إنّ (Python) و(R) هُما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لعلوم البيانات وكلتا اللغتين مناسبتان تمامًا لأي مهام في علم البيانات، وتُعتبر بايثون لغة جيدة للمبرمجين المبتدئين ولكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.
مقارنة بين لغة R و Python وأيهما الأنسب لمجال علوم البيانات
1- الهدف
بينما تم إنشاء (Python) و(R) لأغراض مختلفة فإنّ (Python) كلغة برمجة للأغراض العامة و(R) للتحليل الإحصائي، وفي الوقت الحاضر كلاهما مناسب لأي مهمة في علم البيانات، ومع ذلك تعتبر (Python) لغة برمجة أكثر تنوعًا من (R) وكما أنّها تحظى بشعبية كبيرة في مجالات البرامج الأخرى.
2- نوع المستخدمين
- باعتبارها لغة برمجة للأغراض العامة فإنّ (Python) هي الخيار القياسي لمطوري البرامج الذين يقتحمون علم البيانات وبالإضافة إلى ذلك فإنّ تركيز (Python) على الإنتاجية يجعلها أداة أكثر ملاءمة لإنشاء تطبيقات معقدة.
- على النقيض من ذلك تستخدم (R) على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية وبعض القطاعات وهي اللغة المثالية للإحصائيين والباحثين ذوي مهارات البرمجة المحدودة.
3- منحنى التعلم
تُعتبر بنية (Python) سهلة الاستخدام وواحدة من أقرب لغات البرمجة إلى اللغة الإنجليزية وهذا يجعلها لغة جيدة جدًا للمبرمجين الجدد ومع منحنى تعليمي سلس وخطي، وعلى الرغم من أن (R) مصممة لتشغيل تحليل البيانات الأساسية بسهولة وفي غضون دقائق تزداد الأمور صعوبة مع المهام المعقدة، ويستغرق الأمر وقتًا أطول لمستخدمي (R) لإتقان اللغة.
4- الانتشار
إنّ لغات البرمجة الجديدة تكتسب زخمًا مؤخرًا في علم البيانات إلّا أنّ (Python) و(R) يظلان الأعلى انتشاراً وتفوقت (Python) باستمرار على (R)، وتحتل (Python) المرتبة الأولى في العديد من فهارس شعبية لغات البرمجة ويرجع ذلك إلى الاستعمال واسع النطاق لـ (Python) في مجالات برمجية متعددة بما في ذلك علم البيانات.
5- المكتبات المشتركة
يتمتع كل من (Python) و(R) بأنظمة بيئية قوية وشاملة من الحزم والمكتبات المصممة خصيصًا لعلوم البيانات، ويتم استضافة معظم الحزم في (Python) في فهرس حزم (PyPi)، بينما يتم تخزين حزم (R) عادةً في شبكة أرشيف (R) الشاملة (CRAN).
