Python vs. R
Bir önceki yazımda veri bilimi kariyerine başlarken Python veya R gibi bir programlama dilini öğrenmenin çok önemli olduğundan bahsetmiştim. Peki ama hangi programlama dilini tercih etmeliyiz ve ne gibi farkları var?
Bu yazımda Python ve R programlama dilinin avantajlarından ve dezavantajlarından bahsettim. Keyifli okumalar.
Python ve R, veri bilimi, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi alanlarda sıklıkla tercih edilen iki programlama dilidir. Her iki dil de büyük veri setleri üzerinde çalışmak, veri görselleştirme ve analitik modelleme için güçlü kütüphanelere ve araçlara sahiptir. Ancak, tercih edilen dil genellikle kişisel tercihlerin yanı sıra, projenin gereksinimleri ve çalışma ortamının özelliklerine de bağlıdır.
Python
Python, genel amaçlı bir programlama dili olup, veri bilimi dışında web geliştirme, otomasyon, sistem scriptleri yazma gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Python’un sözdizimi, yeni başlayanlar için kolay öğrenilebilir ve okunabilir olduğundan, programlama dünyasına yeni adım atanlar için iyi bir seçenektir. Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib ve Scikit-learn gibi kütüphaneleri ile Python, veri işleme ve makine öğrenimi projelerinde öne çıkar.
Python’un Avantajları:
- Genel Amaçlı Kullanım: Web geliştirme, otomasyon, veri analizi gibi çok çeşitli alanlarda kullanılabilir.
- Geniş Kütüphane Desteği: Pandas, NumPy, Matplotlib gibi kütüphaneler sayesinde veri işleme ve görselleştirme konularında güçlü araçlara sahiptir.
- Kolay Öğrenim: Yeni başlayanlar için diğer programlama dillerine göre daha kolay öğrenilebilir. (Kişisel yorum*)
R
R ise özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için tasarlanmış bir dil olup, istatistikçiler ve veri analistleri arasında popülerdir. R, karmaşık istatistiksel analizleri gerçekleştirmek için geniş bir paket yelpazesine sahip olup, ggplot2 gibi güçlü veri görselleştirme paketleriyle bilinir. R, akademik araştırmalar ve istatistiksel çalışmalar için özellikle tercih edilen bir dildir.
R’nin Avantajları:
- İstatistiksel Analiz ve Veri Görselleştirme: İstatistiksel testler, modelleme ve görselleştirme için özel olarak tasarlanmış bir dildir.
- Kapsamlı Paketler: CRAN’da bulunan 10.000’den fazla paket ile istatistiksel analizler için geniş bir araç yelpazesi sunar.
- Akademik Araştırma ve Eğitim: Akademik dünyada yaygın olarak kullanılır, bu yüzden istatistik ve veri bilimi eğitimi için bolca kaynak bulunur.
Sonuç olarak her iki programlama dili de veri bilimi ve analizi için güçlü bir araçtır. Hangi programlama dilini seçeceğimiz yapacağımız projelerin gereksinimlerine ve kişisel beceri, ilgi alanlarımıza göre değişiklik gösterir. Python, genel amaçlı programlama ve veri bilimi projeleri için, R ise özellikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirmeye odaklanmak isteyenler için idealdir.
Ben Barcelona’da staj yaparken bana özellikle R programlama dilini öğrenmemi ve Python kullanmadıklarını söylediler. Bu sebeple gitmeden R programlama dilini öğrendim ve açıkcası çok sevdim. Kullanımı oldukça rahat, veri setlerini kolay bir şekilde düzenleyebiliyorsunuz ve istatistiksel anlamda gerçekten güçlü kütüphaneleri var. Bu sebeple kişisel olarak, istatistiksel testlerde ve basit makine öğrenmesi projelerimde R programlama dilini tercih ediyorum.
Ancak derin öğrenme ve özellikle görüntü işleme projelerimde Python kullanmayı tercih ediyorum çünkü Python kullanıcı topluluğu gerçekten çok büyük ve çeşitli. Python’ın popülerliği ve erişilebilirliği günden güne artırıyor. Ayrıca, Python için mevcut olan forumlar, tartışma grupları ve çevrimiçi topluluklar sayesinde, karşılaşılan hemen her türlü sorunun veya teknik zorluğun üstesinden gelmek mümkün.
Kişisel yorumuma göre, veri bilimi ve yapay zeka alanında iyi bir kariyer yapmak için Python’ı iyi derecede bilmeli ve R programlama dilinine de hakim olunmalıdır. Faydalı olması dileğiyle…
#datascience #Pyhton #R #artificialintelligence
