ما الذي يميز لغه R عن بايثون في مجال تحليل البيانات ؟

تعتبر R متخصصة أكثر في الإحصاء وتحليل البيانات، حيث تحتوي على مكتبات قوية للتحليل الإحصائي، مما يجعلها الخيار المثالي للتحليل المعقد والتصورات البيانية، و هي شائعة أكثر بين الأكاديميين والإحصائيين و ستجد موارد وفيرة في الأبحاث العلمية والجامعات.

بالنسبة ل Python فهي لغة متعددة الاستخدامات، فهي ليست مخصصة لتحليل البيانات فقط، بل يمكن استخدامها أيضا لتطوير التطبيقات، الذكاء الاصطناعي وغيرها، و تعتبر أسهل من حيث التعلم والبنية، ويميل الكثير من المبتدئين لاختيارها لأنها واضحة وسلسة.
و صحيح تعلم كلتا اللغتين يمكن أن يكون مفيد جدا إذا كنت تريد التخصص في مجال تحليل البيانات، لأن لكل لغة ميزات قوية في مجالات معينة، ووجود خبرة فيهما سيمكنك من الاستفادة من الأفضل من كل لغة.

تمام جدا , الف شكرااا

بتاريخ 2 دقائق مضت قال Chihab Hedidi:

تعتبر R متخصصة أكثر في الإحصاء وتحليل البيانات، حيث تحتوي على مكتبات قوية للتحليل الإحصائي، مما يجعلها الخيار المثالي للتحليل المعقد والتصورات البيانية، و هي شائعة أكثر بين الأكاديميين والإحصائيين و ستجد موارد وفيرة في الأبحاث العلمية والجامعات.

 

بس مش باثيون بردو فيه مكتبات قوي في المجال ده والا الا لغه R اقوي بكثير ؟

بتاريخ 2 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

تمام جدا , الف شكرااا

بس مش باثيون بردو فيه مكتبات قوي في المجال ده والا الا لغه R اقوي بكثير ؟

تعتبر R مفضلة في التحليلات الإحصائية المتقدمة لأنها تحتوي على مكتبات صممت خصيصا لهذا المجال، مثل caret وlme4، وهي مفيدة في البحوث الأكاديمية، و أيضا مكتبة ggplot2 المتخصصة في الرسوم البيانية المعقدة والمخصصة، وتتيح التحكم الدقيق في عناصر الرسم البياني بشكل أسهل من مكتبات Python.

و حتى مع توفر مكتبات قوية في Python ، إلا أن R لها ميزات لا تزال قوية ومميزة في التحليل الإحصائي العميق، و لكن الأغلب يتوجه إلى لغة Python لكونها لغة سهلة و أيضا سهلة التكامل مع اللغات الأخرى.

بتاريخ الآن قال Chihab Hedidi:

و لكن الأغلب يتوجه إلى لغة Python لكونها لغة سهلة و أيضا سهلة التكامل مع اللغات الأخرى.

صح , وكمان عشان اتعلم الاله و التعلم العميق 

شكرااا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

الأمر يحتاج إلى إيضاح تاريخ تطوير كل من اللغتين، تم تطوير لغة R في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات من قبل روس إينكسلوت و روبرت جينتلمن في جامعة أوكلاند بنيوزيلندا، وكان كلاهما أستاذًا في الإحصاء، وشعرا بعدم الرضا عن برامج الإحصاء المتاحة في ذلك الوقت.

وكان إينكسلوت وجينتلمن غير راضين عن قيود وصعوبات استخدام برامج مثل S و SAS و SPSS، التي كانت شائعة في ذلك الوقت، بحيث أرادوا منصة أكثر مرونة وقابلية للتخصيص وسهولة الاستخدام لتحليل البيانات الإحصائية.

ففكروا في إنشاء بديل مجاني ومفتوح المصدر لبرامج الإحصاء التجارية، التي كانت غالبًا باهظة الثمن ومقيدة، واعتقدوا أن برامج الإحصاء يجب أن تكون متاحة للجميع، بغض النظر عن قدراتهم المالية.

كان اسم R في الأصل R-0.49 لأن إينكسلوت وجينتلمن أرادا إيصال أنه "إصدار 0" من اللغة، مع العديد من التحسينات القادمة.

وكانت لغة بايثون موجودة في ذلك الوقت، حيث تم إصدار أول إصدار من بايثون في عام 1991، قبل أربع سنوات من إصدار أول إصدار من R.

ولكن، في ذلك الوقت، لم تكن بايثون شائعة الاستخدام في مجال تحليل البيانات كما هي الآن، فكانت تُستخدم بشكل أساسي في مجالات أخرى مثل تطوير الويب وتطوير البرامج.

وبدأ استخدام بايثون في مجال تحليل البيانات بشكل كبير في أواخر التسعينيات وأوائل الألفية الجديدة، مع ظهور مكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.

لذا بايثون هي الخيار الأول حاليًا وتستطيع استخدامها في مجالات مختلفة.

بتاريخ 2 ساعة قال Mustafa Suleiman:

الأمر يحتاج إلى إيضاح تاريخ تطوير كل من اللغتين، تم تطوير لغة R في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات من قبل روس إينكسلوت و روبرت جينتلمن في جامعة أوكلاند بنيوزيلندا، وكان كلاهما أستاذًا في الإحصاء، وشعرا بعدم الرضا عن برامج الإحصاء المتاحة في ذلك الوقت.

وكان إينكسلوت وجينتلمن غير راضين عن قيود وصعوبات استخدام برامج مثل S و SAS و SPSS، التي كانت شائعة في ذلك الوقت، بحيث أرادوا منصة أكثر مرونة وقابلية للتخصيص وسهولة الاستخدام لتحليل البيانات الإحصائية.

ففكروا في إنشاء بديل مجاني ومفتوح المصدر لبرامج الإحصاء التجارية، التي كانت غالبًا باهظة الثمن ومقيدة، واعتقدوا أن برامج الإحصاء يجب أن تكون متاحة للجميع، بغض النظر عن قدراتهم المالية.

كان اسم R في الأصل R-0.49 لأن إينكسلوت وجينتلمن أرادا إيصال أنه "إصدار 0" من اللغة، مع العديد من التحسينات القادمة.

وكانت لغة بايثون موجودة في ذلك الوقت، حيث تم إصدار أول إصدار من بايثون في عام 1991، قبل أربع سنوات من إصدار أول إصدار من R.

ولكن، في ذلك الوقت، لم تكن بايثون شائعة الاستخدام في مجال تحليل البيانات كما هي الآن، فكانت تُستخدم بشكل أساسي في مجالات أخرى مثل تطوير الويب وتطوير البرامج.

وبدأ استخدام بايثون في مجال تحليل البيانات بشكل كبير في أواخر التسعينيات وأوائل الألفية الجديدة، مع ظهور مكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.

لذا بايثون هي الخيار الأول حاليًا وتستطيع استخدامها في مجالات مختلفة.

الف شكراا لحضرتك