لغة R أو بايثون .. ما هي اللغة الأقوى في تحليل البيانات؟

يكافح معظم الأشخاص الذين يرغبون في الدخول في مجال تحليل البيانات والإحصاءات للعثور على لغة البرمجة المناسبة لهم عبر الاختيار بين بايثون ولغة R.

يعتبر كلاهما من أكثر اللغات شهرة وتنافسية في تحليل البيانات والإحصاءات، الأمر ليس بالمهمة السهلة. والاختيار الصحيح للغة يساعد على كتابة كود ناجح يميز منشئها ويظهر درجة احترافه في المجال وقد شرحت بالمقال. ما هي الأفضل في تحليل البيانات والإحصاء؟

لغة R تواجه ثعبان بايثون

منذ تطويرها في أغسطس 1993، سيطرت لغة R على معظم مؤسسات البحث العلمي والأوساط الأكاديمية كلغة برمجة مفتوحة المصدر متخصصة في التحليل والرسومات الإحصائية.

بعد ثلاثين عامًا، ازدهر الأكاديميون والإحصائيون (الذين يعملون في مجال التحليل الإحصائي والإحصاء). بعدما قاموا بتطوير أكثر من 19000 رزمة مخصصة للغة R، وكلها متوفرة على CRAN.

لذلك فهي أغنى لغة مستخدمة عند تحليل البيانات باستخدام اختبارات ونماذج مختلفة مثل التجميع والنمذجة الخطية وغير الخطية. بالإضافة إلى أدوات الإخراج التي نستمتع بها، فإنها تعرض نتائج تحليلك بطريقة أنيقة وبعيدة عن الصور النمطية.

ثعبان البايثون عديم اللون

تم إصدار بايثون في 20 فبراير 1991 كلغة برمجة للأغراض العامة مفتوحة المصدر. لكن التعليمات الشبيهة بالبشر وبساطة الكود جعلته قابلاً للقراءة والكتابة من قبل مجتمع ضخم من المطورين من دعمها وبدأ في زيادة أدواتها ومكتباتها.

واستمر هذا حتى تجاوزت لغة بايثون مؤشري TIOBE و PYPL باعتبارها أشهر لغات البرمجة في العالم.

وهكذا، بدأ الثعبان في التكيف وتغيير لونه حسب مجال النشاط. حيث دخل مجالات تطوير الويب والألعاب والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والأمن السيبراني.

أخيرًا، مع تزايد استخدامه بشكل كبير في مجال تحليل البيانات والإحصاء، أصبح من الضروري بناء مكتبات وأطر له. وهذا يجعله منافسًا واضحًا وقويًا للغة R، والتي تم إنشاؤها خصيصًا لمجال تحليل البيانات والإحصاءات.

تقرير يكشف عن أكثر لغات البرمجة رواجاً بين المطورين نهاية عام 2022 .. TIOBE Index

الاختلافات بين اللغتين من وجهة نظر المطور

يتم استخدام كل من بايثون ولغة R في تحليل البيانات والإحصاءات، لكننا سنناقش الاختلافات العديدة التي يمكن أن تساعدك في اختيار اللغة التي تناسب احتياجاتك:

1- أهداف اللغة

أحد الأهداف الرئيسية التي أنشأت وطورتها لغة R هو تحليل البيانات والإحصاءات.

لذلك توجد مكتبات متخصصة لجميع نماذج تحليل البيانات، مع القدرة على عرض النتائج بطريقة أفضل من اللغات الأخرى.

على الرغم من أن لغة بايثون متعددة الاستخدامات، إلا أنها تُستخدم في معظم المجالات، بما في ذلك صناعة الألعاب وتطوير البرامج والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

فقط مؤخرًا بدأت الاستثمار في تحليلات البيانات. لذلك، مع وجود أكثر من 300000 حزمة على pypi، لا توجد أدوات كافية لحل جميع مشاكلك.

2- تشير شعبية اللغة إلى دعم المجتمع لتلك اللغة

بالنظر إلى شعبية لغة R، فإنها تحتل المرتبة 11 في مؤشر TIOBE و 7 في مؤشر PYPL لشهر ديسمبر 2022. بالتأكيد يعود ذلك لتركيزها على التحليل الإحصائي.

من ناحية أخرى، تحتل لغة بايثون المرتبة الأولى في كل من مؤشري TIOBE و PYPL. نتيجة شعبيتها بين المبرمجين كلغة برمجة للأغراض العامة يمكن استثمارها في مجموعة متنوعة من الأعمال والتخصصات. بالإضافة إلى منحنى التعلم الخطي والسهل الذي تتمتع به هذه اللغة، والنتيجة هي بناء جملة سهل القراءة يسهل على المبتدئين استخدامه.

3- المرونة

هناك اختلاف آخر في لغة R وهو مرونتها وسهولة تعلمها في بداية رحلة تحليل البيانات والإحصاءات. لكن الأمر يصبح أكثر صعوبة عند التعامل مع الميزات المتقدمة. لديها أيضًا مكتبات كافية لتحليل أي نموذج بيانات وتقديم النتائج بطريقة واضحة ومنسقة. لذلك، فهي مناسبة لإجراء تحليلات سريعة.

كما تتيح لك لغة بايثون إنشاء نماذج وأدوات من البداية، مع إمكانية استثمار نتائج تحليلك لاحقًا في تطبيقات الويب. لذلك سيكون لديك سيطرة أفضل على المهام المعقدة. لاحظ أن كلا اللغتين تتعامل مع قواعد البيانات الضخمة بشكل مثالي.

4- المكتبات لا غنى عنها لدراسة تحليل البيانات

في أي لغة، تتوفر الأدوات والمكتبات الأساسية للمبرمجين لأنها تساعد في إنشاء النماذج والمنتجات الرقمية دون الحاجة إلى البدء من نقطة الصفر. لذلك نذكر أهم المكتبات المستخدمة في تحليل البيانات لكل من لغة بايثون و لغة R:

مكتبات لغة بايثون

1. الباندا: تساعد هذه المكتبة في استيراد البيانات ومعالجتها واستكشافها. كما أنها تساهم في إعادة بناء البيانات عن طريق دمج البيانات أو تقسيمها إلى مجموعات محددة.
2. Scipy: إحدى مكتبات بايثون الأكثر شيوعًا لمعالجة البيانات. يتم استخدامها لمعالجة الإشارات والصور والعمليات الرياضية، ونحتوي على حزم مفيدة للوظائف الإحصائية. بالإضافة إلى استخدامها الممتاز في مجال التعلم الآلي.
3. NumPy هي إحدى المكتبات الرئيسية للغة بايثون. يمكنها التعامل بسلاسة مع المصفوفات والجبر الخطي، مما يسمح لك بإجراء عمليات رياضية واختبارات علمية معقدة.
4. Matplotlib الاستخدام الأكثر شيوعًا لهذه المكتبة هو في مجال الرسوم البيانية. لأن هذه المكتبة لديها المرونة في تصدير النتائج إلى تنسيقات مختلفة مثل pdf، jpg، gif.

لمراجعة أفضل يمكنك قراءة: ما هي أفضل مكتبة بايثون تستخدم في الذكاء الاصطناعي؟

مكتبات لغة R

1. تعد ggplot2 مكتبة مهمة داخل لغة R لتحسين جميع أنواع الرسوم البيانية والمخططات.
2. dplyr: تتيح لك هذه المكتبة معالجة بياناتك وتحليلها عن طريق ترشيحها وتنظيمها أو تلخيصها باستخدام وظائف محددة في بياناتك.
3. Esquisse: تتيح لك هذه المكتبة عرض بياناتك وتمثيلها في أنواع مختلفة من المخططات، حتى تتمكن من عرض نتائج تحليل البيانات وتنظيمها بشكل فعال.

أي لغة يجب أن أتعلمها، بايثون أم لغة R؟

بين بايثون ولغة R، قد يكون لديك أسئلة مثل: ما هي اللغة التي يجب أن أتعلمها؟

في الواقع، في مجال تحليل البيانات والإحصاءات، يجب أن تتعلم لغات بايثون و R معًا. لا توجد لغة برمجة، بغض النظر عن مدى قوتها، يمكنها تجنب استخدام لغات أخرى. يرجع ذلك إلى العديد من مشكلات البرمجة التي ستواجهها خلال رحلتك، والتي تتطلب اختصارات وحلولًا إبداعية لا توفرها أي لغة واحدة.

ومع ذلك، إليك بعض النصائح لتحديد اللغة التي يجب تعلمها أولاً. إذا لم تكن لديك خبرة في البرمجة وترغب في معرفة كيفية عمل الخوارزميات. تعد لغة بايثون مثالية لنشر نتائج عملك واستثمار تحليلاتك داخل التطبيق أو موقع الويب الخاص بك.

ولكن إذا كنت لا تهتم بتفاصيل عملية تحليل البيانات. وبما أنك بحاجة للعمل بمكتبة معينة وترغب في عرض النتائج بطريقة جذابة وغير تقليدية، فابحث عن لغة R.