پایتون یا R برای تجزیه و تحلیل داده ها: کدام یک را باید یاد بگیرم؟

آیا بهتر است R یا Python را برای یک حرفه به عنوان یک تحلیلگر داده یاد بگیرید؟در مورد چگونگی انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی آماری برای اهداف شغلی خود بیشتر بدانید.

یکی از مهمترین مهارت ها برای یک تحلیلگر داده ، مهارت در یک زبان برنامه نویسی است. تحلیلگران داده از SQL (زبان پرس و جو ساختاری) برای برقراری ارتباط با پایگاه داده ها استفاده می کنند ، اما وقتی صحبت از تمیز کردن ، دستکاری ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها می شود ، به دنبال پایتون یا R. هستید.

پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟

Python و R هر دو زبان آزاد و منبع باز هستند که می توانند در ویندوز ، MACOS و لینوکس اجرا شوند. هر دو می توانند تقریباً در مورد هر کار تجزیه و تحلیل داده ها رفتار کنند ، و هر دو زبان نسبتاً آسان برای یادگیری در نظر گرفته می شوند ، به خصوص برای مبتدیان. بنابراین کدام یک را برای یادگیری انتخاب کنید (یا اول یاد بگیرید)؟قبل از اینکه به اختلافات بپردازیم ، در اینجا یک مرور کلی از هر زبان وجود دارد.

پایتون چیست؟

Python یک زبان برنامه نویسی با سطح بالا و سطح بالا است که به دلیل نحو بصری خود که از زبان طبیعی تقلید می کند ، شناخته شده است. شما می توانید از کد پایتون برای طیف گسترده ای از کارها استفاده کنید ، اما سه برنامه محبوب شامل موارد زیر است:

• علوم داده و تجزیه و تحلیل داده ها
• توسعه برنامه وب
• اتوماسیون/اسکریپت

"سطح بالا" به چه معنی است؟

یک زبان برنامه نویسی سطح بالا دارای نحوی است که خواندن و درک آن برای انسان آسان است. زبانهای سطح پایین مواردی هستند که توسط یک دستگاه به راحتی قابل درک هستند. نمونه هایی از زبانهای سطح بالا شامل پایتون ، C ++ ، C#و جاوا است.

هنگامی که شما کد را به یک زبان سطح بالا می نویسید ، به یک زبان سطح پایین یا کد ماشین تبدیل می شود که رایانه شما می تواند آن را تشخیص و اجرا کند.

R چیست؟

R یک محیط نرم افزاری و زبان برنامه نویسی آماری است که برای محاسبات آماری و تجسم داده ها ساخته شده است. توانایی های بی شماری R در سه دسته گسترده قرار دارد:

• دستکاری داده ها
• تحلیل آماری
• تجسم داده ها

اطلاعات بیشتری در مورد آنچه R می تواند از Carrie ، یک تحلیلگر داده در Google انجام دهد ، بشنوید.

بارگذاری. درباره آنچه R از Carrie ، یک تحلیلگر داده در Google قادر است اطلاعات بیشتری کسب کنید. ستاره پر شده

количество зарере یابد rese.

چگونه می توانم بین پایتون و R انتخاب کنم؟

هیچ انتخاب اشتباهی وجود ندارد که در مورد یادگیری پایتون یا R. باشد. هر دو مهارت تقاضا هستند و به شما امکان می دهند تقریباً در مورد هر کار تجزیه و تحلیل داده ای که با آنها روبرو خواهید شد ، انجام دهید. کدام یک برای شما بهتر است در نهایت به پیشینه ، علایق و اهداف شغلی خود برسید.

همانطور که تصمیم خود را می گیرید ، در اینجا مواردی وجود دارد که باید در نظر بگیرید.

پایتون و R: با اعداد

با توجه به چندین شاخص زبان محبوب برنامه نویسی ، Tiobe [1] ، پشته سرریز [2] ، Pypl [3] و Redmonk ، [4] پایتون بسیار دور از زبان محبوب تر در جامعه فناوری گسترده تر است.

اگرچه این به معنای لزوماً به معنای بهتر بودن نیست ، اما نشان می دهد که از آن استفاده گسترده تر است و ممکن است جامعه ای قوی تر برای پشتیبانی و توسعه مداوم داشته باشد.

منحنی یادگیری

هر دو پایتون و R زبانهای نسبتاً ساده ای برای یادگیری در نظر گرفته می شوند. پایتون در ابتدا برای توسعه نرم افزار طراحی شده بود. اگر تجربه قبلی با Java یا C ++ دارید ، ممکن است بتوانید پایتون را به طور طبیعی تر از R. انتخاب کنید. اگر در آمار پیش زمینه ای دارید ، از طرف دیگر ، R می تواند کمی ساده تر باشد.

به طور کلی ، نحو آسان برای خواندن پایتون به آن منحنی یادگیری نرم و صاف تر می دهد. R در ابتدا تمایل به داشتن منحنی یادگیری تندتر دارد ، اما وقتی درک کردید که چگونه از ویژگی های آن استفاده کنید ، به طور قابل توجهی آسان تر می شود.

نکته: هنگامی که یک زبان برنامه نویسی را یاد گرفتید ، یادگیری یک دیگری ساده تر است. بیشتر بخوانید: زبانهای برنامه نویسی محبوب

شرکت

به طور کلی ، این ایده خوبی است که به همان زبان تیمی که با آن کار خواهید کرد "صحبت کنید". این امر به اشتراک گذاشتن کد و همکاری در پروژه ها آسانتر می شود.

اگر تازه کار را شروع کرده اید ، ممکن است نمی دانید در نهایت برای چه شرکتی کار خواهید کرد. به چند لیست شغلی برای شرکت ها و صنایعی که بیشتر به آنها علاقه مند هستید نگاهی بیندازید. آیا آنها تمایل دارند R یا Python را به عنوان یک الزام لیست کنند؟این می تواند نشانه خوبی برای یادگیری شما باشد.

نقاط قوت و ضعف

در حالی که هر دو Python و R می توانند بسیاری از همان وظایف داده را انجام دهند ، اما هر یک از آنها نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند. اگر می دانید که وقت زیادی را صرف کارهای خاص داده می کنید ، ممکن است بخواهید زبانی را که در آن کارها برتری دارد ، در اولویت قرار دهید.

مسیر شغلی

به این فکر کنید که چگونه یادگیری یک زبان برنامه نویسی با اهداف شغلی طولانی مدت شما متناسب است. اگر به محاسبه آماری و بخش تجسم داده ها از تجزیه و تحلیل داده ها علاقه مند هستید ، R می تواند مناسب شما باشد.

اگر از طرف دیگر ، شما علاقه مند به تبدیل شدن به یک دانشمند داده و کار با داده های بزرگ ، هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری عمیق باشید ، پایتون مناسب تر خواهد بود.

در صورتی که علایق شخصی یا حرفه ای شما فراتر از داده ها و برنامه نویسی ، توسعه یا سایر زمینه های علوم کامپیوتر گسترش یابد ، همین مسئله نیز صادق است. پایتون یک زبان با هدف کلی است که برای طیف گسترده تری از کارها استفاده می شود تا R.

نحوه یادگیری R یا Python: گزینه هایی برای شروع

پایتون و R هر دو زبان عالی برای داده ها هستند. آنها همچنین برای مبتدیان و تجربه برنامه نویسی قبلی مناسب هستند. خوشبختانه ، مهم نیست که ابتدا کدام زبان را انتخاب کنید ، طیف گسترده ای از منابع و مواد را پیدا خواهید کرد تا در این راه به شما کمک کند. اینها فقط چند گزینه برای شروع کار هستند.

هر دو را از طریق پروژه های هدایت شده امتحان کنید

راه عالی دیگر برای تصمیم گیری در مورد یادگیری R یا Python ، امتحان کردن هر دو آنها است. پروژه های هدایت شده Coursera در کمتر از دو ساعت بدون نیاز به خرید یا بارگیری هر نرم افزاری ، در کمتر از دو ساعت مقدمه ای ارائه می دهند.

با شروع کار با R ، می توانید نوشتن دستورات اساسی R را شروع کرده و نحوه نصب بسته ها و واردات مجموعه داده ها را یاد بگیرید. با معرفی پایتون ، که زیر یک ساعت به پایان می رسد ، می توانید یک برنامه بازی حدس بزنید که یاد می گیرید متغیرها ، سازه های تصمیم گیری و حلقه ها را ایجاد کنید.

یه دوره بردار

اگر ترجیح می دهید در یک زمان روی یک مهارت تمرکز کنید (یا اگر یک زبان کد نویسی جدید را به مجموعه مهارت های تحلیلگر داده های موجود خود اضافه می کنید) ، یک دوره در پایتون یا R می تواند شما را شروع کند. یک تن کلاس در آنجا وجود دارد که می توانید انتخاب کنید. در Coursera ، محبوب ترین گزینه ها در بین زبان آموزان برنامه نویسی برای همه (شروع کار با پایتون) از دانشگاه میشیگان و برنامه نویسی R از دانشگاه جان هاپکینز است.

نکته: برای بسیاری از زبان آموزان ، بهتر است به جای تلاش برای یادگیری هر دو به طور همزمان ، یک زبان را انتخاب کرده و مهارت کسب کنید.