ความแตกต่างระหว่าง ภาษา R กับ Python เรียนภาษาไหนดี ?

สำหรับนักพัฒนาสาย Data Science คงจะคุ้นเคยกันดีกับภาษา R หรือไม่ก็ภาษา Python ซึ่งทั้งสองภาษาต่างก็สามารถทำงานสาย Data Science ได้ดีทั้งคู่ แต่ถึงอย่างนั้นทั้งสองภาษานี้ก็มีจุดเด่นและจุดประสงค์ของงานที่แตกต่างกันออกไป ภาษา R กับ Python สองภาษานั้นถูกสร้างมาจากรูปแบบที่ต่างกัน โดย R ถูกสร้างและพัฒนาโดยนักสถิติ ส่วน Python ถูกพัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ทำให้รูปแบบการเขียนต่างกันอย่างสิ้นเชิง แต่ถึงอย่างงั้น ทั้งสองภาษาก็มีความคล้ายคลึงกันในหลายๆด้าน เช่น  เป็นโปรแกรมระดับสูง (High level programming language) เหมือนกันทั้งคู่ รวมถึงยังสามารถทำงานได้อย่างหลากหลายได้อย่าง มีประสิทธิภาพ

เพราะฉะนั้นแล้ววันนี้ทาง ERT ได้รวบรวบข้อมูลและทำตารางเปรียบเทียบความสามารถและรูปแบบการทำงานระหว่าง ภาษา R กับ Python ว่าจะมีความเหมือนหรือต่างกันยังไง แล้วเราควรจะเลือกใช้ภาษาไหนให้เหมาะกับงานของเรามากที่สุด

ตารางเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง ภาษา R กับ Python

1. Objective

ภาษา R เป็นภาษาที่เกิดขึ้นมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและรายงานทางสถิติ (statistical analysis) มีฟังก์ชั่นมากมายในการตรวจสอบวิธีการทางสถิติอย่างเช่น สมมติฐานทางสถิติ โมเดลทางสถิติ หรือวิเคราะห์สถิติเชิงลึก

แต่ในส่วนของภาษา Python นั้นถือได้ว่าเป็นภาษาสากลอเนกประสงค์ (Universal multipurpose language) ที่มีวัตถุประสงค์สำหรับใช้งานทั่วไป มีความสามารถทำงานได้หลากหลายตั้งแต่การประมวลผลข้อมูล จนถึงสร้างแอปพลิเคชั่นทั่วไป และภาษา Python ยังเป็นที่นิยมกับการใช้สำหรับการวิเคาระห์ข้อมูล (data analysis) อีกด้วย

2. Integrated Development Environment (IDE)

IDEs คือ ตัวช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาด้วยการผสมผสานความสามารถต่างๆ เข้าด้วยกัน เช่น การแก้ไข การสร้าง การทดสอบ และการจัดแพ็คเกจซอฟต์แวร์ต่างๆ

ซึ่ง IDEs ทั่วไปสำหรับการเขียนโปรแกรม R คือ RStudio, RKward, R commander, etc. และในส่วน IDEs ทั่วไปสำหรับการเขียนโปรแกรม Python คือ Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc.

3. Libraries and packages

ทั้งภาษา R และ Python ต่างก็เป็นเครื่องมือแบบ opensource ทำให้มี community ขนาดใหญ่คอยรองรับ และมี libraries ใหม่ๆมาให้ใช้อยู่เรื่อยๆ ซึ่งในส่วนของ Python มี Scikit-learn เป็นชุด Machine Learning แบบ opensource ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก หรืออย่าง Pandas, NumPy และ SciPy ที่เป็นเครื่องมือคำนวณสมการคณิตศาสตร์ก็ถูกใช้งานบ่อยครั้ง ขณะเดียวกัน library ของภาษา R เช่น caret หรือ ggplot2 ก็เป็นที่นิยมเช่นเดียวกัน

4. Data visualization

Data visualization คือการนำข้อมูลหรือ Data ที่ได้มาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ มาวิเคราะห์ประมวลผลแล้วนำเสนอออกมาในรูปแบบภาพ เช่น แผนภูมิ รูปภาพ แผนที่ กราฟ ตาราง วิดีโอ อินโฟกราฟิก แดชบอร์ดต่างๆ ซึ่งสำหรับภาษา R ที่ถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสถิติอยู่แล้วนั้น จึงสามารถที่จะสร้างรูปกราฟหรือตารางได้อย่างง่ายดาย รวมถึงยังมีโปรแกรมอย่าง ggplot2 ที่ช่วยในการสร้างรูปตารางที่ซับซ้อนขึ้นได้อีกด้วย แต่ Data visualization อาจจะไม่ใช่จุดเด่นของ ภาษา Python สักเท่าไหร่

แต่ถึงอย่างนั้นก็ยังมีโปรแกรมเสริม libraries อื่นๆ เช่น Matplotlib, Pandas และ NumPy ในการช่วยสร้างกราฟหรือแผนภูมิ ซึ่ง Python เองนั้นก็มี community ขนาดใหญ่ที่เป็นข้อดีที่สำคัญของ Python เนื่องจากช่วยให้สามารถเข้าถึงทรัพยากรมากมายสำหรับการเรียนรู้และสร้างชุดการทำงานในรูปแบบ Data visualization ได้

5. Data modeling

Data modeling หรือ การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เป็นขั้นตอนแรกของการออกแบบฐานข้อมูล ซึ่งในส่วนนี้ของภาษา Python นั้นมี libraries มาตรฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลให้เลือกใช้มากมาย เช่น NumPy, SciPy หรือ Scikit-learn

แต่ในขณะเดียวกันสำหรับการวิเคราะห์แบบจำลองในภาษา R บางครั้งอาจจำเป็นต้องใช้แพ็กเกจที่อยู่นอกเหนือฟังก์ชันหลักของภาษา R ที่เรียกว่า Tidyverse ซึ่งจะช่วยในการนำเข้า จัดการข้อมูล แสดงภาพ และทำให้การรายงานข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น ซึ่ง Tidyverse ยังได้รับความนิยมอย่างมากในกลุ่มนักวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้การทำงานกับข้อมูลใน R ง่ายขึ้น มีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้น

6. Data collection

ภาษา Python รองรับรูปแบบข้อมูลหลากหลายประเภท ครอบคลุมตั้งแต่ไฟล์ CSV (Comma-Separated Value) ไปจนถึง JSON ซึ่งนอกจากนี้ยังสามารถเก็บข้อมูลตาราง SQL เข้าสู่โค้ด Python ได้โดยตรงอีกด้วย สำหรับการพัฒนาเว็บ library requests ของ Python ช่วยให้การดึงข้อมูลจากเว็บเพื่อสร้างชุดข้อมูลสามารถทำได้ง่ายขึ้น

สำหรับภาษา R ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถนำเข้าข้อมูลได้ง่ายจากรูปแบบไฟล์ต่างๆ ได้แก่ Excel, Comma-Separated Value (CSV), Text files หรือแม้แต่ Minitab และ SPSS ที่สามารถแปลงไฟล์เหล่านี้ให้เป็น DataFrame ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานของภาษา R ที่ใช้ในการเก็บข้อมูล

7. Data exploration

กระบวนการตรวจสอบและสำรวจข้อมูล หรือ Data exploration เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นก่อนการนำข้อมูลไปใช้หรือนำไปวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งในภาษา Python คุณสามารถใช้ Pandas ซึ่งเป็น library สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในการสำรวจข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยสามารถกรอง จัดเรียง และแสดงข้อมูลได้ภายในไม่กี่วินาที Pandas จึงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลใน Python เนื่องจากช่วยให้จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

ในส่วนของภาษา R มีเครื่องมือสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะกับข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เชิงสถิติ มีจุดเด่นคือเหมาะกับงานสถิติ มีตัวเลือกที่หลากหลาย และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ที่พร้อมวิเคราะห์และหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

สรุป

Python เป็นการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ มีวัตถุประสงค์สำหรับใช้งานทั่วไป จึงมีความสามารถที่หลากหลายสามารถทำงานได้หลายประเภท แต่สำหรับภาษา R นั้น เป็นภาษาที่เน้นการใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติ เชิงตัวเลข และการแสดงโมเดล สำหรับข้อมูลชุดใหม่ ซึ่งจุดประสงค์ที่ต่างกันนี้ทำให้ทั้งสองภาษามีข้อดีที่ต่างกัน และถึงแม้ภาษา R และ Python จะมีความสามารถที่แตกต่างในหลายแง่มุม แต่ทั้งสองภาษาก็เป็นภาษาที่ดีและมีประสิทธิภาพสูงในการใช้วิเคราะห์ข้อมูลและใช้งานในด้าน Data science ได้

___________________________________________________

💖สำหรับใครที่ต้องการศึกษาเพิ่มเติมทาง ERT ศูนย์ฝึกอบรมของเราก็มีคอร์สเรียนมากมายมาแนะนำให้เพื่อนๆเลือกกัน ซึ่งสามารถเลือกเรียนได้ทั้งแบบ Onsite และ Classroom มีทั้งแบบ Private และ Public ด้วยนะ หากใครสนใจสามารถจิ้มลิงก์ด้านล่างเพื่อดูรายละเอียดได้เลย!! 👇 👇

https://www.ert.co.th/it-training/

Ref: https://www.ibm.com/blog/python-vs-r/

💬 🙋‍♀สอบถามเพิ่มเติมสามารถติดต่อมาได้ที่

📞 Tel: 02-718-1599

💻 Website: https://www.ert.co.th

📱 Line: https://lin.ee/wtyQVtl