R vs Python: Hangisi Veri Bilimi için Daha İyi?

Python ve R programlama dili, temel veri bilimi becerileri arasında yer alır. Python, genel amaçlı bir programlama için kullanılırken, R, veri görselleştirme ve istatistiksel hesaplama gibi işlemlerde kullanılır. 

Veri bilimciler sık sık veri bilimi için Python'un mu yoksa R'nin mi daha iyi olduğu konusunda tartışırlar. Ancak, her iki programlama dilinin de kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Python mu yoksa R mi? Veri bilimi için hangisi daha iyi? Bu yazımızda, R ve Python arasındaki farkları ve veri bilimi için hangisini öğrenmeniz gerektiğini anlatıyoruz.

 

Python Nedir?

Python, yorumlanmış, üst düzey nesne yönelimli bir programlama dilidir. Yerleşik veri yapıları ve dinamik yazma ile birlikte gelir, bu da onu uygulamaların geliştirilmesi için kullanılan en iyi programlama dillerinden biri yapar. 

Python basit, okuması ve öğrenmesi kolay bir programlama dilidir. Bu nedenle, Python'u öğrenmek hem yeni başlayanlar hem de deneyimli programcılar için iyi bir seçimdir. Python açık kaynaklı ve ücretsizdir. Yazılımcıların kod verimliliklerini artırır. Yorumlanan bir dil olduğu için hata ayıklamayı kolaylaştırır. Scikit, Keras, Tensorflow, PyTorch, NumPy, Pandas gibi kütüphanelere sahiptir.

Daha fazla okuma: Python Kütüphaneleri
 

Python'un Avantajları 

1. Çok yönlü: Python, çok yönlü ve nesne yönelimli bir programlama dilidir. Kullanımı kolay ve iyi yapılandırılmış olan Python oldukça esnektir. Bu özellikleri onun veri analizinde kullanılmasını sağlar. 
2. Açık kaynaklı: Python açık kaynaklıdır. İsteyen herkes Python’u kolayca indirilebilir ve geliştirilmesine katkıda bulunabilir.
3. Çeşitli kütüphane: Python, veri bilimi ile ilgili önemli işlevleri gerçekleştirmek için gerekli olan birçok kütüphaneye sahiptir.
4. Verimli: Entegrasyon ve kontrol özelliği sayesinde yazılımcılara zaman kazandırır.

 

Python'un Dezavantajları

1. Hız: Python yorumlanmış bir dildir ve bu nedenle diğer programlama dillerine göre nispeten daha yavaştır.
2. Mobil ortam: Python, android ve iOS ortamları için uygun değildir. 
3. Bellek tüketimi: Python önemli miktarda RAM tüketir. Bu nedenle, süreç daha yavaş olur.
4. Veri tabanı erişim katmanları: Python'un veri tabanı erişim katmanları daha az gelişmiştir.

 

R Programlama Dili Nedir?

R, istatistiksel analiz veya hesaplama için uygun bir programlama dilidir. R, doğrusal modelleme, istatistiksel testler, kümeleme gibi çok çeşitli istatistiksel teknikler için idealdir. Unix, Windows ve macOS üzerinde çalışır. R, programcıların kullanabileceği işlevleri eklemesine izin verir.

 

R Programlama Dilinin Avantajları

1. Ücretsizdir: R, ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir, yani kullanmak için herhangi bir lisans ücreti ödenmesi gerekmez.
2. Çok yönlüdür: R, çeşitli istatistiksel analizler, veri görselleştirme ve makine öğrenimi gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.
3. Zengin kütüphane desteği: R'nin çok sayıda paketi ve kütüphanesi vardır. Bu paketler, kullanıcıların istatistiksel analizlerini kolaylaştırmak ve hızlandırmak için birçok araç ve fonksiyon sağlar.
4. Kolay öğrenilebilir: R, istatistiksel programlama konusunda yeni olanlar için bile kolay öğrenilebilir. Yapılandırılmış bir dil olduğu için, programlama deneyimi olanlar için bile öğrenmesi kolaydır.
5. Esnek ve özelleştirilebilir: R, işlevselliği ve özelleştirme yeteneği sayesinde çok esnektir. Kullanıcılar, kendi fonksiyonlarını yazarak veya paketlerini oluşturarak R'yi kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebilirler.
6. Güçlü veri görselleştirme: R, grafiklerin ve görsel analizlerin kolayca oluşturulmasını sağlayan güçlü bir veri görselleştirme yeteneğine sahiptir.
7. Yaygın kullanım: R, akademik dünyada ve endüstride yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu, kullanıcıların destek ve kaynaklara kolayca erişebilecekleri anlamına gelir.

 

R Programlama Dilinin Dezavantajları

1. Performans: R, bazı diğer dillere göre daha yavaş çalışabilir. Büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken, R'nin performansı düşebilir ve bu nedenle büyük ölçekli veri analizi için uygun değildir.
2. Bellek yönetimi: R, bellek yönetimi konusunda bazı sorunlar yaşayabilir. Büyük veri kümeleriyle çalışırken, R bellek sorunlarına neden olabilir ve çökmeler gibi sorunlara yol açabilir.
3. Öğrenme eğrisi: R, bazı diğer dillere göre daha kolay öğrenilse de, yine de bir öğrenme eğrisi vardır. İstatistiksel programlama konusunda yeni olanlar için, R öğrenmek zaman alabilir ve öğrenme süreci bazen zorlayıcı olabilir.
4. Kısıtlı nesne yönelimli programlama (OOP) desteği: R, nesne yönelimli programlamayı destekler ancak kısıtlı bir şekilde destekler. Bu, bazı geliştiricilerin OOP tekniklerini uygulama konusunda zorluklar yaşayabileceği anlamına gelir.
5. Güncelleme sorunları: R, sık güncellemeler nedeniyle arayüz değişiklikleriyle karşılaşabilir. Bu, bazı eski kodların çalışmayabileceği anlamına gelir ve bu nedenle eski projelerin yeni sürümlere taşınması zor olabilir.

 

Python ve R: Karşılaştırma

Python vs R: Hangi daha iyi? - Berkant

 

Veri Bilimi için Python v R 

Python ve R, verileri analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılabilecek en popüler programlama dillerinden ikisidir. Veri bilimi için hangi dilin tercih edilmesi gerektiği, özellikle kişisel tercihler, iş gereksinimleri ve projenin doğası gibi birçok faktöre bağlıdır.

Her iki dil de veri biliminde yaygın olarak kullanılmaktadır ve tercih edilebilecek pek çok seçenek sunar. Python, verilerin işlenmesi ve makine öğrenimi gibi konularda daha güçlüdür, R ise veri analizi ve istatistiksel modellere daha uygun olabilir. Ancak, hangi dilin tercih edileceği, projenin ihtiyaçlarına ve kişisel tercihlere bağlıdır.

Veri toplama, modelleme ve görselleştirme açısından Python ve R arasındaki temel farklara daha yakından bakalım. 

 

• Python ve R: Veri Toplama 

Python her türlü veri formatını destekler. Python, internet üzerindeki verileri çekmek ve web tarama işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan birçok kütüphane ve araç sunar. Requests, BeautifulSoup ve Scrapy gibi kütüphaneler, internet üzerindeki verileri çekmek ve analiz etmek için kullanılan yaygın araçlardandır. Ayrıca, Python'un pandas kütüphanesi, çeşitli kaynaklardan veri çekmek ve işlemek için kullanılan birçok fonksiyon sağlar.

R ise genellikle verileri toplamak için daha az kullanılır. Python'dan farklı olarak R, web'den veri alacak kadar çok yönlü değildir. R'deki RCurl ve httr kütüphaneleri, internet üzerindeki verileri çekmek ve işlemek için kullanılabilen popüler araçlardan bazılarıdır. R programlama dili ise, veri analistlerinin Excel, CSV ve metin dosyalarından veri almasına yardımcı olur. SPSS veya Minitab formatındaki dosyalar da R veri çerçevelerine dönüştürülebilir. 

 

• Python ve R: Veri Modelleme 

Python, sayısal modelleme analizi için Numpy, makine öğrenimi algoritmaları için scikit-learn gibi veri modelleme kütüphanelerine sahiptir. Python ayrıca, derin öğrenme ve yapay sinir ağı uygulamaları için kullanılan TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneleri de destekler.

R'de de birçok veri modelleme kütüphanesi bulunmaktadır. Özellikle, caret, mlr ve h2o gibi kütüphaneler, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi birçok özelliği içerir.

 

• Python ve R: Veri Görselleştirme 

Python, R ile karşılaştırıldığında karmaşık veri görselleştirmeleri için kapsamlı yeteneklere sahip değildir. Ancak, Python kullanıcıları temel çizelgeler ve grafikler oluşturmak için Matplotlib, Pandas ve Seaborn gibi kütüphanelerden yararlanır.

R programlama dili, veri görselleştirmesi açısından Python'dan daha iyidir. R ile, istatistiksel analiz sonuçlarını görüntülemek için grafik modülü, temel çizelgeler ve grafikler oluşturulabilir. Özellikle, ggplot2, lattice ve plotly gibi kütüphaneler, verileri görselleştirmek için kullanılan yaygın araçlardan bazılarıdır. 

 

Sonuç

Python’mu, R'mi sorusunun cevabı tartışmalıdır. Bu dillerin her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır. Python, çok çeşitli özellikler için kullanılırken R, genellikle istatistik için kullanılır. Bu durumda, gereksinime göre R ve Python arasından seçim yapmak en iyi yoldur.