Altın Konu Python ve R: Fark Nedir? (Artı Hangisinin Kullanılacağı)

KERİM ERBAY · 5 Ara 2023

Veri bilimi veya bilgisayar programlamayla ilgileniyorsanız, çeşitli programlama dilleri arasındaki farkları anlamak çok önemlidir. R ve Python, veri bilimine odaklanan ücretsiz, açık kaynaklı programlama dilleridir ancak her birini farklı programlama ve veri analizi alanları için ideal kılan birkaç farklılığa sahiptirler. Bu farklılıkları öğrenmek, hangi dilin ihtiyaçlarınıza en uygun olduğunu belirlemenize yardımcı olabilir.

Bu yazımızda R ve Python'u tanımlayıp bu programlama dilleri arasındaki temel farkları paylaşacağız.

R nedir?

R, grafik ve istatistiksel hesaplamaya yönelik bir dil ve ortamdır. Kullanıcılara ücretsiz, açık kaynaklı yazılım sağlayan bir lisans paketi olan GNU Genel Kamu Lisansının bir parçasıdır. R, öncelikle büyük veri kümelerinin istatistiksel ve sayısal analizi için kullanılan bir bilgisayar programlama dilidir. Analiz odaklı topluluğu nedeniyle R, istatistiksel problemleri çözmek, zaman serisi analizi ve veri madenciliği tekniklerini gerçekleştirmek için kullanışlıdır. Ayrıca olasılık dağılımları oluşturmanıza da olanak tanır.

Programlama dilinin çok yönlülüğü, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, sınıflandırma, kümeleme ve klasik istatistiksel modeller gibi istatistiksel manipülasyonlara olanak tanır. Aynı zamanda verilerin grafiksel gösterimi için de önemli bir araçtır. Bunun temel nedeni, veri analizi ve grafik tekniklerini gerçekleştirmesine yardımcı olan geniş iletişim kütüphaneleridir. R hemen hemen her işletim sisteminde çalışabilir. R ortamı aşağıdakilerden oluşur:

Verimli veri depolama ve işleme tesisi
Bir programlama görevini adımlara ve prosedürlere ayırma yeteneği, geliştiricilerin veri modelleri oluşturmasını kolaylaştırır
Kullanıcılarına kapsamlı destek sağlayan geniş bir topluluk
Çeşitli matrislerdeki dizileri hesaplarken faydalı olan bir paket paketi
Veri analizi için grafiksel araçlar
Verileri analiz etmek için geniş, tutarlı ve entegre bir ara araç koleksiyonu
Kullanıcıların yeni işlevler tanımlayarak işlevsellik ekleme yeteneği
C++ ve C hesaplama açısından yoğun projeleri çağırma yeteneği

Python nedir?

Python, web geliştirme, yazılım geliştirme, sistem komut dosyası oluşturma ve veri analizinde kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir. Diğer kullanıcılara ait erişebileceğiniz binlerce modül içerir. Sözdiziminin öğrenilmesi nispeten kolaydır, bu da onu yeni başlayan programcılar için ideal bir dil haline getirir. Genel amaçlı bir programlama dili olduğundan web geliştirme, bilgisayar bilimi ve mühendislik gibi birçok alanda kullanabilirsiniz.

Python programcılara yardımcı olan özellikler içerir:

Dağıtıma, üretime ve kod okunabilirliğine odaklanın
Algoritmayı manipüle etmek için istatistik ve veri analizinin ötesine geçin
Veri kümelerinin oluşturulmasına ve veritabanlarının içe aktarılmasına ve manipülasyonuna izin verin
Farklı bileşenleri bir araya getirerek hızlı geliştirme olanağı sağlayın
Dili çok çeşitli işletim sistemlerinde kullanın

R ve Python

R ve Python arasındaki temel farklar şunlardır:

Öğrenme eğrisi

R, standartlaştırılmamış kodu nedeniyle yeni başlayanlar için öğrenmesi zor olabilir. Python çoğu öğrenci için genellikle daha kolaydır ve daha düzgün bir doğrusal eğriye sahiptir. Ayrıca Python, bakımı daha kolay olduğundan ve İngilizceye benzer bir sözdizimine sahip olduğundan daha az kodlama süresi gerektirir. Bu size Python ile bir bütün olarak çalışmanız için daha fazla zaman kazandırır çünkü görevlerinizi daha hızlı bir şekilde tamamlayabilirsiniz. R'nin kodlaması daha fazla bakım gerektirir ve bunun öğrenilmesi daha uzun sürebilir.

Öğrenme eğrisi aynı zamanda ne öğrenmek istediğinize de bağlı olabilir. İstatistik konusunda bir geçmişiniz varsa, R daha faydalı olabilir. Temel veri analizi yapmak istiyorsanız Python daha iyi bir seçim olabilir. Python daha geneldir, R ise istatistikçiler için tasarlanmış bir dildir.

Kütüphaneler

Python'un SciKit-learn, SciPy ve NumPy dahil olmak üzere geniş bir kütüphane seti vardır, ancak R'nin genel olarak daha fazla kütüphanesi vardır. R paketlerinin çeşitliliği, veri madenciliği ve istatistiksel analizler için yürütülebilir uygulamaların geliştirilmesine olanak tanır. R'nin ana veri işleme kütüphaneleri arasında dplyr ve tidyr bulunur. R ayrıca daha spesifik veri modelleme analizleri için harici bir paket olan Tidyverse'yi de kullanır. PyTorch ve TensorFlow, hem R hem de Python'da kullanabileceğiniz iki ana kütüphanedir. Derin öğrenme modelleri ve derin sinir ağları bu kütüphaneleri kullanır.

Kullanım ve kullanıcı

R, veri analizindeki profesyoneller arasında popülerdir. Örneğin, bazı sosyal medya platformları, kullanıcıların farklı içeriklerle nasıl etkileşimde bulunduğunu analiz etmek için bu aracı kullanır. R daha sonra onlara hangi içeriğin gösterileceğini belirler. Arama motorları, reklam kampanyalarının etkinliğini tahmin etmek ve hesaplamak için R'yi kullanır. R ayrıca ticaret simülasyonları, üretim ticareti, veri içe aktarma ve temizleme, görselleştirme ve keşif ve istatistiksel analizler dahil olmak üzere niceliksel finanstaki her şey için etkilidir.

Python, üretim ve dağıtım için kullanılan genel amaçlı bir programlama dilidir. Bir uygulama geliştiren veri bilimcileri, temelden bir program oluşturabildiği için Python'dan faydalanacaktır. Python ayrıca yapay zeka alanında ve oyun geliştirmede de kullanılıyor.

Paketler

R ve Python, bir dizi modülden oluşan paketleri kullanır. Birbiriyle ilişkili modüller tek pakette bir aradadır. Kullanıcılar gerektiğinde harici paketleri içe aktarabilirler. Bu, Python ve R dillerinin birlikte çalışabilirliği için geçerlidir. Bu tür paketler arasında Python'un R'den R Markdown, Python modüllerinin içe aktarılması ve R içinde etkileşimli Python kullanımının kullanılması dahil olmak üzere çeşitli yollarla çağrılması yer alır.

R'nin bir görevi gerçekleştirmek için yüzlerce paketi vardır. Kullanıcıların R'ye ekleyebileceği paketlerden oluşan bir seçki olan CRAN, indirilebilir paketler içerir. Python'un bir görevi tamamlamak için kullandığı paket sayısı daha azdır. Ayrıca kullanıcıların ayarlayabileceği kütüphanelerden oluşan PyPi'ye de sahiptir. Genel olarak R'nin istatistiksel amaçlara yönelik özel paketleri bulunurken Python paketleri genellikle genel amaçlara yöneliktir.

Toplum

Python ve R'nin aktif ve destekleyici toplulukları var. Python, topluluğunu daha çok yönlü hale getiren genel amaçlı bir dildir. Bu, bu topluluktaki programcıların ve geliştiricilerin her zaman özel programlama bilgisine sahip olmadığı anlamına gelir. R topluluğu, R programlama diline daha fazla odaklanıyor ve bu da destek almayı kolaylaştırıyor.

Her iki programlama dilinde de yardım sunabilecek önemli topluluklar bulunurken, müşteri hizmetleri desteği de yoktur. Kullanıcılar destek için genellikle çevrimiçi topluluklara ve geliştiricinin belgelerine güvenir.

Görselleştirmeler

Python'da Seaborn, Pygal ve Boke gibi yerleşik görselleştirme kütüphaneleri vardır ancak birçok kişi R'nin daha esnek ve estetik açıdan daha hoş olduğuna inanır. R'deki paketler görsel olarak hoş grafiksel veri temsilleri oluşturmaya yardımcı olur. R'de çizim ve grafik oluşturmayı kolaylaştıran bazı uygulanabilir paketler arasında ggplot2, high charter ve RColorBrewer bulunur. Birçok kişi R'nin Python'dan daha iyi bir veri görselleştirme aracı olduğunu düşünüyor.

Hız ve performans

Python yeni başlayanlar için uygundur ve bu da onu R'den daha hızlı öğrenilebilen bir dil haline getirebilir. Çözmek istediğiniz soruna bağlı olarak R, veri denemesi ve keşfi için daha uygundur. Python, büyük ölçekli uygulamalar ve makine öğrenimi için daha iyi bir seçimdir.

İstatistiksel doğruluk

Birçok kişi R'yi istatistiksel ve sayısal analiz için kullandığından Python'dan daha iyi destek ve kütüphaneler sağlar. R programlama dilindeki kütüphaneler, veri bilimcilerine veri analizi için kullanabilecekleri çeşitli istatistiksel ve grafiksel teknikler sağlarken Python'un kütüphaneleri üretim ve dağıtıma yardımcı olur. Buna karşılık Python, nihai amacın uygulamaları mühendislik ortamına entegre etmek olduğu uygulamalar için uygundur.

Hangi dili kullanmalısınız?

Python, Java ve C++'a çok benzeyen, kolayca anlaşılabilen bir sözdizimine sahip, çok amaçlıdır. Bu öğrenmeyi kolaylaştırır. Programcılar ve geliştiriciler veri analizi ve makine öğrenimi konularına girerken sıklıkla Python'u tercih ederler. Python'un kullanıldığı bazı tipik örnekler arasında yüz tanıma ve makine öğrenimi programları yer alır. Web uygulaması entegrasyonu gerektiren verileriniz veya üretim veritabanı gerektiren kodunuz varsa Python'u kullanın. Python, genel amaçlı kullanımı göz önüne alındığında çeşitli endüstrilerde yaygındır. Okunabilirliği nedeniyle veri bilimi alanında çalışmak istiyorsanız Python, başlamak için harika bir yerdir.

R, istatistikçilerin belirli işlemleri gerçekleştirmek için istatistiksel modeller geliştirmelerine yardımcı olur. Etkileyici görselleştirmelerle desteklenen derin veri analizi, kaynak kodu olarak R'yi kullanabilir. Örneğin R, müşteri davranışını ve ürün etkileşimini tahmin edebilir. İstatistik konusunda güçlü bir geçmişiniz varsa R daha iyi bir seçimdir. Veri analizi için veya bağımsız bilgi işlem gerektiren bir göreviniz olduğunda idealdir. Bu dil, makine öğrenimi modelleri oluşturmaya yönelik bir alternatiftir. R, kodlamaya hızlı bir şekilde başlamanız için size işlevsel testler ve araçlar sağlar.