ההבדל בין לימודי שפת פייתון (Python) ללימודי שפת R ?

עולם התכנות מציע אין סוף שפות פיתוח, חלקן שפות עיליות מובילות, חלק גדול הינן שפות שהשימוש בהן הוא מאוד צר ונישתי. בעולם ה-Data Science אנחנו מדברים היום על שתי שפות תכנות מובילות: פייתון (Python) ו-R. במאמר זה נדגיש מה ההבדלים בין השפות ונסביר שלשתיהן יש מקום בעולם המדע והמידע.

לקורס הפייתון היחודי של נאיה לחצו כאן

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 Data Science: 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, לימודי פייתוןסטטיסטיקה ומודלים גרפיים. בתחילה R שימשה בעיקר באקדמיה ובמחקר, אך לאחרונה גם בתעשייה מגלים בה עניין רב 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. 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.

לקורס שפת R של נאיה לחצו כאן

השימוש ב- שפת R:

R הינה שפה נהדרת למחקר, ולכמעט כל סוג ניתוח אנליטי של נתונים בזכות מספר עצום של חבילות ואפשרויות לבצע 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 וקריאת קוד קלה. מתכנתים המעוניינים להתעמק בניתוח נתונים או ליישם טכניקות סטטיסטיות הם חלק מהמשתמשים העיקריים של Python כיום.

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:

ניתן להשתמש ב- Python כאשר משימות ניתוח הנתונים צריכות להיות משולבות עם יישומי אינטרנט או אם קוד שדורש ניתוח סטטיסטי, או 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.

ההבדל בין פייתון לבין R

נתאר כמה יתרונות של כל שפה והשאר תלוי בכם!

  •  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 שימוש בפונקציונליות מסוימת רק כשצריך.

מפתחי פייתון מכירים את כל היכולות של השפה אך גם את המבנה והאפשרויות התמונות בה גם אם לא מימשו 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 שימוש בנתונים שעברו preprocessing בכל שפה אחרת:

כן, Python עושה עיבוד מוקדם קל, אבל זה לא אומר שלא ניתן להשתמש גם ב- R אם צריך לנקות את הנתונים. ניתן להשתמש בכל שפה. למעשה, במקרים רבים נכון להפריד בין התהליכי טיוב הנתונים לניתוח הנתוני ולהשתמש בכלים שונים.

לדוגמא טיוב נתונים ניתן לעשות בכל שפה שטובה למשתמש בין אם זה פייתון, או ג’אווה, או שפת C, או שפות נוספות. לניתוח הנתונים ב-R בשלב הזה זה לא משנה כל כך.

  • הספריות שיש לכל שפה שמיועדות לעבודה עם נתונים:

ל-Python יש אין ספור ספריות בכללי

Python היא 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 המשתמש 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 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.

  • יכולות השפה על פני ציר הזמן:

פייתון הינה שפה שמתפתחת כל הזמןשפת פייתון

פייתון מתפתחת ומשתפרת כל הזמן, הקפיצה מגרסא 2.3 ל-3.0 שברה קוד מיושן ומפתחים רבים אומרים שהשינוי הזה היה מצוין. המשמעות של שפה חיה מתכוונת שיש אנשים שרוצים להשתמש בה כל הזמן ולשפר אותה. וזה מתבטא בכמויות גדולות של קוד פתוח ופתרונות שונים שנולדים כל הזמן.

אין להיבהל משימוש בקוד ישן גם, והמון מפתחים עושים זאת – 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.

עם הזמן המשתמש רק ימשיך להכיר את השפה יותר ויותר לעומק, וירגיש איתה בטחון יותר ויותר. זה לא אומר ש-R היא לא שפה חיה, פשוט השינוים בתוכה מתרחשים הרבה יותר לאט ולעיתים רחוקות.

  • יכולות השפה:

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

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 שצריך לעשות הוא לכתוב כמה שורות כדי לטייב פרט קטן, אבל זה הופך להיות חשוב מאוחר יותר, כאשר כמות השורות גדלה לאלפים, והמרוכבות הופכת להיות קריטית. Python נבנתה עבור פרויקטים גדולים יותר, והמפתח עלול להזדקק לתכונות אלה, בסופו של דבר.

לעומת זאת, R עושה עיבוד סטטיסטי בצורה מעולה

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

  • סביבות תומכות שפה:

לפייתון יש ווב – browser

ממשק בו המפתח כותב בפייתון הינו אינטרנטי – העורך – למשל אחד מהם Jupyter , 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 על המשתמש 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 שבאות בצורה של גרפים ומספרים צריכות להיות מלוות 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.

לסיכום, אנחנו יכולים להמשיך ולתאר את החוזקות של כל שפה אבל בסופו של דבר הכל תלוי בכם! כמדעני נתונים זה התפקיד שלכם לבחור את השפה המתאימה ביותר לצרכים. המלצה שלנו – השתמשו בשתיהן כדי לנצל את החוזקות של כל אחת ומדעני נתונים רבים כבר עושים את זה! בשלב הראשון של איסוף נתונים ניתן לעבוד 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.

קורסי 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, סטודנט עשו קפיצת מדרגה רצינית כך שאם צריך ידע נוסף הם מסוגלים 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 עם יכולות למידה עצמית מאוד גבוהה, 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 לצורך עבודה עם נתונים, 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 שנכנס לנושאים מורכבים הדורשים הסבר יותר רחב, רק קורס אוף ליין במסגרת לימודית פרונטלית מתאים לו. לימוד פייתון ולימוד R, מעניק למשתתפים את כל הכלים הנדרשים למי שרוצה להיעזר בשפת התכנות ולהכיר אותה לעומק.

הקורסים הפרונטליים מציעים תרגול אינטנסיבי במהלך הקורס, עם יכולת להיעזר שפת rבמדריך 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.

לנאיה יש פתרון משתלם

אנו מציעים קורסים למתחילים ולמתקדמים בשפת ה-Python, קורס פייתון לאנליסטים ואנשי BI וקורס מלא ומקיף לעבודה עם נתונים באמצעות שפת R.

בקורס תכנות פייתון לומדים בין השאר: תכנות פרוצדורלי, תכנות מונחה עצמים, תיקון שגיאות, עדכון ויצירת נתונים, טכניקות למניפולציה על נתונים. בקורס לימוד R מעבר ללימוד של סינטקס של השפה לומדים גם אבני יסוד של Machine Learning ובניית מודלים באמצעות R.

מסלולי הלימודים שלנו מתקיימים במסגרת בוקר ומתנהלים במתכונת של שיעור פרונטלי מעשי. במקביל אנו מקליטים את השיעורים ומעמה שמאפשר להשלים את החומר עם הסטודנט נעדר מאחד השיעורים ולהישאר מעודכנים !