Python VS R: Hangisi?

Birçok yönden, iki açık kaynak dili birbirine çok benzer. Herkes için ücretsiz olarak indirilebilir, her iki dil de veri işleme ve otomasyondan iş analizi ve büyük veri keşfine kadar veri bilimi görevleri için çok uygundur. Temel fark, Python'un genel amaçlı bir programlama dili olması, R'nin ise istatistiksel analizde kökleri olmasıdır. Giderek artan bir şekilde soru, hangisini seçeceğiniz değil, özel kullanım durumlarınız için her iki programlama dilinden en iyi şekilde nasıl yararlanacağınızdır.
 
Python nedir?
1989'da piyasaya sürülen Python, öğrenmesi kolay ve programcıların ve geliştiricilerin gözdesi olan ve Java ve C'nin hemen arkasında, dünyanın en popüler programlama dillerinden biridir.
Birkaç Python kitaplığı, aşağıdakiler dahil olmak üzere veri bilimi görevlerini destekler:
Büyük boyutlu dizileri işlemek için Numpy
Veri işleme ve analiz için pandalar
Veri görselleştirmeleri oluşturmak için Matplotlib
Ayrıca Python, makine öğrenimi için özellikle uygundur. Özel derin öğrenme ve makine öğrenimi kitaplıkları paketi, scikit-learn, Keras ve TensorFlow gibi, veri bilimcilerinin doğrudan bir üretim sistemine bağlanan karmaşık veri modelleri geliştirmesine olanak tanıyan araçları içerir. Jupyter Notebooks, canlı Python kodunuzu, denklemlerinizi, görselleştirmelerinizi ve veri bilimi açıklamalarınızı içeren belgeleri kolayca paylaşmak için açık kaynaklı bir web uygulamasıdır.
 
R nedir?
R, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için optimize edilmiş açık kaynaklı bir programlama dilidir. 1992'de geliştirilen R, karmaşık veri modelleri ve veri raporlama için zarif araçlar içeren zengin bir ekosisteme sahiptir. Son sayımda, derin analitik için Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN) aracılığıyla 13.000'den fazla R paketi mevcuttur.
Veri bilimi uzmanları ve araştırmacıları arasında popüler olan R, aşağıdakiler için çok çeşitli kitaplıklar ve araçlar sağlar:
Verileri temizleme ve hazırlama
Görselleştirmeler oluşturma
Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını eğitme ve değerlendirme
R, basitleştirilmiş istatistiksel analiz, görselleştirme ve raporlama için entegre bir geliştirme ortamı (IDE) olan RStudio içinde yaygın olarak kullanılır. R uygulamaları, Shiny üzerinden web üzerinde doğrudan ve etkileşimli olarak kullanılabilir.
 
R ve Python arasındaki temel fark: Veri analizi hedefleri
İki dil arasındaki temel ayrım, veri bilimine yaklaşımlarındadır. Her iki açık kaynak programlama dili de kütüphanelerini ve araçlarını sürekli genişleten büyük topluluklar tarafından desteklenmektedir. Ancak R esas olarak istatistiksel analiz için kullanılırken, Python ham verinin dönüştürülerek daha kullanışlı hale getirilmesi için daha genel bir yaklaşım sağlar.
Python, öğrenmesi kolay, okunabilir bir sözdizimine sahip, C++ ve Java gibi çok amaçlı bir dildir. Programcılar, veri analizini araştırmak veya ölçeklenebilir üretim ortamlarında makine öğrenimini kullanmak için Python'u kullanır. Örneğin, mobil API'nize yüz tanıma özelliği eklemek veya bir makine öğrenimi uygulaması geliştirmek için Python kullanabilirsiniz.
Öte yandan R, istatistikçiler tarafından oluşturulur ve ağırlıklı olarak istatistiksel modellere ve özel analitiklere dayanır. Veri bilimcileri, yalnızca birkaç satır kod ve güzel veri görselleştirmeleriyle desteklenen derin istatistiksel analiz için R'yi kullanır. Örneğin, müşteri davranışı analizi veya genomik araştırma için R'yi kullanabilirsiniz.