Python یا R؟ مقایسه جامع دو زبان قدرتمند برنامه‌نویسی

ورود به علم داده، بیش‌از آنکه شبیه برداشتن یک واحد درسی جدید باشد به عضویت در یک مکتب فکری شباهت دارد. در همان ابتدای راه با یک دوراهی بنیادین روبه‌رو می‌شوید که انتخاب هر مسیر، جهان‌بینی شما را در تحلیل داده‌ها شکل می‌دهد: آیا باید به قبیله‌ی عمل‌گرایان چندمنظوره پیوست یا در جمع متخصصان آماری و پژوهشگران دقیق قرار گرفت؟

این همان جدال همیشگی میان دو ابزار قدرتمند یعنی انتخاب بین python و R است. در نگاه اول، صرفاً یک انتخاب فنی به نظر می‌رسد؛ اما هرکس که چند صباحی را در این حوزه گذرانده باشد، می‌داند که بحث بر سر تفاوت Python و R فراتر از چند خط کد و کتابخانه است. این بحث درباره‌ی رویکرد، فلسفه و در نهایت، هویتی است که به‌عنوان یک متخصص داده برای خود می‌سازید.

در یک سو، پایتون ایستاده است؛ یک ابزار همه‌کاره که از ساخت یک وب‌سایت تا آموزش یک مدل هوش مصنوعی پیچیده را به سادگی انجام می‌دهد. در سوی دیگر، R قرار دارد؛ مثل میکروسکوپ دقیق و قدرتمند که برای شکافتن عمیق‌ترین لایه‌های آماری و خلق بصری‌سازی‌هایی هنرمندانه طراحی شده‌است.

هدف این مقاله برافراشتن پرچم پیروزی برای یکی از این دو نیست. ما اینجا هستیم تا برای مقایسه نرم افزار python و R، این دو جهان را بی‌طرفانه کالبدشکافی کنیم و یک نقشه راه عملی در اختیار شما بگذاریم. در پایان، شما یک تحلیل‌گر آگاه خواهید بود که می‌داند برای تحلیل داده پایتون بهتر است یا R؟ و برای پروژه خود باید از کدام استفاده کند.

تفاوت python با rstudio: معرفی و مروری بر تفاوت‌ها

پس از 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 شخصیتی سروکار داریم.

تفاوت python و R: 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.

تفاوت python و R: 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.

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: از نظر اکوسیستم، کتابخانه‌ها و جامعه کاربری

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 هر نوع 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: نقاط قوت و ضعف هر زبان در تحلیل داده

انتخاب بین این دو زبان، بیش از آنکه به برتری مطلق یکی بر دیگری مربوط باشد به کاری که می‌خواهید انجام دهید بستگی دارد. هرکدام در یک زمین بازی 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- تفاوت python و R برای 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.

۲- تفاوت python یا R برای علم داده و تحلیل آماری و پژوهش

در بررسی تفاوت python و R در این حوزه، می‌بینیم که R پادشاهی می‌کند. 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- تفاوت python و R در حوزه 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 تفاوت python و R، خلاصه مقایسه‌ای

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

حکم نهایی: 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 پروژه‌های سنگین تحلیل داده: آیا کامپیوتر شخصی شما پاسخگوست؟

تا اینجا در مورد تفاوت python و R صحبت کردیم. اما فرض کنید شما با مقایسه و انتخاب بین python و R، زبان خود را پیدا کرده‌اید و اکنون ابزار تیز و دقیقی در دست دارید و آماده‌ی فتح دنیای داده‌ها هستید. مدل خود را روی یک مجموعه داده‌ی نمونه اجرا می‌کنید و همه چیز عالی پیش می‌رود. سپس تصمیم می‌گیرید به سراغ مجموعه داده‌ی اصلی بروید؛ یک فایل چند گیگابایتی که قرار است تحلیل شما را به یک پروژه واقعی تبدیل کند.

اینجاست که با یک حقیقت تلخ روبه‌رو می‌شوید: باوجود تفاوت python و R، هر دو زبان به‌شدت گرسنهٔ منابع هستند.

این دو زبان، در حالت عادی، تمایل دارند تمام مجموعه داده را در حافظه رم (RAM) بارگذاری کنند. این کار سرعت دسترسی را بالا می‌برد، اما یک نقطه ضعف مرگبار دارد: اگر حجم داده‌های شما از رم موجود در سیستم شخصی‌تان بیشتر باشد، بهترین لپ‌تاپ یا کامپیوتر رومیزی را هم که داشته باشید، پرچم تسلیم برافراشته می‌کند؛ چون پردازنده (CPU) درگیر می‌شود، سیستم هنگ می‌کند و در نهایت با خطاهای ناامیدکننده‌ای مانند cannot allocate vector در R یا MemoryError در پایتون 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 چیره دست بخواهید تابلوی «آفرینش آدم» را روی یک دفترچه یادداشت نقاشی کند! ابزار و مهارت وجود دارد، اما بوم نقاشی کوچک است.

عبور از محدودیت‌های تفاوت python و R در اجرا با ابر فردوسی

این بن‌بست سخت‌افزاری، دقیقاً همان نقطه‌ای است که متخصصان دادهٔ مدرن، رویکرد خود را تغییر می‌دهند. آن‌ها به‌جای خرید سیستم‌های گران‌قیمت و استهلاک‌پذیر، ابزار خود را اجاره می‌کنند.

اینجاست که می‌توانیم مفهوم سرورهای محاسبات سنگین (HPC) ابر فردوسی را معرفی کنیم. در ابر فردوسی به‌جای کامپیوتر شخصی خود، به یک ابرکامپیوتر با صدها گیگابایت رم و ده‌ها هسته پردازشی قدرتمند دسترسی دارید. سروری که می‌توانید برای چند ساعت یا چند روز اجاره کنید، سنگین‌ترین تحلیل‌ها و پیچیده‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین خود را روی آن اجرا و پس از اتمام کار، آن را خاموش کنید.

در واقع، شما دیگر درگیر انتخاب بین یک لپ‌تاپ با ۱۶ یا ۳۲ گیگابایت رم نیستید؛ شما به یک منبع قدرت تقریباً نامحدود دسترسی دارید.

چالش‌های تحلیل داده‌های سنگین روی کامپیوتر شخصی و در ابر فردوسی

در جدول زیر از آخرین بخش مقالهٔ تفاوت python و R، به‌طور خلاصه چالش‌های اصلی کار با داده‌های سنگین روی کامپیوترهای شخصی و چگونگی پاسخگویی سرورهای محاسبات سنگین ابری ما به این چالش‌ها را نشان داده‌ایم.

چالش روی کامپیوتر شخصی	پیامد مستقیم	راهکار با سرور محاسبات سنگین ابر فردوسی
کمبود حافظه RAM برای بارگذاری کل داده	خطا (“Cannot allocate vector” در R)، کرش شدن برنامه، نیاز به نمونه‌گیری یا استفاده از تکنیک‌های پیچیده مدیریت حافظه	دسترسی به مقادیر بسیار بالای RAM، امکان پردازش کل مجموعه داده در حافظه بدون مشکل
سرعت پایین پردازش CPU برای محاسبات پیچیده و الگوریتم‌های سنگین	زمان اجرای بسیار طولانی تحلیل‌ها، کندی در تکرار آزمایش‌ها و بهبود مدل‌ها	دسترسی به پردازنده‌های (CPU) قدرتمند چندهسته‌ای نسل جدید و حتی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) برای تسریع محاسبات موازی، کاهش چشمگیر زمان پردازش
محدودیت در اجرای موازی وظایف و بهره‌گیری کامل از توان پردازشی	عدم استفاده بهینه از تمام پتانسیل پردازشی موجود، طولانی‌تر شدن زمان کلی پروژه	امکان اجرای وظایف به‌صورت کاملاً موازی روی تعداد زیادی هسته پردازشی یا حتی چندین ماشین مجازی به صورت همزمان، مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
ناتوانی در کار با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ (در مقیاس ترابایت)	محدود شدن به کار با داده‌های کوچک‌تر یا نمونه‌ها، از دست رفتن بینش‌های بالقوه و جامعیت تحلیل	ظرفیت ذخیره‌سازی بالا، سریع و قابل گسترش، امکان کار با داده‌ها در هر حجمی بدون نگرانی از محدودیت فضا
پیچیدگی راه‌اندازی و مدیریت محیط و وابستگی‌ها برای ابزارهای Big Data (مانند Dask, Spark) روی سیستم محلی	نیاز به دانش فنی بالا برای پیکربندی، نصب و نگهداری، اتلاف وقت برای مدیریت زیرساخت به‌جای تحلیل	محیط‌های ازپیش‌تنظیم‌شده یا با قابلیت تنظیم آسان برای ابزارهای رایج علم داده و Big Data، کاهش بار مدیریتی و تمرکز بر تحلیل
هزینه بالای تهیه، نگهداری و به‌روزرسانی سخت‌افزار قدرتمند شخصی	سرمایه‌گذاری اولیه بسیار زیاد، هزینه استهلاک، نیاز به ارتقای مداوم برای همگام شدن با تکنولوژی	پرداخت براساس میزان مصرف واقعی منابع (Pay-as-you-go)، عدم نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه سنگین، دسترسی همیشگی به آخرین تکنولوژی‌های سخت‌افزاری

بخش کوچکی از امکانات سرور محاسبات سنگین ابر فردوسی:

• محدودیت‌ها را فراموش کنید: بدون نگرانی از حجم داده، پروژه‌ها با هرمیزان از تفاوت python و R خود را با بالاترین سرعت اجرا کنید.
  
  
• بر روی تحلیل تمرکز کنید: زمان و انرژی ذهنی خود را به‌جای مدیریت منابع و بهینه‌سازی‌های پیچیده، صرفاً روی علم داده متمرکز کنید.
  
  
• هزینه‌ها را مدیریت کنید: به جای سرمایه‌گذاری هنگفت برای خرید سخت‌افزاری که به سرعت قدیمی می‌شود، فقط به اندازه نیازتان هزینه پرداخت کنید.
  
  
• قدرت پردازش بی‌نظیری را تجربه کنید: ابر فردوسی دسترسی به جدیدترین نسل پردازنده‌های (CPU) چندهسته‌ای با فرکانس بالا را فراهم می‌کند که قادر به انجام محاسبات سنگین با سرعت فوق‌العاده هستند.
  
  
• از حافظه RAM بسیار بالا (Abundant RAM) استفاده کنید: در ابر فردوسی امکان انتخاب سرورهایی با مقادیر بالای رم دارید که امکان کار با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ داده را در حافظه فراهم می‌کنند.
  
  
• منابع را هرطور که می‌خواهید تغییر دهید: نیازهای محاسباتی یک پروژه تحلیل داده ممکن است در طول زمان تغییر کند. ابر فردوسی به شما امکان می‌دهد تا منابع محاسباتی خود (شامل CPU، RAM، GPU و فضای ذخیره‌سازی) را به‌سرعت و به‌سادگی و براساس نیاز لحظه‌ای پروژه، افزایش یا کاهش دهید.

تفاوت python و R: سخن پایانی ابر فردوسی

در نهایت، جدال میان پایتون و R بیشتر از آنکه یک واقعیت فنی باشد، یک سرگرمی ذهنی است. حقیقت این است که هیچ «بهترین زبان» مطلقی وجود ندارد؛ بلکه «بهترین ابزار برای یک کار مشخص» وجود دارد. تفاوت Python و R در فلسفه و رویکرد آن‌هاست: پایتون یک ژنرالیست قدرتمند است که برای ساختن و یکپارچه‌سازی طراحی شده و R یک متخصص دقیق است که برای تحقیق و کشف عمیق ساخته شده‌است.

انتخاب شما باید بازتابی از اهداف‌تان باشد، نه تعصب به یک ابزار.

اما مهم‌ترین درسی که از مقایسه python و R می‌گیریم، فراتر از خود زبان‌هاست. در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌صورت نمایی درحال رشد است، بحث بر سر انتخاب زبان، در مقابل چالش «قدرت پردازشی»، رنگ می‌بازد. چه پایتون را انتخاب کنید و چه R، برای اجرای پروژه‌های جدی و در مقیاس بزرگ به یک زیرساخت قدرتمند نیاز خواهید داشت. بنابراین، هوشمندانه‌ترین انتخاب نه فقط انتخاب زبان، بلکه انتخاب محیطی است که به شما اجازه می‌دهد بدون دغدغهٔ سخت‌افزار، بر روی تحلیل و خلاقیت تمرکز کنید.

سؤالات متداول درباره «تفاوت python و R»