R ve Python'un Karşılaştırılması

Veri bilimi projelerinde kodlama yapmak için Python ve R, en iyi seçeneklerdir. Her iki dil de genellikle veri analizi veya makine öğrenimi için kullanılır.

R, görselleştirme için daha uygunken Python’un modellerinin dağıtımı için daha uygun olduğunu aşağıda açıklayacağız.

Dillere Genel Bakış
 

R, istatistiksel bir dildir. İstatistiksel yazılım geliştirme ve veri analizi için kullanılır. R, dinamik ve etkileşimli grafikler oluşturmak için birçok kitaplığa sahiptir.

R'nin geliştirilmesi, Yeni Zelandalılar Robert Gentleman ve Ross Ihak’ın bir araştırma projesi ile başladı. 1993 yılında, R'nin ilk ikili sürümleri, istatistiksel yazılım ve veri setlerinden oluşan bir arşiv olan Statlib'de yayınlandı.

R, kendi açık kaynaklı CRAN (Kapsamlı R Arşiv Ağı) deposuna sahiptir. CRAN'da 16.000'den fazla paket mevcuttur - herhangi bir analitik görev için kitaplıklar bulunmaktadır.

R bir komut satırı dilidir, ancak etkileşimli bir GUI sağlayan birkaç IDE de vardır.

Python, çok yönlü bir dildir ve web geliştirme, yazılım geliştirme ve sistem komut dosyası oluşturma gibi birçok amaç için kullanılabilir. En sık kullanılan on programlama dili arasındadır. Python, Hollandalı programcı Guido van Rossum tarafından 1991 yılında geliştirilmiştir. İsmi, Monty Python's Flying Circus adlı TV programından esinlenmiştir. Python, dinamik yazmayı (bir değişkene bir değer atandığında bir türe bağlanır) ve fonksiyonların çalışma zamanında değişkenlere geç bağlanmasını kullanır.

R ve Python Etiket Bulutları/ Towards Data Science

Aralarındaki Fark
 

• R, istatistiksel görevler ve veri analizi için yaratılmıştır, Python ise daha çok yönlüdür.
• R, Python'dan farklı olarak karmaşık görselleştirmeler için harikadır.
• R'yi bir üretim sürecine entegre etmek zordur ve Python kolayca ürünün bir parçası olabilir.
• Python kodlarının bakımı, R'deki benzer algoritmalara göre daha kolay ve daha sağlamdır.
• Önceden, Python'da veri analizi ve makine öğrenimi için kitaplıklar yeterli değildi. Python artık yapay zeka oluşturmak için aşamalı API'ler sağlıyor.
• Çoğu veri işleme görevi, beş Python kitaplığı (Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn ve Seaborn) kullanılarak çözülebilir. Hesaplama sonuçlarını bir uygulamada veya web sitesinde kullanmak isteyenler için uygundur.

Her Birinin Faydaları
 

Python'un Artıları

Python'u öğrenmek, yeni başlayanlar için daha kolaydır. R dilinin oldukça dik bir "öğrenme eğrisi" vardır çünkü istatistikçiler tarafından kendileri için yaratılmıştır. Python daha basit bir sözdizimine sahiptir.

Python, çok işlevli bir dildir. Üzerinde bir web sitesi oluşturabilir veya bir komut satırı aracı yazabilirsiniz.

Python'daki algoritmaların kodlanması insanların nasıl düşündüğü ile daha uyumludur. Bu nedenle, Python'un diğer programlama dillerine "çevrilmesi" daha kolaydır.

Veri analizinin çoğu, verilerin ön temizlenmesinden ibarettir. Verileri ayırmak için yeni özellikler ve katmanlar eklemek ve tarihi kazımak için esnek dillerle (Python gibi) daha kolaydır. Bu özellikler yerel depolama veya web erişimi gerektiriyorsa, Python'a kolayca entegre edilebilirler.

R'in Artıları

Dil, komut satırı odaklıdır ancak çoğu RStudio veya R komut satırı ortamlarını kullanır. Bu IDE'lerde veri düzenleyicileri, hata ayıklama desteği ve bir grafik penceresi bulunur. Python, Eclipse ve Visual Studio'nun yardımıyla bu işlevi kısmen kullanıyor.

Grafikler, ham sayılardan daha iyi algılanır. R, veri görselleştirme için özel olarak tasarlanmıştır. Python'da oluşturma daha kafa karıştırıcıdır ve aralarından seçim yapabileceğiniz daha az kitaplık vardır.

Hangi Dil Tercih Edilmeli?

Algoritmanın nasıl çalıştığını bilmeniz ve daha sonra modeli dağıtmayı planlamanız sizin için önemli mi? Ardından Python ile başlayın. Matris manipülasyonu ve algoritma kodlaması için kütüphanelere sahiptir.

Amaç verileri hemen analiz etmeye başlamak ise, hem R hem de Python yapacaktır. Görev, medyanı hesaplamaktan daha karmaşıksa, Python en iyi seçimdir.

Hangi dile ihtiyacınız olduğunu anlamak için hangi sorunları çözmek istediğinize, verilerle çalışmanın sonuçlarının nasıl sunulması gerektiğine, R veya Python araçlarının görevle başa çıkmanıza nasıl yardımcı olacağına karar verin.