आर बनाम पायथन: डेटा साइंस के लिए क्या चुनना चाहिए

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पायथन बनाम आर तर्क शायद उन लोगों के लिए व्यापक रूप से जाना जाता है जो डेटा साइंस या एनालिटिक्स में काम करते हैं। दोनों भाषाओं के फायदे और नुकसान हैं, भले ही वे डेटा-संचालित नवाचार, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता(Ml and AI) के माध्यम से भविष्य को जीवंत बना रहे हों।

दो मुक्त स्रोत भाषाएँ कई पहलुओं में उल्लेखनीय रूप से एक-दूसरे के समान हैं। दोनों भाषाएँ मुफ्त डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं और व्यावसायिक विश्लेषण, स्वचालन और बड़े डेटा अनुसंधान सहित डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों (Data Science Application)के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त हैं। दोनों के बीच प्राथमिक अंतर यह है कि आर की जड़ें सांख्यिकीय विश्लेषण में हैं, जबकि पायथन एक सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा है। आपके विशेष उपयोग के मामलों के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाए यह प्रश्न समय बीतने के साथ कम प्रासंगिक होता जा रहा है।

 

पाइथॉन क्या है

पायथन एक बहुउद्देशीय, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जो अपने कोड की पठनीयता पर ज़ोर देती है। पायथन, जिसे 1989 में पेश किया गया था, सीखना आसान है और प्रोग्रामर और डेवलपर्स का पसंदीदा है। वास्तव में, पायथन सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची में से एक है।

निम्नलिखित पायथन लाइब्रेरी डेटा विज्ञान कार्यों में सहायता करती हैं:

• Numpy के साथ विशाल आयामी सरणियों का प्रबंधन
• डेटा विश्लेषण और हेरफेर के लिए पांडा
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए, Matplotlib का उपयोग करें।

इसके अतिरिक्त, पायथन बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग परिनियोजन के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। स्किकिट-लर्न, केरास और टेन्सरफ्लो जैसे उपकरण, जो विशेष गहन शिक्षण और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के इसके पोर्टफोलियो का हिस्सा हैं, डेटा वैज्ञानिकों को जटिल डेटा मॉडल बनाने की अनुमति देते हैं जो सीधे उत्पादन प्रणाली में प्लग इन होते हैं। फिर, ज्यूपिटर नोटबुक आपके लाइव पायथन कोड, समीकरणों, विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा विज्ञान के स्पष्टीकरण के साथ दस्तावेज़ों को त्वरित रूप से साझा करने के लिए एक ओपन सोर्स वेब एप्लिकेशन है।

 

आर क्या है

प्रोग्रामिंग भाषा आर मुफ़्त और खुला स्रोत है, और इसे सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(Data Visualization) को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। आर, जिसे 1992 में बनाया गया था, में डेटा रिपोर्टिंग और जटिल डेटा मॉडल के लिए परिष्कृत क्षमताओं के साथ एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र है। आर निम्नलिखित के लिए पुस्तकालयों और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, और आर के साथ डेटा साइंस (Data Science with R) शोधकर्ताओं और शिक्षाविदों के बीच काफी पसंद किया जाता है:

• डेटा तैयार करना और साफ़ करना
• विज़ुअलाइज़ेशन का विकास करना
• गहन शिक्षण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तैयार करना और उनका आकलन करना

RStudio में, एक एकीकृत विकास वातावरण (IDE), R का उपयोग अक्सर सीधे सांख्यिकीय विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग के लिए किया जाता है। शाइनी के माध्यम से, आर अनुप्रयोगों का उपयोग सीधे और इंटरैक्टिव रूप से ऑनलाइन किया जा सकता है।

 

आर और पायथन के बीच प्राथमिक अंतर डेटा विश्लेषण का फोकस है।

डेटा विज्ञान के प्रति दोनों भाषाओं के दृष्टिकोण अधिकतर भिन्न होते हैं। बड़े समुदाय दोनों ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करते हैं, जो लगातार अपने पुस्तकालयों और उपकरणों का विस्तार कर रहे हैं। हालाँकि, पायथन डेटा हेरफेर के लिए अधिक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है, आर को मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए नियोजित किया जाता है। C++ और Java के समान, Python एक सुपाठ्य और सीखने में आसान व्याकरण वाली बहुउद्देशीय भाषा है। पायथन एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो स्केल्ड उत्पादन सेटिंग्स में गहन डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, पायथन का उपयोग मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने या आपके मोबाइल एपीआई में चेहरे की पहचान को शामिल करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, आर सांख्यिकीविदों द्वारा बनाया गया था और यह विशेष विश्लेषण और सांख्यिकीय मॉडल से अत्यधिक प्रभावित है। आर एक शक्तिशाली सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है, जिसमें थोड़ी मात्रा में कोड और आश्चर्यजनक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन होते हैं। उदाहरण के लिए, आर का उपयोग उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करने या जीनोमिक्स अनुसंधान करने के लिए किया जा सकता है।

 

अन्य महत्वपूर्ण विविधताएँ

डेटा संग्रह: पायथन डेटा प्रारूपों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, जिसमें वेब-स्रोत JSON और अल्पविराम से अलग किए गए मान (CSV) फ़ाइलें शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, आप SQL तालिकाओं को अपने पायथन कोड में आसानी से आयात कर सकते हैं। पायथन अनुरोध पैकेज वेब विकास में डेटासेट बनाने के लिए वेब से डेटा इकट्ठा करना आसान बनाता है। दूसरी ओर, आर, डेटा विश्लेषकों को टेक्स्ट, सीएसवी और एक्सेल फाइलों से जानकारी आयात करने की अनुमति देने के लिए बनाया गया है। आप मिनिटैब या एसपीएसएस प्रारूप में बनाई गई फ़ाइलों को आर डेटाफ्रेम में भी परिवर्तित कर सकते हैं। Rvest जैसे आधुनिक R उपकरण सरल वेबस्क्रैपिंग के लिए बनाए गए हैं, भले ही Python ऐसा करने के लिए अधिक लचीला है।

डेटा अन्वेषण: पांडास, पायथन की डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी, आपको डेटा की जांच करने की अनुमति देती है। आप फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं, सेकंड के भीतर, डेटा को सॉर्ट और प्रदर्शित किया जा सकता है। दूसरी ओर, आर, डेटा अन्वेषण के लिए विभिन्न प्रकार के विकल्प प्रदान करता है और विशाल डेटासेट के सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अनुकूलित है। आप संभाव्यता वितरण बना सकते हैं, विभिन्न सांख्यिकीय परीक्षण चला सकते हैं, और आर के साथ सामान्य मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग(Data Mining) दृष्टिकोण नियोजित कर सकते हैं।

डेटा मॉडलिंग: डेटा मॉडलिंग के लिए मानक पुस्तकालय पायथन में उपलब्ध हैं, जिनमें वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और गणना के लिए SciPy, संख्यात्मक मॉडलिंग विश्लेषण के लिए Numpy और मशीन सीखने के तरीकों के लिए Scikit-Learn शामिल हैं। आर में विशिष्ट मॉडलिंग विश्लेषण करने के लिए आपको कभी-कभी आर की मुख्य क्षमताओं के बाहर के पैकेजों पर भरोसा करने की आवश्यकता हो सकती है। लेकिन पैकेजों के विशेष संग्रह को टिडीवर्स के रूप में जाना जाता है, इसलिए डेटा को आयात करना, हेरफेर करना, कल्पना करना और रिपोर्ट करना आसान है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: हालाँकि पायथन इसमें उत्कृष्ट नहीं है, फिर भी आप Matplotlib मॉड्यूल का उपयोग करके सरल ग्राफ़ और चार्ट बना सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप सीबॉर्न मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन के साथ अधिक आकर्षक और शैक्षिक सांख्यिकीय दृश्य बना सकते हैं। दूसरी ओर, आर को सांख्यिकीय विश्लेषण के निष्कर्ष प्रस्तुत करने के लिए विकसित किया गया था, और बेस ग्राफिक्स मॉड्यूल आपको सरल ग्राफ़ और चार्ट जल्दी से तैयार करने में सक्षम बनाता है। इसके अतिरिक्त, ggplot2 का उपयोग प्रतिगमन रेखाओं सहित अधिक जटिल स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए किया जा सकता है।

 

कौन सी भाषा-पायथन या आर-आपके लिए सर्वोत्तम है?

उपयोग की जाने वाली उपयुक्त शब्दावली परिस्थितियों पर निर्भर करती है। यहां कुछ बातें सोचने लायक हैं:

क्या आपने पहले कभी प्रोग्राम किया है?

पढ़ने में आसान सिंटैक्स के कारण पायथन में सीखने की प्रक्रिया सहज और रैखिक है। ऐसा माना जाता है कि यह नए प्रोग्रामर के लिए उपयुक्त भाषा है। आर के साथ, शुरुआती लोग कुछ ही मिनटों में डेटा विश्लेषणात्मक कार्य कर सकते हैं। हालाँकि, इसकी जटिलता के कारण परिष्कृत आर क्षमताओं में महारत हासिल करना अधिक चुनौतीपूर्ण है।

आपके सहकर्मी क्या काम करते हैं?

बिना किसी प्रोग्रामिंग ज्ञान के, शिक्षाविद, इंजीनियर और वैज्ञानिक प्रयोग और डेटा खोज के लिए बेजोड़ संसाधनों के साथ सांख्यिकीय कार्यक्रम आर.लर्निंग का उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए, विशेष रूप से ऑनलाइन अनुप्रयोगों के भीतर डेटा विश्लेषण के लिए, पायथन के साथ डेटा साइंस(Data Science with Python) एक बेहतर विकल्प है।

आप किन मुद्दों को संबोधित करने का प्रयास कर रहे हैं?

आर प्रोग्रामिंग में डेटा अन्वेषण और प्रयोग के लिए बेजोड़ पैकेज हैं, जो इसे सांख्यिकीय सीखने के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है। मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए, विशेष रूप से ऑनलाइन अनुप्रयोगों के भीतर डेटा विश्लेषण के लिए, पायथन एक बेहतर विकल्प है।

ग्राफ़ और चार्ट कितने महत्वपूर्ण हैं?

अपने डेटा को आश्चर्यजनक छवियों में प्रदर्शित करने के लिए आर प्रोग्राम का उपयोग करें। दूसरी ओर, पायथन अनुप्रयोगों को इंजीनियरिंग सेटिंग में शामिल करना आसान है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि Microsoft मशीन लर्निंग सर्वर सहित कई समाधान, R और Python दोनों का समर्थन करते हैं। इस वजह से, अधिकांश व्यवसाय दो भाषाओं को जोड़ते हैं, जिससे आर बनाम पायथन(R vs Python) का तर्क विवादास्पद हो जाता है। वास्तव में, आप डेटा उत्पादों को वितरित करने के उद्देश्य से पायथन पर स्विच करने से पहले प्रारंभिक डेटा अन्वेषण और विश्लेषण के लिए आर का उपयोग कर सकते हैं।

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