا مثيل لها لاستكشاف البيانات وإجراء التجارب. تعد Python خيارًا أفضل للتعلم الآلي والتطبيقات واسعة النطاق، خاصةً لتحليل البيانات داخل تطبيقات الويب.
- ما مدى أهمية المخططات والرسوم البيانية؟ تعد تطبيقات R مثالية لتصور بياناتك في رسومات عالية الجودة. في المقابل، من السهل دمج تطبيقات Python في بيئة هندسية.
لاحظ أن العديد من الأدوات، مثل Microsoft Machine Learning Server، تدعم كلاً من R وPython. ولذلك تستخدم معظم المنظمات مزيجًا من كلتا اللغتين، والجدل الدائر حول R مقابل Python لا طائل من ورائه. في الواقع، يمكنك إجراء تحليل البيانات واستكشافها في مرحلة مبكرة باستخدام لغة R ثم الانتقال إلى لغة Python عندما يحين وقت إصدار بعض منتجات البيانات.
بالنسبة لمتخصصي علوم الحاسوب، تبرز Python كلغة البرمجة المثلى لعلم البيانات. وفي الوقت نفسه، للغة R مؤيدوها المخلصون. انظر بنفسك على مجتمعات التطوير مثل Stack Overflow. لمعرفة المزيد عن إمكانيات تحليل البيانات عبر Python وR، يمكنك الاطلاع على المزيد من مقالات Learn Hub التالية. يوصى أيضًا بزيارة البرنامج التعليمي لعلم البيانات على منصة IBM Developer Hub.
لمعرفة المزيد حول تسريع تطوير علم البيانات باستخدام لغات وإطارات عمل مفتوحة المصدر، اطلع على IBM Watson Studio.