Python ........vs.........R
🚨أيهما يجب أن تتعلم لعلوم البيانات؟
@ResearcherAcad
@Dr_Wafy
@DrasmaJabeen1
@Science10S
@DataCornering
@R_7aamd
#علم_البيانات #تحليل_البيانات
🚨أيهما يجب أن تتعلم لعلوم البيانات؟
@ResearcherAcad
@Dr_Wafy
@DrasmaJabeen1
@Science10S
@DataCornering
@R_7aamd
#علم_البيانات #تحليل_البيانات
🎲من المحتمل أنك في بداية رحلة علم البيانات.
ان تعلم البرمجة يعد معلمًا مهمًا لكل محترف بيانات طموح.
ان تعلم البرمجة يعد معلمًا مهمًا لكل محترف بيانات طموح.
🎲لماذا تختار R ?
👈هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها خصيصًا للحوسبة والرسومات الإحصائية. R
👈تستخدم على نطاق واسع في البحث العلمي والأوساط الأكاديمية .
👈 واحدة من أكثر أدوات التحليلات شيوعًا المستخدمة في تحليلات البيانات التقليدية ومجال تحليلات الأعمال سريع التطور
👈هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها خصيصًا للحوسبة والرسومات الإحصائية. R
👈تستخدم على نطاق واسع في البحث العلمي والأوساط الأكاديمية .
👈 واحدة من أكثر أدوات التحليلات شيوعًا المستخدمة في تحليلات البيانات التقليدية ومجال تحليلات الأعمال سريع التطور
👈جميع أنواع الاختبارات والنماذج الإحصائية متاحة بسهولة وسهلة الاستخدام ، مثل النمذجة الخطية والنمذجة غير الخطية.
👈القدرة على إنشاء تقارير عالية الجودة مع دعم تصور البيانات والأطر المتاحة R.
👈القدرة على إنشاء تقارير عالية الجودة مع دعم تصور البيانات والأطر المتاحة R.
🎲 لماذا نختار python ؟
👈هي لغة برمجة مفتوحة المصدر للأغراض العامة تُستخدم في مجالات البرامج المختلفة ، بما في ذلك علوم البيانات وتطوير الويب والألعاب.
👈هي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في العالم
👈هي لغة سهلة القراءة والكتابة بسبب تشابهها الكبير مع لغة الإنسان
👈هي لغة برمجة مفتوحة المصدر للأغراض العامة تُستخدم في مجالات البرامج المختلفة ، بما في ذلك علوم البيانات وتطوير الويب والألعاب.
👈هي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في العالم
👈هي لغة سهلة القراءة والكتابة بسبب تشابهها الكبير مع لغة الإنسان
R ..... vs..... Python
الهدف
🔑Python لغة برمجة أكثر تنوعًا من R.
الهدف
🔑Python لغة برمجة أكثر تنوعًا من R.
نوع المستخدمين
🔑 بايثون هو الخيار الافضل لمطوري البرامج الذين يرغبون دخول عالم البيانات ، اما R فان التركيز عليها آكثر في الاوساط الاكاديمية وبعض القطاعات مثل التمويل والادوية .
🔑 بايثون هو الخيار الافضل لمطوري البرامج الذين يرغبون دخول عالم البيانات ، اما R فان التركيز عليها آكثر في الاوساط الاكاديمية وبعض القطاعات مثل التمويل والادوية .
منحنى التعلم
🔑 تعد لغة بايثون لغة قريبة من اللغة الانجليزية هذا يجعلها قريبة للتعلم للمبرمجين الجدد مع منحنى تعلم خطي وسلس. من الأسهل تعلم R عندما تبدأ ، لكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.
🔑 تعد لغة بايثون لغة قريبة من اللغة الانجليزية هذا يجعلها قريبة للتعلم للمبرمجين الجدد مع منحنى تعلم خطي وسلس. من الأسهل تعلم R عندما تبدأ ، لكن تعقيدات الوظائف المتقدمة تجعل تطوير الخبرة أكثر صعوبة.
الشيوع :
🔑تحتل بايثون نطاق واسع في مجالات برمجية متعددة ، بما في ذلك علم البيانات. اما R في الغالب في علوم البيانات والأوساط الأكاديمية وقطاعات معينة
🔑تحتل بايثون نطاق واسع في مجالات برمجية متعددة ، بما في ذلك علم البيانات. اما R في الغالب في علوم البيانات والأوساط الأكاديمية وقطاعات معينة
المكتبات
🔑 R
👉dplyr
تستخدم لاصلاح الداتا " manipulation"
👉tidyr
" clean , tidy " تنظيف وترتيب البيانات
👉ggplot2
"visualization " تصوير البيانات
👉Shiny
انشاء تطبيقات الويب
"web apps"
🔑 R
👉dplyr
تستخدم لاصلاح الداتا " manipulation"
👉tidyr
" clean , tidy " تنظيف وترتيب البيانات
👉ggplot2
"visualization " تصوير البيانات
👉Shiny
انشاء تطبيقات الويب
"web apps"
python
👉NumPy
الحسابات العلمية "computing "
👉Pandas
" manipulation" اصلاح البيانات
👉NumPy
الحسابات العلمية "computing "
👉Pandas
" manipulation" اصلاح البيانات
👉Matplotlib
تصوير البيانات " visualization "
👉Scikit-learn
" machine learning algorithms"
👉TensorFlow
"deep learning"
تصوير البيانات " visualization "
👉Scikit-learn
" machine learning algorithms"
👉TensorFlow
"deep learning"
الاصدار
🔑R
1993
🔑python
1991
🔑R
1993
🔑python
1991
Interface
🔑R
R-studio
🔑python
Jupyter
🔑R
R-studio
🔑python
Jupyter
المحاسن
🔑R
👈الاداة الافضل في صنع منحنيات جميلة وتصورات .
👈لديها العديد من الوظائف لعمل تحليل لبيانات
👈اداة رائعة لعمل تحليل احصائي
🔑R
👈الاداة الافضل في صنع منحنيات جميلة وتصورات .
👈لديها العديد من الوظائف لعمل تحليل لبيانات
👈اداة رائعة لعمل تحليل احصائي
🔑 python
👈لغة برمجة عامة تتجاوز مجرد تحليل البيانات .
👈اكتسب شعبية بسبب سهولة قراءة الاكواد .
👈لغة برمجة عامة تتجاوز مجرد تحليل البيانات .
👈اكتسب شعبية بسبب سهولة قراءة الاكواد .
العيوب
🔑R
👈مجتمع مستخدم محدود مقارنة ببايثون
👈تعتبر لغة R لغة أبطأ من الناحية الحسابية مقارنة ببايثون ، خاصة إذا كانت الشفرة مكتوبة بشكل سيئ
👈قد يكون العثور على المكتبة المناسبة لمهمتك أمرًا صعبًا ، نظرًا للعدد الكبير من الحزم المتوفرة في CRAN
🔑R
👈مجتمع مستخدم محدود مقارنة ببايثون
👈تعتبر لغة R لغة أبطأ من الناحية الحسابية مقارنة ببايثون ، خاصة إذا كانت الشفرة مكتوبة بشكل سيئ
👈قد يكون العثور على المكتبة المناسبة لمهمتك أمرًا صعبًا ، نظرًا للعدد الكبير من الحزم المتوفرة في CRAN
🔑Python
👈أداء ضعيف مع كميات هائلة من البيانات
👈ضعف كفاءة الذاكرة
👈أداء ضعيف مع كميات هائلة من البيانات
👈ضعف كفاءة الذاكرة
👈لا يوجد في Python العديد من المكتبات لعلوم البيانات مثل R.
👈تتطلب Python اختبارًا صارمًا حيث تظهر الأخطاء في وقت التشغيل.
👈تكون التصورات المرئية أكثر تعقيدًا في Python منها في R ، والنتائج ليست ممتعة للعين أو غنية بالمعلومات.
👈تتطلب Python اختبارًا صارمًا حيث تظهر الأخطاء في وقت التشغيل.
👈تكون التصورات المرئية أكثر تعقيدًا في Python منها في R ، والنتائج ليست ممتعة للعين أو غنية بالمعلومات.
اخيرا ، يمكنك اختيار اللغة الافضل بالنسبة لك 🤩
ولا تنسى لايك ❤️ ، ريتويت 🌀🌀
ومتابعة كل جديد في صفحتي لتعلم تحليل البيانات
والاشتراك في دورة تحليل "spss" كبداية لدخول هذا العالم 🤖🎇
ولا تنسى لايك ❤️ ، ريتويت 🌀🌀
ومتابعة كل جديد في صفحتي لتعلم تحليل البيانات
والاشتراك في دورة تحليل "spss" كبداية لدخول هذا العالم 🤖🎇
جاري تحميل الاقتراحات...