डेटा साइंस के लिए Python बनाम R: आपको कौन-सी भाषा सीखनी चाहिए?

यदि आप यह लेख पढ़ रहे हैं, तो संभवतः आप अपनी डेटा साइंस यात्रा की शुरुआत में हैं। अब तक आप जान चुके होंगे कि कोडिंग सीखना हर उभरते डेटा प्रोफेशनल के लिए एक अहम पड़ाव है। साथ ही, आपने शायद Python बनाम R की बहस के बारे में सुना होगा, और आपको तय करने में मदद की जरूरत हो सकती है कि किसे सीखें। यदि आप इस स्थिति में हैं, तो घबराएँ नहीं: अधिकांश डेटा प्रोफेशनल कभी न कभी इसी स्थिति में रहे हैं।

Python और R डेटा साइंस के लिए दो सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं। दोनों भाषाएँ आपके द्वारा सोचे गए किसी भी डेटा साइंस कार्य के लिए उपयुक्त हैं। Python बनाम R की बहस यह संकेत दे सकती है कि आपको Python या R में से किसी एक को चुनना होगा। 

हालाँकि यह इस क्षेत्र में नए आने वालों के लिए सही हो सकता है, लेकिन लंबे समय में, आपको दोनों सीखने की आवश्यकता संभव है। इन दोनों भाषाओं को एक-दूसरे के विकल्प के रूप में देखने के बजाय, आपको इन्हें परस्पर पूरक उपकरणों के रूप में देखना चाहिए, जिनका उपयोग आप अपने विशिष्ट उपयोग-प्रकरण के अनुसार साथ में कर सकते हैं। 

आखिर क्या चीज R और Python को डेटा साइंस के लिए बेहतरीन उम्मीदवार बनाती है? इस लेख में हम कवर करेंगे कि Python और R किसके लिए उपयोग होते हैं, R और Python के बीच प्रमुख अंतर क्या हैं, और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार सही भाषा चुनने के लिए किन कारकों पर विचार करना चाहिए।

अब जबकि हमने स्थापित कर लिया है कि Python और R दोनों अच्छे और लोकप्रिय विकल्प हैं, कुछ कारक हैं जो आपका निर्णय किसी एक दिशा में मोड़ सकते हैं।

Python क्यों चुनें?

Python एक सामान्य-उद्देश्य, ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा साइंस, वेब डेवलपमेंट और गेमिंग सहित विभिन्न सॉफ्टवेयर डोमेन में होता है। 

1991 में लॉन्च हुई, Python दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, और TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स जैसे कई लोकप्रियता सूचकांकों में शीर्ष स्थान पर है। 

Python की वैश्विक लोकप्रियता के कारणों में से एक इसका उपयोगकर्ता समुदाय है। Python को उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के विस्तृत समुदाय का समर्थन प्राप्त है, जो भाषा के सहज विकास और सुधार के साथ-साथ हर तरह के उद्देश्यों के लिए नई लाइब्रेरीज़ के निरंतर रिलीज़ को सुनिश्चित करता है। 

Python पढ़ने और लिखने में आसान है क्योंकि यह मानवीय भाषा से काफी मेल खाती है। वास्तव में, उच्च पठनीयता और व्याख्येयता Python के डिज़ाइन के केंद्र में है। इन्हीं कारणों से, Python को अक्सर बिना कोडिंग अनुभव वाले नए सीखने वालों के लिए पसंदीदा भाषा बताया जाता है। 

समय के साथ, इसकी सादगी और सैकड़ों विशेषीकृत लाइब्रेरीज़ व पैकेजों से मिलने वाली असीम संभावनाओं के कारण, Python डेटा साइंस के क्षेत्र में और अधिक लोकप्रिय होती गई है, जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे हर तरह के कार्यों का समर्थन करती हैं।

R क्यों चुनें?

R एक ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे खास तौर पर सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफ़िक्स के लिए बनाया गया है। 

1992 में पहली बार लॉन्च होने के बाद से, R को वैज्ञानिक शोध और अकादमिक जगत में व्यापक रूप से अपनाया गया है। आज, यह पारंपरिक डेटा एनालिटिक्स और तेज़ी से विकसित हो रहे बिज़नेस एनालिटिक्स—दोनों में सबसे लोकप्रिय टूल्स में से एक है। यह क्रमशः TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स में 11वें और 7वें स्थान पर है।

सांख्यिकीविदों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किए जाने के कारण, R में आप कुछ ही पंक्तियों के कोड में जटिल फ़ंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं। सभी तरह के सांख्यिकीय परीक्षण और मॉडल—जैसे रैखिक मॉडलिंग, गैर-रैखिक मॉडलिंग, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग—तुरंत उपलब्ध और आसानी से उपयोग किए जा सकते हैं।

R की व्यापक क्षमताएँ मुख्यतः इसके विशाल समुदाय की देन हैं। इसने डेटा-साइंस से संबंधित पैकेजों का सबसे समृद्ध संग्रह विकसित किया है। ये सभी Comprehensive R Archive Network (CRAN) पर उपलब्ध हैं।

R की एक और उल्लेखनीय विशेषता उच्च-गुणवत्ता वाली रिपोर्टें तैयार करने की क्षमता है, जिसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का समर्थन और इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन बनाने के लिए उपलब्ध फ़्रेमवर्क शामिल हैं। इसी कारण से, R को सुंदर ग्राफ़ और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए व्यापक रूप से सर्वश्रेष्ठ टूल माना जाता है।

R बनाम Python: प्रमुख अंतर

अब जब आप Python और R से थोड़ा और परिचित हो चुके हैं, तो आइए इन्हें डेटा साइंस के परिप्रेक्ष्य से तुलना करें ताकि उनकी समानताएँ, ताकतें और कमज़ोरियाँ आंकी जा सकें। 

उद्देश्य

हालाँकि Python और R अलग-अलग उद्देश्यों के साथ बनाए गए थे—Python एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में और R सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए—आज दोनों ही किसी भी डेटा साइंस कार्य के लिए उपयुक्त हैं। फिर भी, Python को R की तुलना में अधिक बहुउद्देशीय माना जाता है, क्योंकि यह सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, वेब डेवलपमेंट और गेमिंग जैसे अन्य डोमेन में भी अत्यधिक लोकप्रिय है।

उपयोगकर्ताओं का प्रकार

एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में, Python डेटा साइंस में कदम रखने वाले सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की मानक पसंद है। साथ ही, उत्पादकता पर Python का फोकस जटिल एप्लिकेशन बनाने के लिए इसे अधिक उपयुक्त उपकरण बनाता है। 

इसके विपरीत, R का व्यापक उपयोग अकादमिक क्षेत्र और वित्त तथा फ़ार्मास्यूटिकल्स जैसे कुछ सेक्टर्स में होता है। सीमित प्रोग्रामिंग कौशल वाले सांख्यिकीविदों और शोधकर्ताओं के लिए यह एक आदर्श भाषा है। 

सीखने की वक्र

Python का सहज सिंटैक्स अंग्रेज़ी के सबसे क़रीबी प्रोग्रामिंग भाषाओं में माना जाता है। इससे यह नए प्रोग्रामरों के लिए बहुत अच्छी भाषा बन जाती है, जिसकी सीखने की वक्र सरल और रैखिक है। यद्यपि R को बुनियादी डेटा विश्लेषण कुछ ही मिनटों में चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन जटिल कार्यों के साथ चीज़ें कठिन हो जाती हैं, और R उपयोगकर्ताओं को भाषा में महारत हासिल करने में अधिक समय लगता है। 

कुल मिलाकर, Python को शुरुआती प्रोग्रामरों के लिए अच्छी भाषा माना जाता है। R शुरुआत में सीखने में आसान है, लेकिन उन्नत कार्यात्मकताओं की जटिलताएँ विशेषज्ञता विकसित करना कठिन बना देती हैं।

लोकप्रियता

हालाँकि Julia जैसी नई भाषाएँ हाल के वर्षों में डेटा साइंस में गति पकड़ रही हैं, फिर भी Python और R इस क्षेत्र के निर्विवाद दिग्गज बने हुए हैं। 

लेकिन लोकप्रियता—जो हमेशा एक फिसलन भरी अवधारणा है—के संदर्भ में अंतर स्पष्ट हैं। खासकर हाल के वर्षों में Python ने लगातार R को पीछे छोड़ा है। Python कई प्रोग्रामिंग भाषा लोकप्रियता सूचकांकों में प्रथम स्थान पर है। इसका कारण विभिन्न सॉफ्टवेयर डोमेन, जिनमें डेटा साइंस भी शामिल है, में Python का व्यापक उपयोग है। इसके विपरीत, R मुख्यतः डेटा साइंस, अकादमिक क्षेत्र और कुछ सेक्टर्स में प्रयुक्त होता है। 

सामान्य लाइब्रेरीज़

Python और R दोनों के पास डेटा साइंस के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए पैकेजों और लाइब्रेरीज़ के मज़बूत और विस्तृत इकोसिस्टम हैं। Python के अधिकांश पैकेज Python Package Index (PyPi) में होस्ट किए जाते हैं, जबकि R पैकेज सामान्यतः Comprehensive R Archive Network (CRAN) में संग्रहीत होते हैं।

नीचे आप R और Python में कुछ सबसे लोकप्रिय डेटा साइंस लाइब्रेरीज़ की सूची पा सकते हैं।

R पैकेज:

• dplyr: यह R के लिए एक डेटा मैनिपुलेशन लाइब्रेरी है।
• tidyr: एक बेहतरीन पैकेज जो आपको अपना डेटा साफ़-सुथरा और सुव्यवस्थित करने में मदद करेगा। 
• ggplot2: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उत्तम लाइब्रेरी।
• Shiny: सीधे R से इंटरैक्टिव वेब ऐप्स बनाने के लिए आदर्श टूल।
• Caret: R में मशीन लर्निंग के लिए सबसे महत्वपूर्ण लाइब्रेरीज़ में से एक। 

Python पैकेज:

• NumPy: वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए फ़ंक्शंस का बड़ा संग्रह प्रदान करती है।
• Pandas: डेटा मैनिपुलेशन के लिए उत्तम।
• Matplotlib: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मानक लाइब्रेरी।
• Scikit-learn: Python में कई मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म प्रदान करने वाली लाइब्रेरी।
• TensorFlow: डीप लर्निंग के लिए व्यापक रूप से प्रयुक्त फ़्रेमवर्क।

सामान्य IDE

IDE, या Integrated Development Environment, प्रोग्रामरों को कंप्यूटर प्रोग्राम लिखने के विभिन्न पहलुओं को एक जगह समेकित करने में सक्षम बनाता है। ये शक्तिशाली इंटरफेस होते हैं जिनकी एकीकृत क्षमताएँ डेवलपर्स को अधिक कुशलता से कोड लिखने देती हैं।

Python में, डेटा साइंस के लिए सबसे लोकप्रिय IDE हैं Jupyter Notebooks और उसका आधुनिक संस्करण JupyterLab, साथ ही Spyder।

R के संदर्भ में, सबसे आम तौर पर इस्तेमाल होने वाला IDE RStudio है। इसका इंटरफेस इस तरह व्यवस्थित है कि उपयोगकर्ता एक ही समय में ग्राफ़, डेटा टेबल, R कोड और आउटपुट देख सके।

Python बनाम R: एक तुलना

नीचे आप R और Python के बीच अंतरों की एक तालिका देख सकते हैं:

R बनाम Python: आपको कौन-सी भाषा सीखनी चाहिए?

उनकी ताकतों और कमज़ोरियों के बावजूद, सच यह है कि आपकी डेटा साइंस यात्रा के दौरान आने वाली हर समस्या के लिए कोई एकल सर्वश्रेष्ठ भाषा नहीं है।

साथ ही, संदर्भ का आकलन करना हमेशा महत्वपूर्ण है। कोई भी चुनाव करने से पहले, आपको अपने आप से कई प्रश्न पूछने चाहिए: क्या आपके पास प्रोग्रामिंग अनुभव है? आपके सहकर्मी कौन-सी भाषा उपयोग करते हैं? आप किस तरह की समस्याएँ हल करने की कोशिश कर रहे हैं? डेटा साइंस के भीतर आपकी रुचि के क्षेत्र कौन-से हैं? 

जब आप इन प्रश्नों के उत्तर दे दें, तो आप दोनों में से किसी एक को चुन सकते हैं। किसी भी स्थिति में, घबराएँ नहीं: डेटा साइंस के लिए R और Python दोनों ही उत्कृष्ट विकल्प हैं। इसी कारण DataCamp ने आपकी मदद के लिए कोर्स और ट्रैक्स की एक विस्तृत सूची तैयार की है। नीचे दिए गए संसाधनों पर नज़र डालें और आज ही शुरुआत करें!

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डेटा साइंस के लिए Python बनाम R: एक इन्फोग्राफिक

नीचे दिया गया इन्फोग्राफिक "मैं Python बनाम R कब उपयोग करूँ?" उन सभी के लिए है जो डेटा साइंस और एनालिटिक्स के नज़रिए से इन दोनों भाषाओं की तुलना—उनकी विशिष्ट ताकतों और कमज़ोरियों सहित—समझना चाहते हैं। इन्फोग्राफिक डाउनलोड करने और एम्बेडेड लिंक्स तक पहुँचने के लिए नीचे दिए गए चित्र पर क्लिक करें।