لغة R ضد Python.. أيهما الأفضل في مجال تحليل البيانات والإحصاء؟

يعاني معظم الأشخاص الراغبين بدخول مجال تحليل البيانات والإحصاء من صعوبة اكتشاف لغة البرمجة المناسبة لهم. فالاختيار لا يكون سهلًا بين البايثون ولغة R، اللغتين الأكثر شعبية وتنافسية في مجال تحليل البيانات والإحصاء. وبما أن الاختيار الصحيح للغة يساعد في كتابة كود ناجح يميز صانعه ويظهر مدى احترافه لمجاله. فقد أرفقنا لك هذا المقال الذي سيساعدك على توضيح الفرق بين لغة R ضد Python. وأيهما الأفضل في مجال تحليل البيانات والإحصاء؟

أُطلقت أفعى البايثون في 20 فبراير عام 1991 كلغة برمجة مفتوحة المصدر موجهة للأغراض العامة. ولكن بساطة تعليماتها وأكوادها المشابهة للغة البشرية جعلها قابلة للقراءة والكتابة من قبل مجتمع ضخم من المطورين. الذين بدؤوا بدعمها وزيادة الأدوات والمكتبات الخاصة بها. واستمر ذلك إلى أن تصدرت لغة بايثون مؤشر TIOBE ومؤشر PYPL كأكثر لغات البرمجة شعبية في العالم. وبذلك بدأت أفعى البايثون تتأقلم وتأخذ لونها حسب المجال الذي تعمل به. حيث دخلت مجال تطوير الويب وصناعة الألعاب والذكاء الصنعي وتعلم الآلة والأمن السيبراني. وأخيرًا بدأ استخدامها يتزايد بشكل كبير في مجال تحليل البيانات والإحصاء، ما استدعى بناء مكتبات وإطارات عمل خاصة بها. وهذا ما جعلها في منافسة واضحة وقوية مع لغة R المكتوبة خصيصًا لمجال تحليل البيانات والإحصاء.

سيطرت لغة R منذ تطويرها في أغسطس عام 1993 على معظم مؤسسات البحث العلمي والأوساط الأكاديمية. كلغة برمجة مفتوحة المصدر متخصصة بالتحليل الإحصائي والرسومات. والآن وبعد مرور ثلاثة عقود من الزمن استطاع الأكاديميون والإحصائيون (الذين يعملون بمجال التحليل الإحصائي والإحصاء). من تطوير أكثر من 19000 حزمة خاصة بلغة R متوفرة جميعها في CRAN. وبذلك أصبحت أغنى لغة مستخدمة في تحليل البيانات بمختلف اختباراتها ونماذجها كالتجميع والنمذجة الخطية والنمذجة غير الخطية. إضافة إلى أدوات الإخراج التي تتمتع بها لإظهار نتائج التحليلات بصورة أنيقة وبعيدة عن النمطية.

على الرغم من استخدام كل من لغة بايثون ولغة R في تحليل البيانات والإحصاء، إلا أننا سنذكر العديد من الاختلافات بينهما والتي ستساعدك على اختيار اللغة الأنسب لك ولاحتياجاتك.

أحد الأهداف الرئيسية التي كتبت وطورت لها لغة R هو تحليل البيانات والإحصاء. لذلك تمتلك مكتبات مختصة بجميع نماذج تحليل البيانات ولديها القدرة على عرض النتائج بشكل يتفوق على غيرها من اللغات. بينما تعد لغة بايثون أكثر تنوعًا، فهي تتواجد في معظم المجالات مثل صناعة الألعاب وتطوير البرمجيات والذكاء الصنعي وتعلم الآلة. وقد بدأ استثمارها مؤخرًا في تحليل البيانات. لذلك فهي لا تمتلك الأدوات الكافية لحل جميع المشاكل على الرغم من امتلاكها أكثر من 300,000 ألف حزمة متوفرة في pypi.

عند النظر لشعبية لغة R نجدها تحتل المرتبة الحادية عشر في مؤشر TIOBE والمركز السابع في مؤشر PYPL لشهر ديسمبر عام 2022. ويعود ذلك لانحصار استخدامها من قبل العلماء والإحصائيين في الأوساط الأكاديمية كلغة تتركز مهمتها الرئيسية في التحليل الإحصائي. بينما احتلت لغة البايثون المركز الأول في كلا مؤشري TIOBE وPYPL. نتيجة انتشارها بين المبرمجين كلغة برمجة عامة يمكن استثمارها في مختلف الأعمال والمجالات. بالإضافة إلى منحني التعلم الخطي والسهل الذي تتمتع به هذه اللغة. والناتج عن بناء جملتها القابلة للقراءة والتي يسهل استخدامها من قبل المبتدئين.

أحد الاختلافات الأخرى التي تميز لغة R هو مرونتها وسهولة تعلمها في بداية رحلة تحليل البيانات والإحصاء. ولكن تزداد صعوبتها عند التعامل مع الوظائف المتقدمة. كما يتوافر ضمنها عدد كافٍ من المكتبات القادرة على تحليل جميع نماذج البيانات ثم إظهار نتائجها بصورة منسقة وواضحة. لذلك فهي مناسبة لإجراء التحليلات السريعة. بينما تمكنك لغة بايثون من بناء نماذج وأدوات من الصفر مع إمكانية استثمار نتائج التحليلات لاحقًا في تطبيقات الويب. وبالتالي السيطرة على المهام المعقدة بشكل أفضل. علمًا أن اللغتين تتعاملان مع قواعد البيانات الضخمة بشكل ممتاز.

في كل لغة تتوافر أدوات ومكتبات لا غنى عنها للمبرمج فهي تساعده بكتابة النماذج والمنتجات الرقمية دون الحاجة للبدء من الصفر. لذلك سنذكر أبرز المكتبات المستخدمة في تحليل البيانات بالنسبة لكل من لغة بايثون ولغة R.

قد يتبادر إلى ذهنك الآن السؤال التالي بين لغة بايثون ولغة R أي لغة يجب أن تتعلم؟ في الحقيقة يتطلب مجال تحليل البيانات والإحصاء دراسة لغة البايثون ولغة R معًا. فلا يوجد لغة برمجة واحدة تجعلك تستغني عن باقي اللغات مهما بلغت قوتها. وذلك بسبب كثرة المشاكل البرمجية التي ستصادفها خلال رحلتك والتي ستتطلب حلولًا مختصرة وإبداعية قد لا توفرها لغة واحدة. ولكن إليك بعض النصائح لتحديد أي لغة يجب دراستها أولًا. إذا لم تمتلك تجربة سابقة في مجال البرمجة وترغب بمعرفة كيفية عمل الخوارزميات. ونشر نتائج عملك واستثمار تحليلاتك ضمن تطبيقات أو مواقع ويب فلغة بايثون هي الأنسب لك.

أما إذا كنت لا تهتم بتفاصيل عملية تحليل البيانات. وتحتاج التعامل مع مكتبات محددة وترغب بإظهار نتائجك بطريقة جذابة وغير تقليدية فاتجه إلى لغة R. طبعًا يتعلق اختيار اللغة المناسبة للبدء بمجال تحليل البيانات على اللغة المعتمدة من قبل فريقك إضافة إلى متطلبات العمل ووقتك. وتذكر أن تعلمك للغة بايثون أو لغة R سيسرع من عملية تعلمك للغة الأخرى، لذلك اتخذ قرارك وابدأ العمل.