R et Python sont les langages de science des données les plus populaires. Ils sont tous les deux open source et excellez dans l'analyse des données. Malgré leur popularité concurrentielle, R et Python sont en fait très différents, et l'un peut être plus adapté que l'autre à des situations particulières.
Cet article présente l'importance des deux langages pour la science des données. En outre, il décrit leur principales différences concernant leurs capacités à gérer les données et les applications d'apprentissage automatique. Enfin et surtout, nous expliquons également lequel apprendre et pourquoi.
R est un langage de programmation de plus en plus populaire dans le monde de la science des données. En fait, selon Indice TIOBE 2021, R occupe actuellement la 13e place des langages de programmation les plus populaires au monde.
Ce logiciel a été introduit pour la première fois en 1993, conçu par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Depuis lors, il a parcouru un long chemin et s'est forgé une réputation admirable pour sa capacité à gérer science des données, projets de visualisation, et statistiques.
Contrairement à Python (comme nous l'expliquerons plus loin), le langage R a été développé exclusivement pour analyser les données et pour développer des applications et des solutions logicielles capables d'exécuter analyses statistiques et exploration de données. Il s'agit d'un écosystème complet pour l'analyse des données, avec une incroyable variété de packages et de bibliothèques disponibles.
Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Il a été initialement introduit en 1991, conçu par Guido von Rossum. Selon »Developer Economics : State of the Developer Nation 20e édition« (2021, SlashData), Python a fortement conquis l'attention des Data Scientists en tant que langage de choix dans ce domaine.
« L'essor de la science des données et de l'apprentissage automatique (ML) explique clairement la popularité de Python. Près de 70 % des développeurs de machine learning et des data scientists déclarent utiliser Python. »
- Données SlashData
Cependant, la popularité de Python ne vient pas exclusivement de science des données. De plus, ce langage multi-paradigmes fournit également un nombre vaste et impressionnant de bibliothèques et outils pour gérer le développement de logiciels, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). En résumé, en tant que langage généraliste, il est quasiment possible d'utiliser Python pour tout faire !
L'objectif est probablement la principale différence entre ces deux langues. Comme mentionné, l'objectif principal de R est l'analyse statistique et la visualisation des données. Il repose largement sur modèles statistiques et ne nécessite pas de nombreuses lignes de code pour démontrer ses capacités d'analyse. En fait, c'est aussi pour cette raison qu'il est si populaire auprès des chercheurs, des ingénieurs, des statisticiens et d'autres professionnels sans compétences en programmation informatique.
De plus, les chercheurs préfèrent souvent utiliser R car il fournit des tracés et des graphiques qui peuvent être utilisés immédiatement pour la publication, étant donné qu'il contient les formules mathématiques et la notation correctes. Dans l'ensemble, R attire également l'attention pour ses visualisation des données, concernant les graphiques, les diagrammes, etc. Ces types de visualisations facilitent l'interprétation des données et l'identification des modèles, des valeurs aberrantes (ou anomalies) et des tendances dans les ensembles de données.
À son tour, Python est un plus langage à usage général en mettant l'accent sur production et déploiement. Même s'il nécessite des compétences en programmation informatique, Python est en fait assez facile à apprendre grâce à ses syntaxe lisible.
Ce langage est principalement utilisé par développeurs ou programmeurs pour effectuer des analyses de données et utiliser l'apprentissage automatique dans les environnements de production. De plus, Python offre la flexibilité nécessaire pour créer de nouveaux modèles à partir de zéro puisqu'il peut être intégré à chaque étape de développement.
Python est plus polyvalent que R en matière de collecte de données. D'une part, Python prend en charge tous les types de formats de données (par exemple, les fichiers CVS. et JSON), et il permet de récupérer assez facilement des données sur le Web en utilisant le Bibliothèque de requêtes Python. De plus, il est également possible d'importer SQL tables dans le code de Python.
D'autre part, R importe des fichiers à partir de fichiers CSV, Excel et texte. R n'est pas aussi simple que Python lorsqu'il s'agit de récupérer des données sur le Web, mais il est possible d'utiliser le Package Rvest pour l'extraction de données Web de base. De plus, SPSS et Minitab les fichiers peuvent également être convertis en trames de données R.
Comme indiqué précédemment, R se distingue par ses capacités de visualisation des données. Il illustre les résultats des analyses statistiques à l'aide de diagrammes, de diagrammes et de graphiques. Pour des graphiques plus avancés, les data scientists peuvent également utiliser ggplot2, l'un des packages R les plus populaires. Il est possible de créer presque tous les types de graphiques à l'aide de cet outil. De plus, ggplot2 permet aux utilisateurs de modifier les composants d'un graphique avec un niveau d'abstraction élevé.
Python n'est pas aussi fort que R en matière de visualisation des données. Cependant, les utilisateurs de Python peuvent toujours compter sur bibliothèque Maplotlib. Cet outil permet aux utilisateurs d'utiliser des figures interactives et de créer plusieurs types de diagrammes (histogrammes, diagrammes de dispersion, diagrammes 3D, etc.).
Plusieurs bibliothèques sont disponibles pour différentes méthodes de manipulation des données. Par exemple, pour l'agrégation des données, les utilisateurs de R peuvent s'appuyer soit sur type de trame de données intégrée ou sur dplyr (une bibliothèque faisant partie du package Tidyverse). Pour la manipulation des formes, le bien rangé library (qui fait également partie du package Tidyverse) est également une bonne solution R.
Au contraire, les utilisateurs de Python peuvent utiliser Pandas, une bibliothèque unique, pour effectuer plusieurs méthodes de manipulation de données. Pandas est un outil open source populaire qui se distingue par la gestion de l'analyse des données et la gestion des structures de données.
Outre l'exécution de manipulations de données, Pandas est également un outil largement connu pour l'exploration de données en Python. En fait, Pandas est probablement la principale bibliothèque d'analyse de données pour Python. Il permet aux utilisateurs de filtrer, de trier et d'afficher facilement les données. Cela permet un traitement statistique et d'exploration de données efficace au sein d'un ensemble de données.
R fournit également aux utilisateurs une grande variété d'options pour effectuer l'exploration des données et les appliquer. techniques d'exploration de données. Il peut gérer l'analyse de base des données (par exemple, le clustering et les distributions de probabilité) sans nécessiter l'installation de packages supplémentaires. En outre, il est facilement utilisable tests statistiques et utilise des formules.
La modélisation des données consiste à créer des modèles pour déterminer comment les données doivent être stockées dans une base de données. D'une part, Python propose plusieurs solutions concernant la modélisation des données en fonction de l'objectif spécifique de chaque donnée. Par exemple :
D'autre part, le langage R devra peut-être s'appuyer sur packages externes (par exemple, Tidyverse) pour effectuer des analyses de modélisation plus spécifiques. Néanmoins, Base-R, le logiciel de base qui inclut le langage R, couvre les principales analyses de modélisation des données.
L'IDE est une application logicielle qui permet aux développeurs d'écrire, de tester et de déboguer du code de manière plus simple en activant la complétion de code, la mise en évidence du code, les outils de débogage, etc.
Python propose différents IDE parmi lesquels choisir, les plus populaires étant Jupiter Notebooks, Spyder IDE et PyCharm. Le langage R est également compatible avec les ordinateurs portables Jupiter ; cependant, la solution R la plus utilisée est Studio R. RStudio est disponible pour les utilisateurs de R dans deux formats : RStudio Server (accès via un navigateur Web) et RStudio Desktop (fonctionne comme une application de bureau classique).
Python et R prennent en charge les bibliothèques d'apprentissage profond. Parmi les bibliothèques les plus connues et les plus utilisées, PyTorch et TensorFlow se démarquer. Il s'agit de bibliothèques d'apprentissage automatique qui sont utilisées pour développer des modèles d'apprentissage en profondeur et qui mettent particulièrement l'accent sur réseaux de neurones profonds.
La majorité des fonctionnalités et bibliothèques d'IA ont d'abord été introduites en Python, puis seulement en R. Actuellement, les deux R et Python sont compatibles avec TensorFlow et Keras (une autre bibliothèque pour les réseaux de neurones artificiels). En septembre 2020, la bibliothèque Torch est devenue accessible à R. L'écosystème Torch pour R inclut Torch, Torchvision, Torchaudio et d'autres extensions.
En raison de sa syntaxe facile à lire, Python est considéré comme assez facile à apprendre. Elle excelle pour ses lisibilité et simplicité; la courbe d'apprentissage n'est donc pas très abrupte. De plus, c'est un langage complet et globalement très adapté aux développeurs débutants.
Cependant, R est plus facile à apprendre pour ceux qui n'ont pas de compétences en programmation informatique. Il permet aux utilisateurs de démarrer exécution immédiate d'analyses de données, mais il peut devenir complexe car il utilise des analyses et des fonctionnalités plus avancées. De plus, R est largement utilisé par les data scientists ainsi que par scientifiques d'autres domaines (par exemple, biologie, physique, gestion, ingénierie, etc.) qui souhaitent analyser des données et produire rapidement des graphiques à partir de données d'expériences et d'autres recherches.
Un autre aspect essentiel à prendre en compte lors du choix de celui à apprendre est l'objectif des analyses de données. D'une part, R est principalement recommandé aux utilisateurs intéressés par l'apprentissage statistique, l'exploration de données et les modèles expérimentaux. D'autre part, Python est principalement utilisé pour l'analyse de données dans les applications Web et constitue également l'option la plus adaptée à l'apprentissage automatique.
Bien qu'ils se disputent le titre de « langage numéro 1 en science des données », R et Python sont en effet très différents, et cette différence réside dans leur approche.
R se distingue par son apprentissage statistique, fournissant un grand nombre de fonctionnalités pour l'analyse des données. C'est un langage incroyablement complet pour gérer des analyses avancées en science des données et dans d'autres domaines (par exemple, la biologie, la gestion et la physique). De plus, les utilisateurs de R n'ont pas besoin de compétences en programmation informatique, ce qui en fait un langage plus accessible pour les chercheurs et les scientifiques. Un autre avantage important de l'utilisation de R est qu'il excelle dans la visualisation des données.
Comparativement, l'approche de Python en matière de science des données est davantage axée sur production et déploiement. Ce langage est principalement utilisé pour l'analyse des données dans les applications Web. De plus, Python est le langage le plus adapté pour apprentissage automatique, et c'est une excellente option pour Pipelines de science des données.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
Scientifique des données passionné par l'ingénierie, la physique et les mathématiques. J'aime écouter et faire de la musique, voyager et parcourir les sentiers de vélo de montagne.
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