Veri Bilimi için Python vs R: Hangisini Öğrenmelisiniz?

Bu makaleyi okuyorsanız, muhtemelen veri bilimi yolculuğunuzun başındasınız. Artık kodlama öğrenmenin, veri alanında çalışmak isteyen herkes için kritik bir dönüm noktası olduğunu biliyorsunuzdur. Ayrıca Python vs R tartışmasını duymuş olabilir ve hangisini öğreneceğinize karar vermekte zorlanıyor olabilirsiniz. Eğer durum buysa, endişelenmeyin: çoğu veri profesyoneli bir zamanlar sizinle aynı durumdaydı.

Python ve R, veri bilimi için en popüler iki programlama dilidir. Her iki dil de aklınıza gelebilecek her türlü veri bilimi görevi için uygundur. Python vs R tartışması, sanki Python ya da R arasında bir seçim yapmak zorundaymışsınız izlenimini verebilir. 

Bu yeni başlayanlar için kısmen doğru olsa da uzun vadede muhtemelen her ikisini de öğrenmeniz gerekecek. İki dili birbirini dışlayan alternatifler olarak görmek yerine, belirli kullanım durumunuza bağlı olarak birlikte kullanabileceğiniz tamamlayıcı araçlar olarak görmelisiniz. 

Peki R ve Python'u veri bilimi için ideal adaylar yapan nedir? Bu makalede Python ve R’ın hangi amaçlarla kullanıldığını, aralarındaki temel farkları ele alacak ve ihtiyaçlarınıza uygun dili seçerken göz önünde bulundurmanız gereken bazı faktörleri sunacağız.

Artık Python ve R’ın hem iyi hem de popüler tercihler olduğunu belirlediğimize göre, kararınızı şu ya da bu yönde etkileyebilecek birkaç faktör var.

Neden Python'u Seçmelisiniz?

Python; veri bilimi, web geliştirme ve oyun geliştirme dahil olmak üzere çeşitli yazılım alanlarında kullanılan genel amaçlı, açık kaynaklı bir programlama dilidir. 

1991’de piyasaya sürülen Python, dünyadaki en popüler programlama dillerinden biridir ve TIOBE Endeksi ve PYPL Endeksi gibi birçok popülerlik sıralamasında üst sıralarda yer alır. 

Python’un dünya çapında popüler olmasının nedenlerinden biri kullanıcı topluluğudur. Python, dilin sorunsuz şekilde büyümesini ve gelişmesini sağlayan; her türlü amaç için tasarlanmış yeni kütüphanelerin sürekli yayımlanmasına katkıda bulunan geniş bir topluluk tarafından desteklenir. 

Python, insan diline yüksek benzerliği sayesinde okunması ve yazılması kolay bir dildir. Nitekim yüksek okunabilirlik ve yorumlanabilirlik, Python tasarımının merkezinde yer alır. Bu nedenlerle, Python sıklıkla daha önce kodlama deneyimi olmayan yeni başlayanlar için başvurulacak bir dil olarak anılır. 

Zamanla Python, sadeliği ve veri görselleştirme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi her türlü veri bilimi görevini destekleyen yüzlerce uzmanlaşmış kütüphane ve paketin sunduğu sınırsız olanaklar sayesinde veri bilimi alanında giderek daha popüler hale gelmiştir.

Neden R'ı Seçmelisiniz?

R, özellikle istatistiksel hesaplama ve grafikler için oluşturulmuş açık kaynaklı bir programlama dilidir. 

İlk olarak 1992’de yayımlandığından beri R, bilimsel araştırmalarda ve akademide yaygın şekilde benimsenmiştir. Günümüzde de hem geleneksel veri analitiğinde hem de hızla gelişen iş analitiği alanında en popüler analitik araçlardan biri olmaya devam etmektedir. TIOBE Endeksi ve PYPL Endeksi’nde sırasıyla 11. ve 7. sıradadır.

İstatistikçileri düşünerek tasarlanan R ile, birkaç satır kodla karmaşık fonksiyonlar kullanabilirsiniz. Doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, sınıflandırmalar ve kümelemeden her türlü istatistiksel test ve modele kadar pek çok araç hazırdır ve kolayca kullanılabilir.

R’ın sunduğu geniş imkanlar, büyük ölçüde devasa topluluğundan kaynaklanır. Veri bilimiyle ilgili en zengin paket koleksiyonlarından birini geliştirmiştir. Tümüne Comprehensive R Archive Network (CRAN) üzerinden erişilebilir.

R’ı özellikle dikkat çekici kılan bir diğer özellik de veri görselleştirme desteğiyle nitelikli raporlar üretme gücü ve etkileşimli web uygulamaları oluşturmak için mevcut çerçeveleridir. Bu açıdan R, güzel grafikler ve görselleştirmeler üretmek için en iyi araç olarak geniş kabul görür.

R vs Python: Temel Farklar

Artık Python ve R’a biraz daha aşina olduğunuza göre, benzerliklerini, güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirmek için veri bilimi perspektifinden karşılaştıralım. 

Amaç

Python ve R farklı amaçlarla oluşturulmuş olsa da –Python genel amaçlı bir programlama dili, R ise istatistiksel analiz için– günümüzde her ikisi de herhangi bir veri bilimi görevi için uygundur. Ancak Python, yazılım geliştirme, web geliştirme ve oyun gibi diğer yazılım alanlarında da son derece popüler olduğundan R’a kıyasla daha çok yönlü bir programlama dili olarak kabul edilir.

Kullanıcı Türleri

Genel amaçlı bir programlama dili olarak Python, veri bilimine geçiş yapan yazılım geliştiriciler için standart tercihtir. Ayrıca Python’un üretkenliğe odaklanması, onu karmaşık uygulamalar oluşturmak için daha uygun bir araç haline getirir. 

Buna karşılık R, akademide ve finans ile ilaç gibi bazı sektörlerde yaygın olarak kullanılır. Sınırlı programlama becerilerine sahip istatistikçiler ve araştırmacılar için ideal bir dildir. 

Öğrenme Eğrisi

Python’un sezgisel söz dizimi, İngilizceye en yakın programlama dillerinden biri olarak kabul edilir. Bu da onu yeni programcılar için oldukça uygun, yumuşak ve doğrusal bir öğrenme eğrisine sahip bir dil yapar. R ise temel veri analizini dakikalar içinde ve kolayca çalıştıracak şekilde tasarlanmış olsa da, işler karmaşıklaştıkça zorlaşır ve kullanıcıların dilde ustalaşması daha uzun sürer. 

Genel olarak Python, başlangıç seviyesindeki programcılar için iyi bir dil olarak görülür. R ise başlangıçta öğrenmesi daha kolay olsa da ileri düzey işlevlerin incelikleri uzmanlaşmayı zorlaştırır.

Popülerlik

Julia gibi yeni diller son dönemde veri bilimi alanında ivme kazanıyor olsa da, Python ve R bu disiplinde tartışmasız hâkim konumdadır. 

Ancak popülerlik açısından –her zaman kaygan bir kavramdır– farklar çarpıcıdır. Python özellikle son yıllarda R’ın önünde yer almıştır. Birçok programlama dili popülerlik endeksinde Python ilk sıradadır. Bunun nedeni, veri bilimi dahil olmak üzere çok sayıda yazılım alanında yaygın olarak kullanılmasıdır. Buna karşılık R çoğunlukla veri bilimi, akademi ve belirli sektörlerde istihdam edilir. 

Yaygın Kütüphaneler

Hem Python hem de R, özellikle veri bilimi için tasarlanmış sağlam ve kapsamlı paket ve kütüphane ekosistemlerine sahiptir. Python’daki paketlerin çoğu Python Package Index’te (PyPi) barındırılırken, R paketleri genellikle Comprehensive R Archive Network’te (CRAN) bulunur.

Aşağıda R ve Python’daki en popüler veri bilimi kütüphanelerinden bazılarının bir listesini bulabilirsiniz.

R paketleri:

• dplyr: R için bir veri işleme kütüphanesidir.
• tidyr: verinizi temiz ve düzenli hale getirmenize yardımcı olacak harika bir paket. 
• ggplot2: verileri görselleştirmek için ideal kütüphane.
• Shiny: doğrudan R’dan etkileşimli web uygulamaları oluşturmak için ideal araçtır.
• Caret: R’daki en önemli makine öğrenmesi kütüphanelerinden biri. 

Python paketleri:

• NumPy: bilimsel hesaplama için geniş bir fonksiyon koleksiyonu sunar.
• Pandas: veri işleme için mükemmeldir.
• Matplotlib: veri görselleştirme için standart kütüphane.
• Scikit-learn: birçok makine öğrenmesi algoritması sağlayan bir Python kütüphanesidir.
• TensorFlow: derin öğrenme için yaygın olarak kullanılan bir çerçeve.

Yaygın IDE’ler

IDE (Entegre Geliştirme Ortamı), programcıların bir bilgisayar programı yazmanın farklı yönlerini bir arada yürütmesine imkân tanır. Geliştiricilerin daha verimli kod yazmasına olanak sağlayan entegre yeteneklere sahip güçlü arayüzlerdir.

Python’da veri bilimi için en popüler IDE’ler Jupyter Notebooks ve onun modern sürümü JupyterLab ile Spyder’dır.

R söz konusu olduğunda ise en yaygın kullanılan IDE RStudio’dur. Arayüzü, kullanıcının grafikler, veri tabloları, R kodu ve çıktıyı aynı anda görebileceği şekilde düzenlenmiştir.

Python vs R: Bir Karşılaştırma

Aşağıda R ve Python arasındaki farkların yer aldığı bir tablo bulabilirsiniz:

R vs Python: Hangi Dili Öğrenmelisiniz?

Güçlü ve zayıf yönlerine rağmen, veri bilimi yolculuğunuzda karşınıza çıkabilecek her problem için en iyi olan tek bir programlama dili yoktur.

Ayrıca bağlamı değerlendirmek her zaman önemlidir. Bir seçim yapmadan önce kendinize birkaç soru sormalısınız: Programlama deneyiminiz var mı? İş arkadaşlarınız hangi dili kullanıyor? Hangi tür sorunları çözmeye çalışıyorsunuz? Veri bilimi içinde ilgi alanlarınız neler? 

Bu soruları yanıtladıktan sonra ikisinden birini seçebilirsiniz. Her durumda, endişelenmeyin: Hem R hem de Python veri bilimi için mükemmel seçeneklerdir. Bu nedenle DataCamp olarak size yardımcı olmak için kapsamlı bir kurs ve öğrenim yolu kataloğu hazırladık. Aşağıdaki kaynaklara göz atın ve bugün başlayın!

• Programlama, istatistik, görselleştirme ve daha fazlasını kapsayan 380’den fazla veri bilimi dersi içeren geniş bir kurs kataloğu. 
• Python’a Giriş ve R’a Giriş kurslarımız, iki dilin temelleriyle başlamanıza ve neler öğrenebileceğinize dair bir fikir edinmenize yardımcı olabilir.
• Sıfırdan veri bilimi uzmanlığına ilerlemeniz için kapsamlı ve sertifikalı kariyer yolları. Python Fundamentals ve R programming öğrenim yollarımıza göz atın.
• DataFramed podcast’ine abone olun
• Veri bilimi için Python ve R temel başvuru kâğıtlarımıza göz atın.

Veri Bilimi için Python vs R: Bir İnfoğrafik

Aşağıdaki "Python’ı mı, R’ı mı Ne Zaman Kullanmalıyım?" başlıklı infoğrafik, bu iki programlama dilinin veri bilimi ve analitik perspektifinden birbirine göre nasıl konumlandığına ve benzersiz güçlü ile zayıf yönlerine ilgi duyan herkes içindir. Infoğrafiği indirmek ve yerleştirilmiş bağlantılara erişmek için aşağıdaki görsele tıklayın.