Python یا R: کدام زبان برنامه‌نویسی برای علم داده مناسب‌تر است؟

تفاوت python و R یکی از بزرگ‌ترین و قدیمی‌ترین بحث‌ها در علم داده است؛ انتخاب بین یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره و یک ابزار تخصصی آماری. اما سؤال اصلی این نیست که کدام یک بهتر است، بلکه این است که کدام یک برای شما و پروژه شما انتخاب مناسب‌تری است؟ پاسخ به این سؤال به هدف نهایی شما بستگی دارد. آیا به دنبال یک زبان برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و یکپارچه‌سازی آن‌ها با اپلیکیشن‌های دیگر هستید یا ابزاری قدرتمند برای تحلیل‌های آماری عمیق و مصورسازی داده‌ها می‌خواهید؟

در این مقاله، به صورت جامع به بررسی نحوه انتخاب بین python و R می‌پردازیم. ما مزایا و معایب Python و R را در حوزه‌ها و منظرهای مختلف، مثلا ازنظر سهولت یادگیری و کتابخانه‌ها یا بازار کار و کاربردهای تخصصی مقایسه می‌کنیم تا شما را راهنمایی کنیم در نهایت تصمیم بگیرید که برای علم داده، پایتون بهتر است یا R.

معرفی زبان‌های python و rstudio

پس‌از نگاه کلی اولیه، اکنون وقت آن است که تفاوت python و R و نقاط ضعف و قوت آن‌ها را از نزدیک‌تر بررسی کنیم. برای یک انتخاب آگاهانه، باید بدانیم با چه نوع زبان‌هایی سروکار داریم.

معرفی مختصر پایتون (Python)

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، تفسیرشده و شیءگرا است؛ این یعنی در اصل برای یک هدف خاص ساخته نشده، بلکه طراحی شده‌است تا ابزاری برای حل طیف وسیعی از مسائل باشد. فلسفه‌ی اصلی آن بر سادگی و خوانایی کد استوار است، به‌طوری که کد پایتون گاهی شبیه به خواندن یک متن انگلیسی است.

همین ویژگی باعث شد که به سرعت از دنیای توسعه نرم‌افزار به حوزه‌های دیگر، ازجمله علم داده، نفوذ کند و به لطف کتابخانه‌های قدرتمندش به یکی از اصلی‌ترین بازیگران این عرصه تبدیل شود. ویژگی چندمنظوره بودن، پایتون را به گزینه‌ای جذاب برای افرادی تبدیل می‌کند که ممکن است در آینده نیاز به استفاده از مهارت‌های برنامه‌نویسی خود در حوزه‌هایی فراتر از تحلیل داده داشته باشند.

مقاله تکمیلی: پایتون چیست؟ راهنمای شروع سریع برای تازه‌کارها

معرفی مختصر R

در ادامه توضیح فرق پایتون و آر، اکنون R را معرفی می‌کنیم. R یک زبان برنامه‌نویسی و یک محیط نرم‌افزاری است که از ابتدا با یک مأموریت مشخص متولد شد: محاسبات آماری و تحلیل داده. این زبان توسط آماردانان و برای آماردانان ساخته شده‌است و تمام ساختار آن برای تسهیل پژوهش، مدل‌سازی و بصری‌سازی داده بهینه شده‌است.

R یک زبان تخصصی است و به همین دلیل، در محافل آکادمیک و پژوهشی یک استاندارد طلایی محسوب می‌شود. اگر پایتون یک معمار است، R را باید یک دانشمند علوم اعصاب بدانیم که با ابزارهای دقیق و تخصصی خود، به‌دنبال درک عمیق‌ترین الگوهای مغز (داده) می‌گردد و علاقه‌ای به ساخت‌وسازهای عمومی ندارد.

مقاله تکمیلی: آشنایی با زبان R و کمی هم R استودیو

تفاوت python و R ازنظر یادگیری و سهولت استفاده

اولین تفاوت python و R، ازنظر یادگیری و سهولت استفاده از آن‌ها است. به‌طور کلی، یکی از مهم‌ترین فاکتورها در انتخاب بین Python و R، مسیری است که برای یادگیری هرکدام باید طی کنید.

• مسیر ورود به پایتون هموارتر است. سینتکس ساده و سرراست آن باعث می‌شود برنامه‌نویسان تازه‌کار یا افرادی که از حوزه‌های غیرفنی می‌آیند، ارتباط بهتری با آن برقرار کنند. شما می‌توانید مفاهیم پایه را به سرعت بیاموزید و خیلی زود شروع به نوشتن کدهای کاربردی کنید. این سادگی، پایتون را به گزینه‌ای جذاب برای شروع علم داده تبدیل کرده‌است.
  
  
• در مقابل، زبان R برای تازه‌واردان می‌تواند کمی مرموز به‌نظر برسد. ساختار و عملگرهای آن، که ریشه در تفکر آماری دارند، ممکن است برای کسی که پیش‌زمینه قوی در آمار ندارد یا با مفاهیم برنامه‌نویسی برداری (vectorized programming)  آشنا نیست غیرمعمول باشد. بااین‌حال، این سختی اولیه ظاهری است. به‌محض اینکه با منطق R و ساختارهای داده‌ای آن (مانند Data Frames) خو بگیرید، متوجه می‌شوید که این زبان برای تحلیل و دستکاری داده‌ها به شکل شگفت‌انگیزی کارآمد و گویاست.

بنابراین تفاوت python و R ازنظر مفهوم «سهولت یادگیری» تا حد زیادی به پیش‌زمینه و هدف نهایی یادگیرنده بستگی دارد.

تفاوت python و R ازنظر اکوسیستم و کتابخانه‌ها

قدرت واقعی یک زبان، فراتر از دستورات اصلی آن، در اکوسیستم، کتابخانه‌ها و پکیج‌های توسعه‌داده‌شده برای آن و همچنین جامعه کاربری فعالی است که آن را احاطه کرده‌است و این یکی دیگر از موارد تفاوت python و R است.

• نگاهی به جامعه کاربری پایتون

اکوسیستم پایتون، عظیم، متنوع و پویاست. مخزن آنلاین پایتون (PyPI) میزبان بیش‌از 300,000 پکیج است که طیف وسیعی از نیازها را پوشش می‌دهند. کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy به استاندارد صنعتی برای دستکاری داده‌ها تبدیل شده‌اند.

برای یادگیری ماشین نیز، Scikit-learn یک جعبه ابزار کامل و کاربردی است و برای پروژه‌های یادگیری عمیق، غول‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch در اختیار شما هستند. جامعه کاربری پایتون بسیار بزرگ است و از مهندسان نرم‌افزار تا دانشمندان را در بر می‌گیرد. این تنوع یعنی به احتمال زیاد برای هر مشکلی، یک راه‌حل، یک کتابخانه یا یک پاسخ در انجمن‌ها پیدا خواهید کرد.

• نگاهی به جامعه کاربری R

اکوسیستم R شاید به گستردگی پایتون نباشد، اما در حوزه تخصصی خود، بی‌نهایت عمیق و غنی است. تفاوت python و R در شبکه جامع آرشیو R (CRAN) است که میزبان بیش از 19,000 پکیج تخصصی است که تقریباً هرنوع تحلیل آماری قابل تصوری را پوشش می‌دهند.

شاهکار اکوسیستم R، مجموعه‌ی Tidyverse است که شامل ابزارهایی مانند dplyr برای مدیریت داده و ggplot2 برای بصری‌سازی است. ggplot2 به تنهایی یک دلیل محکم برای انتخاب R توسط بسیاری از تحلیلگران است؛ زیرا امکان خلق نمودارهایی باکیفیت و دقت یک اثر هنری را فراهم می‌کند. مخزن بسته‌های R (CRAN) شامل هزاران پکیج تخصصی برای هر نوع تحلیل آماری قابل تصور است. جامعه کاربری R کوچک‌تر اما بسیار متخصص و دانشگاهی است؛ rstudio محفلی برای آماردانان و پژوهشگران برجسته دنیاست.

در جمع‌بندی تفاوت python و R ازنظر جوامع کاربری باید گفت که جامعه بزرگتر و عمومی‌تر پایتون ممکن است پشتیبانی گسترده‌تری برای مسائل عمومی برنامه‌نویسی یا وظایف رایج یادگیری ماشین ارائه دهد. ازسوی‌دیگر، جامعه تخصصی R می‌تواند برای مسائل آماری بسیار خاص و پیچیده، تخصص عمیق‌تری را فراهم کند؛ بنابراین، نوع پشتیبانی موردنیاز می‌تواند در انتخاب زبان تأثیرگذار باشد.

تفاوت python و R در تحلیل داده

انتخاب بین این دو زبان، بیش‌از آنکه به برتری مطلق یکی بر دیگری مربوط باشد به کاری که می‌خواهید انجام دهید بستگی دارد. هرکدام از یک نظر خاص، عملکرد درخشان‌تری دارند. بیایید ببینیم مزایا و معایب python و R به چه صورت است و در سناریوهای مختلف، کدام یک ابزار مناسب‌تری است.

۱- یادگیری ماشین (Machine Learning)

در انتخاب python یا R برای یادگیری ماشین، باید گفت که اینجا قلمرو پایتون است. اگرچه R کتابخانه‌های خوبی برای یادگیری ماشین دارد، اما پایتون با ابزارهایی مانند Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch به استاندارد صنعتی تبدیل شده‌است. اکنون ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های پیچیده در پایتون به شکل شگفت‌انگیزی ساده و کارآمد است.

مزایا و معایب python و R برای یادگیری ماشین:

• مزیت پایتون: اکوسیستم کامل و یکپارچه برای ساخت و استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای واقعی
• نقطه ضعف R: هرچند برای مدل‌سازی و استنتاج آماری عالی است، اما در زمینه استقرار مدل‌ها و یکپارچگی با سیستم‌های دیگر، به روانی پایتون عمل نمی‌کند.

مقاله مرتبط: تعریف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به زبان ساده

۲- علم داده و تحلیل آماری و پژوهش

در بررسی تفاوت python و R در این حوزه، می‌بینیم که R بر پایتون غلبه دارد. این زبان از ابتدا برای پژوهش و تحلیل‌های آماری عمیق ساخته شده‌است. جدیدترین و پیچیده‌ترین متدهای آماری، معمولاً ابتدا به‌صورت یک پکیج در مخزن بسته‌های R (CRAN) منتشر می‌شوند.

مزایا و معایب python و R در علم داده و پژوهش:

• مزیت R: دسترسی بی‌نظیر به طیف وسیعی از آزمون‌ها و مدل‌های آماری تخصصی. ابزاری ایدئال برای محققان و آماردانان
• نقطه ضعف پایتون: اگرچه کتابخانه‌هایی مانند Statsmodels قابلیت‌های آماری خوبی دارند، اما در مقایسه با عمق و تنوع اکوسیستم آماری R، در سطح پایین‌تری قرار می‌گیرند.

۳- مصورسازی داده (Data Visualization)

هنگام مقایسه python و R، جدالی بسیار نزدیک و رقابتی در مصورسازی داده را مشاهده می‌کنیم. نبردی بین انعطاف‌پذیری و زیبایی‌شناسی درگرفته است.

• نقطه قوت R: کتابخانه ggplot2 یک شاهکار در زمینه بصری‌سازی داده است. این کتابخانه براساس یک منطق منسجم به نام «گرامر گرافیک» کار می‌کند و به شما اجازه می‌دهد نمودارهایی بسیار زیبا، دقیق و باکیفیت انتشارات علمی خلق کنید.
• نقطه قوت پایتون: کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib، Seaborn و Plotly انعطاف‌پذیری بالایی دارند. به‌خصوص Plotly که برای ساخت داشبوردهای تعاملی و نمودارهای داینامیک تحت وب، ابزاری بی‌نظیر است.

تفاوت python و R در مصورسازی باعث می‌شود که انتخاب به هدف شما بستگی داشته باشد: اگر به دنبال یک نمودار هنرمندانه و گویا برای یک گزارش هستید، R انتخاب بهتری است. اگر به یک نمودار تعاملی برای یک داشبورد مدیریتی نیاز دارید، پایتون برنده است.

جدول خلاصه مقایسه‌ای تفاوت python و R

برای جمع‌بندی و ارائه یک دید کلی، جدول زیر تفاوت python و R را به‌صورت خلاصه نمایش می‌دهد. می‌توانید از این جدول به‌عنوان یک مرجع سریع برای درک اولیه تفاوت python با rstudio استفاده کنید.

ویژگی (Feature)	پایتون (Python)	R
هدف اصلی	چندمنظوره (برنامه‌نویسی عمومی، وب، علم داده، ML)	تخصصی (محاسبات آماری، تحلیل داده، گرافیک)
منحنی یادگیری	ملایم برای برنامه‌نویسان	شیب‌دارتر برای غیرآماری‌ها، آسان‌تر برای آماردانان
کتابخانه‌های کلیدی علم داده	Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn	Tidyverse (ggplot2, dplyr), caret, data.table
قدرت در یادگیری ماشین (ML Strength)	بسیار بالا، مناسب برای توسعه و استقرار	خوب و با تمرکز بر مدل‌سازی آماری در ML
قدرت در تحلیل آماری (Statistical Strength)	خوب، درحال رشد	بسیار بالا، تخصصی و عمیق
تجسم‌سازی داده (Data Visualization)	خوب و منعطف (Matplotlib, Seaborn, Plotly)	عالی، به‌ویژه برای گرافیک‌های آماری (ggplot2)
جامعه کاربری (Community)	بزرگ، متنوع، فعال	تخصصی، قوی در حوزه آمار و پژوهش
ادغام و استقرار (Integration & Deployment)	قوی، مناسب برای محیط‌های عملیاتی	چالش‌برانگیزتر، بهبود در حال انجام
محبوبیت در صنعت (Industry Popularity)	بالاتر، به‌ویژه در نقش‌های مرتبط با ML و مهندسی داده	قوی در نقش‌های تحلیلگر داده و پژوهش

چه زمانی پایتون و چه زمانی R را انتخاب کنیم؟

بسیار خب، پس از کالبدشکافی تفاوت python و R، بیایید تمام اطلاعات را در یک راهنمای عملی و سریع خلاصه کنیم. دیگر صحبت کافی است و زمان آن است که براساس هدف نهایی خود تصمیم بگیرید.

چه زمانی پایتون انتخاب بهتری است؟

باتوجه به ویژگی‌ها و نقاط قوتی که در بررسی تفاوت python و R برای پایتون برشمردیم، سناریوهای مشخصی وجود دارد که در آن‌ها این زبان می‌تواند انتخاب ارجح باشد.
پایتون (Python) را انتخاب کنید اگر:

• مقصد نهایی شما یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. اگر می‌خواهید مدل‌هایی بسازید که در نرم‌افزارهای واقعی کار کنند، پایتون انتخابی استاندارد و بی‌رقیب است.
• پایتون با کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Scikit-learn، TensorFlow، Keras و PyTorch، گزینه پیشرو و استاندارد صنعتی محسوب می‌شود. منابع متعددی به صراحت بر تسلط پایتون در حوزه یادگیری ماشین به‌دلیل کتابخانه‌های جامع و مناسب بودن آن برای یادگیری ماشین تأکید دارند.
• تحلیل داده بخشی از یک پروژه بزرگ‌تر است. اگر علاوه‌بر تحلیل به خراش وب (Web Scraping)، خودکارسازی فرایندها یا ساخت API نیاز دارید، تطبیق‌پذیری پایتون کار شما را بسیار آسان می‌کند.
• به دنبال یادگیری اولین زبان برنامه‌نویسی خود هستید. سینتکس ساده‌تر پایتون، آن را به گزینه‌ای بهتر برای شروع تبدیل می‌کند و درهای بیشتری را در دنیای نرم‌افزار به روی شما باز خواهد کرد.
• می‌خواهید مدل خود را مستقیماً وارد فاز تولید (Production) کنید. یکپارچه‌سازی مدل‌های پایتون با سیستم‌های دیگر، بسیار سرراست‌تر از R است.
• پایتون با ابزارهایی مانند Dask، امکان پردازش موازی و کار با مجموعه داده‌های حجیم‌تر (Big Data) از حافظه RAM را فراهم می‌کند و همچنین یکپارچگی قوی با Apache Spark از طریق PySpark، امکانات کاربردی برای پروژه‌هایی ارائه می‌دهد که نیاز به مقیاس‌پذیری و پردازش داده‌های حجیم در مراکز عملیاتی دارند.

نکته قابل توجه تفاوت python و R این است که قدرت پایتون در استقرار و یکپارچه‌سازی، آن را به گزینه‌ای بسیار مناسب برای جنبه‌های مهندسی داده تبدیل می‌کند که اغلب پیش‌نیاز یا مکمل وظایف علم داده هستند. پروژه‌های علم داده به ندرت در انزوا زندگی می‌کنند؛ آن‌ها نیاز به استقرار، ادغام با سیستم‌های دیگر و ساخت پایپ‌لاین‌های داده قوی دارند. پایتون در این زمینه برتری دارد و بنابراین برای تیم‌ها یا افرادی که مسئولیت چرخه کامل تولید یک محصول داده‌محور را بر عهده دارند انتخاب بسیار مناسبی است.

چه زمانی R انتخاب بهتری است؟

در بررسی تفاوت python و R به این نتیجه می‌رسیم که زبان R نیز باتوجه‌به تخصص و عمق خود در حوزه آمار، در سناریوهای خاصی می‌تواند بهترین گزینه باشد.
R را انتخاب کنید اگر:

• تمرکز اصلی شما بر تحلیل آماری عمیق و پژوهش‌های آکادمیک است. برای کارهای تحقیقاتی، انتشار مقالات و استفاده از جدیدترین متدهای آماری، R زبان تخصصی و قدرتمندتری است. همان‌طور که گفتیم، منابع مختلفی بر این نکته تاکید دارند که R «توسط آماردانان، برای آماردانان» طراحی شده‌است و این عمق تخصصی را نشان می‌دهد.
• هدف اصلی شما خلق بصری‌سازی‌های گویا و باکیفیت است. اگر می‌خواهید برای گزارش‌ها و مقالات خود نمودارهایی در سطح یک اثر هنری بسازید، ggplot2 در R ابزاری بی‌همتاست.
• درحال انجام تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis) هستید. اکوسیستم Tidyverse در R فرایند پاک‌سازی، مدیریت و کشف الگوهای اولیه در داده‌ها را به شکل فوق‌العاده‌ای روان و لذت‌بخش می‌کند.
• در یک حوزه تخصصی مانند بیوانفورماتیک یا اقتصادسنجی فعالیت دارید. در این رشته‌ها، R و پکیج‌های تخصصی آن اغلب ابزار استاندارد محسوب می‌شوند.

سناریوهای انتخاب بین پایتون و R

برای کمک به تصمیم‌گیری عملی‌تر، در جدول زیر براساس تفاوت python و R، برخی سناریوهای رایج در پروژه‌های تحلیل داده و زبان توصیه‌شده برای هر یک را به‌همراه دلیل ارائه داده‌ایم.

سناریو / نیاز	زبان توصیه‌شده	دلیل
ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید	پایتون (Python)	کتابخانه‌های قوی (TensorFlow, Scikit-learn)، قابلیت ادغام بالا با سایر سیستم‌ها
تحلیل آماری بسیار تخصصی و مدل‌سازی‌های پیچیده	R	پکیج‌های آماری گسترده و عمیق، طراحی شده اختصاصاً برای آمار
توسعه یک اپلیکیشن وب با قابلیت‌های تحلیل داده داخلی	پایتون (Python)	چندمنظوره بودن، فریمورک‌های وب قدرتمند (Flask, Django)
ایجاد گرافیک‌ها و نمودارهای آماری باکیفیت	R	قدرت بی‌نظیر ggplot2 و سایر ابزارهای تجسم‌سازی تخصصی آماری
پروژه‌هایی که نیاز به اتوماسیون وظایف تکراری و اسکریپت‌نویسی عمومی دارند	پایتون (Python)	سادگی سینتکس، کتابخانه‌های عمومی برای تعامل با سیستم‌عامل و فایل‌ها
تحقیقات آکادمیک با تمرکز بر روش‌های آماری نوین و توسعه متدولوژی‌های جدید	R	محبوبیت گسترده در دانشگاه‌ها، دسترسی سریع به پکیج‌های آماری جدید و جامعه پژوهشی فعال
کار با داده‌های ساختاریافته، پاکسازی داده، آماده‌سازی داده برای تحلیل عمومی	هر دو (بسته به ترجیح و سایر نیازهای پروژه)	پایتون (با کتابخانه Pandas) و R (با پکیج‌های dplyr, data.table) هر دو در این زمینه بسیار توانمند هستند.
نیاز به جامعه کاربری بزرگ و منابع آموزشی متنوع برای شروع سریع و رفع مشکلات عمومی	پایتون (Python)	جامعه کاربری بزرگتر و عمومی‌تر، منابع آموزشی فراوان و متنوع برای مبتدیان در زمینه‌های مختلف

حالا که به‌احتمال زیاد پس از بررسی تفاوت python و R، ابزار خود را انتخاب کرده‌اید، باید آمادهٔ رویارویی با چالش بعدی باشید. چالشی که دیگر به انتخاب زبان مربوط نیست، بلکه به اسب شما برای مسابقه مربوط است: قدرت سخت‌افزار

چالش اصلی تحلیل داده با R و پایتون

شما با مقایسه و انتخاب بین Python و R، زبان خود را پیدا کرده‌اید و آماده‌اید تا دنیای داده‌ها را فتح کنید. مدل خود را روی یک مجموعه داده نمونه اجرا می‌کنید و همه‌چیز عالی پیش می‌رود. سپس تصمیم می‌گیرید به سراغ مجموعه داده اصلی بروید؛ یک فایل چند گیگابایتی که قرار است تحلیل شما را به یک پروژه واقعی تبدیل کند.

در این لحظه است که با یک حقیقت تلخ روبه‌رو می‌شوید: هر دو زبان، به‌شدت گرسنهٔ منابع هستند و تمایل دارند تمام مجموعه داده را در حافظه رم (RAM) بارگذاری کنند. اگر حجم داده‌های شما از رم موجود در سیستم شخصی‌تان بیشتر باشد، بهترین لپ‌تاپ یا کامپیوتر هم پرچم تسلیم را بالا می‌برد؛ سیستم هنگ می‌کند و با خطاهای ناامیدکننده‌ای مانند MemoryError در پایتون یا cannot allocate vector در R مواجه می‌شوید.

در این لحظه، دیگر تفاوت Python و R اهمیتی ندارد. شما به‌جای تمرکز بر تحلیل و کشف الگوها، درحال جنگیدن با محدودیت‌های سخت‌افزاری خود هستید. این وضعیت مانند آن است که از یک نقاش چیره‌دست بخواهید شاهکارش را روی یک دفترچه یادداشت نقاشی کند! مهارت وجود دارد، اما ابزار کوچک است.

عبور از بن‌بست سخت‌افزاری با محاسبات ابری

این بن‌بست، دقیقاً همان لحظه‌ای است که متخصصان داده مدرن به سراغ راه‌حل خلاقانه اجاره ابرکامپیوتر می‌روند و مفهوم سرورهای محاسبات سنگین (HPC) یا سرورهای ابری قدرتمند را مطرح می‌کنند. در این روش، شما به‌جای تکیه بر منابع محدود خود، از قدرت یک زیرساخت عظیم در یک دیتاسنتر حرفه‌ای بهره می‌برید.

این رویکرد چگونه چالش‌های شما را حل می‌کند؟

• ۱. حافظه (RAM) و پردازنده (CPU) بدون محدودیت:

به‌جای نگرانی از کمبود ۱۶ یا ۳۲ گیگابایت رم، شما به سرورهایی با صدها گیگابایت رم و ده‌ها هسته پردازشی قدرتمند دسترسی دارید. این یعنی می‌توانید کل مجموعه داده را بدون هیچ خطایی در حافظه بارگذاری کنید و محاسبات پیچیده را در چند دقیقه -به‌جای چند ساعت- انجام دهید.

• ۲. قدرت پردازنده‌های گرافیکی (GPU) برای یادگیری ماشین:

برای پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، می‌توانید از سرورهای مجهز به GPUهای حرفه‌ای استفاده کنید. این کار سرعت آموزش مدل‌های شما را ده‌ها یا حتی صدها برابر افزایش می‌دهد.

• ۳. مقیاس‌پذیری و مدیریت هوشمندانه هزینه‌ها:

نیازی به سرمایه‌گذاری هنگفت برای خرید سخت‌افزاری که به سرعت قدیمی می‌شود نیست. شما می‌توانید یک سرور قدرتمند را برای چند ساعت یا چند روز اجاره کنید، سنگین‌ترین تحلیل خود را روی آن اجرا کنید و پس‌از اتمام کار، آن را خاموش کنید. این مدل پرداخت به میزان مصرف (Pay-as-you-go)، هزینه‌های شما را به‌شکل چشمگیری کاهش می‌دهد.

این دقیقاً همان زیرساختی است که ما در ابر فردوسی تحت عنوان سرورهای محاسبات سنگین (HPC) ارائه می‌دهیم. هدف ما این است که شما دغدغه محدودیت سخت‌افزار را برای همیشه فراموش کرده و تمام انرژی و زمان خود را برروی علم داده و پاسخ به سؤالات مهم کسب‌وکارتان بگذارید. اگر برای استفاده از این سرویس مردد هستید ما ۱۰۰ هزارتومان شارژ رایگان به شما هدیه می‌دهیم تا بتوانید بدون نگرانی محاسبات سنگین با ابر فردوسی را تجربه کنید.

جمع‌بندی

در نهایت، تفاوت Python و R در فلسفه وجودی آن‌ها خلاصه می‌شود: پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره با اکوسیستم علم داده قدرتمند است و درمقابل، R یک زبان تخصصی برای آمار و تحلیل داده‌است. انتخاب بین این دو به‌جای اینکه یک انتخاب فنی باشد، یک انتخاب راهبردی براساس اهداف شماست. به یاد داشته باشید که بهترین متخصصان علم داده کسانی هستند که به‌‌جای تعصب، توانایی استفاده از ابزار مناسب برای هر کار را دارند و بسیاری از آن‌ها، بسته به نیاز پروژه از هر دو زبان در کنار هم استفاده می‌کنند.

نظر شما چیست؟ شما از این دو زبان برای چه پروژه‌هایی استفاده کرده‌اید و چه تجربه‌ای از کار با آن‌ها دارید؟ از بخش نظرات، تجربیات خود را با ما به‌اشتراک بگذارید.

سؤالات متداول