يجب على علماء البيانات تسخير أي من لغات البرمجة مثل Python و R.
يزدهر علم البيانات في الآونة الأخيرة من خلال دمج التقنيات المتطورة ولغات البرمجة. تعمل لغات البرمجة الشائعة والشائعة مثل Python و R على تحويل أساليب علماء البيانات للحصول على رؤى ذات مغزى. هناك طلب كبير على لغات برمجة علوم البيانات للحصول على ميزات إضافية ووظائف سلسة. بدأ علماء البيانات في تفضيل Python أو R كلغة برمجة مناسبة لإدارة البيانات. وبالتالي ، دعنا نبحث عن السبب الذي يجعل استخدام إحدى أفضل لغات برمجة علوم البيانات أكثر شيوعًا بين علماء البيانات. قد يختلف من عالم بيانات إلى آخر اعتمادًا على عوامل متعددة.
بايثون كلغة برمجة لعلوم البيانات
Python هي واحدة من أفضل لغات برمجة علوم البيانات لعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم. تتجه للمكتبات والوظائف الرياضية المدمجة لحساب المشاكل الرياضية المعقدة وتحليل البيانات. تشمل مكتبات علماء البيانات Pandas و Numpy و SciPy و Matplotlib مفيدة للحوسبة العلمية.
لغة البرمجة هذه هي لغة مفتوحة المصدر وعالية المستوى لتقديم البرمجة الشيئية لعلماء البيانات. إنه يساعد في الرياضيات والإحصاء ، وكذلك الوظائف العلمية مع بناء جملة بسيط لسهولة التكيف. يمكن لعلماء البيانات الذين يفتقرون إلى الخلفية التقنية أيضًا استخدام Python لإنشاء نموذج أولي سريع بكفاءة وفعالية. يساعد الوضع التفاعلي للغة برمجة علوم البيانات على اختبار الرموز بنجاح باستخدام وحدات نمطية جديدة.
R كلغة برمجة لعلوم البيانات
تكتسب لغة R شعبية بين علماء البيانات باعتبارها واحدة من أفضل لغات برمجة علوم البيانات. إنه مفتوح المصدر مع وظيفة البرنامج الإحصائي وأداة تحليل البيانات. يوفر لعلماء البيانات بيئة مكثفة للبحث المكثف وتصور المعلومات الكافية من مجموعات البيانات الكبيرة. يتضمن R أيضًا الحوسبة والرسومات الإحصائية لمشاريع علوم البيانات.
تساعد لغة البرمجة الشائعة في تطبيقات علوم البيانات المتعددة لأدوات تصور البيانات و ETL (استخراج وتحويل وتحميل). يستخدم علماء البيانات R لحزمها المتعددة المتعلقة بجدل البيانات وفرص تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للحصول على رؤى هادفة ومتعمقة لتحقيق الإيرادات في السوق شديدة التنافسية. تشتهر R بواجهة مع قواعد بيانات NoSQL وتحليل البيانات غير المهيكلة. توجد مكتبات R متعددة لمشروعات علوم البيانات مثل Dplyr و Ggplot2 و Tidyr و Caret وغيرها الكثير. إنه مناسب لعلماء البيانات الذين يرغبون في التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي وتخزينها وتحليلها واستخدام النمذجة الإحصائية مع R.
Python vs R لمشاريع علوم البيانات
تتجه Python و R وتكتسب شعبية في علم البيانات بين مجموعات مختلفة من علماء البيانات في جميع أنحاء العالم. إنهم بحاجة إلى فهم أعمق للغة البرمجة التي يريدون استخدامها لقوة عاملة سلسة. تقدم R تعليمًا حادًا بينما تقدم Python تركيبًا بسيطًا. يمكن للمبتدئين البدء باستخدام Python بينما يمكن للمحترفين استخدام R. وبالتالي ، يعتمد ذلك على عبء العمل وأهداف الشركة جنبًا إلى جنب مع مهارات لغة البرمجة. يوفر R تصورًا أفضل للبيانات بينما تقدم Python تجريفًا أفضل للبيانات.
ومن ثم ، فإن اثنتين من لغات برمجة علوم البيانات هذه مناسبة لإنشاء مشاريع علوم البيانات لعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم. يعتمد الأمر عليك تمامًا على الشخص الذي تختاره للمشروع الحالي.