מלימוד פייתון (Python) או R עד Data Science וכל מה שביניהם

עולם התכנות מציע אין סוף שפות פיתוח, חלקן שפות עיליות מובילות, חלק גדול הינן שפות שהשימוש בהן הוא מאוד צר ונישתי. בעולם הDS אנחנו מדברים היום על שתי שפות תכנות מובילות: פייתון (Python) ו-R.

במאמר זה נדגיש כמה מההבדלים בין השפות ונסביר שלשתיהן יש מקום בעולם המדע והמידע.

אז נתחיל בזה שאין הרבה הבדל בין שתי שפות בהקשר של ניתוח/עיבוד נתונים. עניין הבחירה מתבסס על הבחירה האישית של כל אחד. לכל שפה יש יתרונות וחסרונות בעבודה אבל למעשה כל אחת מהשפות מציעה את אותו הפתרון.

באיזה שפת תכנות להשתמש בתהליכי DS: פייתון או R?

שפת R:

שפת R פותחה בשנת 1995 כיישום נוסף של שפת התכנות S. המטרה היתה לפתח שפה שהתמקדה במתן דרך טובה וידידותית יותר למשתמש לעשות ניתוח נתונים, סטטיסטיקה ומודלים גרפיים. בתחילה Rשימשה בעיקר באקדמיה ובמחקר, אך לאחרונה גם בתעשייה מגלים בה עניין וזה הופך אותה לאחת השפות הסטטיסטיות שנמצאות בצמיחה המהירה בעולם העסקי.

אחת החוזקות העיקריות של R היא הקהילה העצומה שלה המספקת תמיכה ותרומה פעילה. הקהילה מייצרת ותורמת חבילות שונות לעבודה ב-R אשר משבחות את השפה. החבילות הללו הינן אוסף של פונקציות שונות של R אשר מקלות על משתמש ומאפשרות לו גישה מיידית לכל הטכניקות האחרונות והפונקציונליות, ללא צורך לפתח הכל מאפס בעצמך.

לבסוף, למתכנת מנוסה לא יהיה קשה להתחיל לעבוד עם R במהירות. לעומת זאת למתחילים הדרך הזו תהיה קשה יותר, והם עלולים למצוא את עצמם נאבקים עם עקומות למידה תלולות. למרבה המזל, יש משאבים רבים ללמוד את השפה ולקבל סיוע ועזרה.

השימוש ב-R:

R משמשת בעיקר בניתוח נתונים כאשר מדובר בתחנת מחשוב בודדת או שרת מבודד. זו שפה נהדרת למחקר, ולכמעט כל סוג ניתוח אנליטי של נתונים בזכות מספר עצום של חבילות ואפשרויות ביצוע בדיקות אשר מגיעות עם כלים מרובים להרצה מהירה ויעילה. גם כשמדובר בנתונים Big Data.

שפת פייתון:

Python פותחה בשנת 1991 עם דגש מאוד גדול על יעילות מירבית וקריאות קוד קלה. מתכנתים המעוניינים להתעמק בניתוח נתונים או ליישם טכניקות סטטיסטיות הם חלק מהמשתמשים העיקריים של Python למטרות סטטיסטיות. בנוסף ניתן לראות שככל שמתקרבים לעבודה בסביבה הנדסית, כך סביר יותר שמפתח הוא זה שיעדיף לעבוד עם פייתון ולא עם שפה אחרת אם יש לו אפשרות בחירה. מדובר בשפה גמישה, היא נהדרת לפיתוח בסביבות חדשניות, ובהינתן שהשפה קלה ופשוטה לכתיבה וקריאה גם עקומת הלמידה שלה נמוכה באופן יחסי לשפות אחרות.

בדיוק כמו לשפת R, כך גם ל- Python יש קהילה גדולה, היא קצת יותר מפוזרת שכן היא שפה דינמית ומתאימה לצרכים שונים ועונה על מטרות שונות. עם זאת, השימוש של Python במדע הנתונים צומח במהירות והשפה תופסת עמדה דומיננטית יותר, הציפיות גדלות ועוד יישומים לניתוח נתונים מתווספים לעזרת מדעני הנתונים.

בשנתיים האחרונות יותר ויותר אנשים עוברים מ- R לפייתון. מאידך, ניתן לזהות גם קבוצה הולכת וגדלה של מקצוענים שמשלבים את שתיהן בהתאם לצורך.

שימוש בפייתון:

אתה יכול להשתמש ב- Python כאשר משימות ניתוח הנתונים שלך צריכות להיות משולבות עם יישומי אינטרנט או אם קוד הסטטיסטיקה צריך להיות משולב לתוך מסד נתונים ל-Production, וכן פייתון היא כלי נהדר ליישם אלגוריתמים ל- Production. אם פעם ניתוח נתונים בשפה זו היה תחת ספק על טיב התוצאות, עם השנים החבילות לניתוח נתונים השתפרו פלאים וכיום שימוש בפייתון הופך להיות סטנדרט DEFACTO. מה שחשוב הוא להתקין את החבילות הנדרשות לניתוח נתונים: NumPy / SciPy / pandas / matplotlib / scikit-learn.

אז איך לבחור באיזה שפה להשתמש:

ההבדל בין פייתון לבין R הוא במידה רבה פילוסופי. אחת מהן היא שפת תכנות דינמית שפותחה על ידי מפתחי UNIX, ואומצה ע"י מדעני נתונים במהירות בזכות החבילות המצוינות שלה ויתרונות אחרים שציינו קודם, השניה הינה כלי לניתוח נתונים שתוכנן ע"י אותם מדעני הנתונים שהזכרנו קודם.

נתאר כמה יתרונות של כל שפה והשאר תלוי בכם!

1. עיבוד מוקדם של נתונים – preprocessing

בפייתון יותר קל לעשות עיבוד מוקדם של נתונים:

לפחות 50% מהזמן אנליסטים עסוקים בטיוב נתונים, בלי קשר למהי השפה הטובה יותר, יותר אינטואיטיבי ונוח לבצע טיוב נתונים עם שפה כללית דינמית עם יכולות מרובות שתאפשר לך להשתמש בפונקציונליות מסוימת רק כשאתה צריך. כמפתח פייתון אתה מכיר את כל היכולות של השפה אך גם את המבנה והאפשרויות התמונות בה גם אם לא מימשת אותם אף פעם. לכן זה קל להוסיף פונקציה חדשה או שכבה חדשה על מנת לנקות את הנתונים. התהליך הזה מאוד קל וזה יתרון עצום.

לעומת זאת, R מאפשרת לך שימוש בנתונים שעברו preprocessing בכל שפה שהיא:

כן, Python עושה עיבוד מוקדם קל, אבל זה לא אומר שאתה לא יכול להשתמש ב- R אם אתה צריך לנקות את הנתונים שלך. ניתן להשתמש בכל שפה. למעשה, במקרים רבים, במקרים רבים נכון להפריד בין התהליכי טיוב הנתונים לניתוח הנתוני ולהשתמש בכלים שונים. לדוגמא טיוב נתונים ניתן לעשות בכל שפה שטובה לך בין אם זה פייתון, או ג'אווה, או שפת C או אסמבלי. לניתוח הנתונים ב-R בשלב הזה זה לא משנה כל כך.

2. הספריות שמיועדות לעבודה עם נתונים:

ל-Python יש אין ספור ספריות בכללי

Python הי שפה מאוד פופולריות, וברחבי הרשת ניתן למצוא המון מקורות קוד, כי הקוד נמצא בכל דבר ובכל מקום, החל מפלטפורמות כמו GitHub ועד לרשתות חברתיות. Python Package Index (PyPi) – האינדקס של פייתון מונה היום יותר מ-103 אלף ספריות שונות והמספר הזה הולך וגדל כל הזמן. מדובר בקוד פתוח לשימוש ולכן אתה כמעט ולא נקלע לקשיי קוד.

לעומת זאת, ל-R יש אין ספור ספריות לצורך ניתוח נתונים

לשפת R גם יש ספריות. הקהילה של R – Comprehensive R Archive Network (CRAN) – מאפשרת לך היום לגשת ליותר מ- 10,000 ספריות , ההבדל הוא שמדובר בספריות ממוקדות המיועדות לניתוח נתונים סטטיסטי בלבד. היתרון הנוסף שלרוב מי שכתב את הקוד ויצר את הספריות – הם סטטיסטיקאים עצמם היודעים בדיוק מהו הצורך ומהי המטרה.

3. יכולות השפה על פני ציר הזמן

פייתון הינה שפה שמתפתחת כל הזמן

פייתון מתפתחת ומשתפת כל הזמן, הקפיצה מגרסא 2.3 ל-3.0 שברה קוד מיושן ומפתחים רבים אומרים שהשינוי הזה היה מצוין. המשמעות של שפה חיה מתכוונת שאנשים רוצים להשתמש בה כל הזמן ולשפר אותה. וזה מתבטא בכמויות גדולות של קוד פתוח ופתרונות שונים שנולדים כל הזמן. אין להיבהל מ"שבית קוד ישן" – זה רק מצביע עד כמה השפה היא נחוצה היום ותמשיך להיות ורק תשתפר עם הזמן.

לעומת זאת, שפת R נשארת עשירה

זה לא רע לומר על השפה שהיא לא משתנה. הרבה פעמים מתכנת יעדיף שפה ללא שינוי כדי להמשיך לעבוד בה במקום להימצא בין מתכנתי Python שמחפשים מענה האם הקוד שלהם מבוסס גרסא 2.3 או 3.0. אתה רק תמשיך להכיר את השפה יותר ויותר לעומק, תרגיש איתה בטחון יותר ויותר. זה לא אומר שR היא לא שפה חיה, פשוט השינוים בתוכה מתרחשים הרבה יותר לאט ולעיתים רחוקות.

4. יכולות השפה

פייתון יודעת לעשות הכל יחד – מה שכל שפה אחרת בפני עצמה יודעת.

השפה פותחה על מנת לתת מענה למפתחים לבצע כל מה שהם צריכים ורוצים. ולכן זו שפה דינמית – אחת שנותנת מענה לכל דבר. Python מיועדת לפרויקטים אמיתיים מלאים בקוד. זה אולי לא נראה שימושי בתחילת הפרויקט כאשר כל מה שאתה צריך לעשות הוא לכתוב כמה שורות כדי לטייב פרט קטן. אבל זה הופך להיות חשוב מאוחר יותר, כאשר כמות השורות גדלה לאלפים, הבלגן הופך להיות קריטי. Python נבנה עבור פרויקטים גדולים יותר, ואתה עלול להזדקק לתכונות אלה, בסופו של דבר.

לעומת זאת, R עושה עיבוד סטטיסטי בצורה מעולה

אם יש לך משימה של ניתוח סטטיסטי – אין צורך ללכת רחוק ולחפש מהו הכלי הנכון – R נותן לך את כל מה שצריך.

5. סביבות תומכות שפה

לפייתון יש ווב – browser

ממשק בו אתה כותב בפייתון הינו אינטרנטי – למשל אחד מהםJupyter , ויש עוד רבים אחרים. וזה מאוד מקל על העבודה שדורשת התערבות של האינטרנט, כמו למשל השגת מידע מהאינטרנט, – עם פייתון הרבה יותר קל ונכון לעשות זאת.

לעומת זאת, ל-R יש LaTeX

LaTeX הינה שפת סימון ועריכת מסמכים שמקלה עליך בכתיבת מסמכים שדורשים עיצוב מורכב. לדוגמא כתיבת נוסחה דורשת שימוש בסימונים מתמטיים ייחודיים – לאטקס מאפשרת לעשות זאת בצורה אוטומתית. ולמה אנחנו צריכים את השפה הזו בעבודה עם R? כי הרבה פעמים תוצאות הניתוח שבאים בצורה של גרפים ומספרים צריכים להיות מלווים בטקסט הסברתי, כך שבממשק של R קיים מסמך כחלק אינטגרלי מהסיכום של הניתוח שלנו. בלחיצת כפתור אחת כל הניתוח כולל גרפים מרובים ומורכבים משתלב אוטמטית עם מסמך סופי המתאר את הניתוח.

אנחנו יכולים להמשיך ולתאר את החוזקות של כל שפה אבל בסופו של דבר הכל תלוי בכם! כמדען נתונים זה התפקיד שלך לבחור את השפה המתאימה ביותר לצרכים. המלצה שלנו – השתמשו בשתיהן כדי לנצל את החוזקות של כל אחת ומדענים נתונים רבים כבר עושים את זה! בשלב הראשון של איסוף נתונים ניתן להשיג עם Python, לאחר מכן הנתונים מוזנים לתוך R , אשר מיישמת היטב את הבדיקה, ואופטימיזציה של ניתוח סטטיסטי.

אז אחרי שכל אחד בחר את השפה המתאימה לו, צריך לבחור איך ואיפה ללמוד לפתח בפייתון או R.

קורס תכנות באמצעות פייתון / R

ניתן למצוא כיום ברחבי הארץ מבחר רב של קורסים לתכנות. קורסים אלה מיועדים לאנשים חסרי רקע או ניסיון אשר רוצים להשתלב בעולם התכנות כדי לעסוק בכך באופן מקצועי. בשני המקרים אין צורך בידע מקדים על מנת ללמוד פיתוח פייתון או פיתוח R, את שתי השפות ניתן להתחיל ללמוד מאפס.

ישנם גם קורסים מתקדמים ללימוד פייתון, המיועדים גם למתכנתים בעלי רקע בשפות תכנות אחרות, במטרה להרחיב את מאגר התוכנות המוכרות להם ולפתח את יכולות התכנות שלהם.

לעומת זאת, במקרה של לימוד R קשה למצוא קורס מתקדם, היות ואחרי רכישת ידע בסיסי בשפה והיכרות עם בניית מודלים לניתוח נתונים באמצעותה מעניקים לסטודנט קפיצת מדרגה רצינית כך שאם צריך ידע נוסף הוא מסוגל להשלים אותו באופן עצמאי.

לצד קורסים אלה, מוצעים כיום גם קורסים אינטרנטיים, המתבססים על מדריכים מקצועיים וסרטוני וידאו המנחים את הנרשמים אליהם, שלב אחר שלב, איך ליישם בפועל את שפת התכנות עצמה וכיצד היא באה לידי ביטוי.

קורסים אלה מוצעים גם הם ברמות שונות, והיתרון שלהם הוא העובדה שניתן להשתתף בהם בכל שעה של היום ומכל מקום. היתרון הזה רלוונטי לאנשים עובדים, המעוניינים גם ללמוד קורס כלשהו.

היתרונות בלימודי פייתון או R במסגרת פרונטלית

למרות היתרונות שמציעים הקורסים אונליין, כגון זמינות, גמישות ומחיר אטרקטיבי, לימודי פייתון או R במסגרת קורס פרונטלי הם הפתרון הנכון ביותר והמומלץ ביותר. יש בלימודי האונליין נוחות רבה כמו למשל לימוד בלי לצאת מהבית, אבל מי שמחפש קורס מקצועי, רק קורס אוף ליין במסגרת לימודית מתאים לו.

לימוד פייתון ולימוד R, מעניק למשתתפים את כל הכלים הנדרשים למי שרוצה להיעזר בשפת התכנות ולהכיר אותה לעומק. הקורסים הפרונטליים מציעים תרגול משתמש במהלך הקורס, עם יכולת להיעזר במדריך בפתרון בעיה, אפשרות דיון כיתתי והחלפת דעות, אבל כמובן גם נטוורקינג מקצועי בין משתתפי הקורס , שכן מדובר באנשי מקצוע לרוב שמגיעים מתחומים שונים.

בקורס מלמדים מדריכים מקצועיים המכירים היטב את שפת התכנות וכן שפות תכנות נוספות. הם חשופים ונגישים לכל המתרחש בתחום, ושולטים בחומר כמו גם ביישום מתודות לימוד שונות.

בקורס תכנות פייתון לומדים בין השאר: תכנות פרוצדורלי, תכנות מונחה עצמים, תיקון שגיאות, עדכון ויצירת נתונים, סקריפטים לאוטומציה, ביטויים רגולריים מתקדמים ועוד.

בקורס לימוד R מעבר ללימוד של סינטקס של השפה לומדים גם אבני יסוד של Machine Learning ובניית מודלים באמצעות R.

לנאיה יש פתרון משתלם

אנו מציעים קורסים למתחילים ולמתקדמים בשפת ה- Python וקורס מלא ומקיף לשפת – R. מסלולי הלימודים שלנו מתקיימים במסגרת בוקר ומתנהלים במתכונת של שיעור פרונטלי.
יחד עם זאת אנו מקליטים את השיעורים שלנו ומעלים אותם למערכת כך שתוכלו לצפות בהם גם מהבית מאוחר יותר או להשלים אותם במלואם ולהישאר מעודכנים במידה ולא נכחתם בשיעור!

לימוד פייתון (Python):

· קורס פייתון בסיסי

· קורס פייתון מתקדם

לימוד R:

· קורס R