Python vs R pour la science des données : Lequel devez-vous apprendre ?

Si vous lisez cet article, vous n'en êtes probablement qu'au début de votre parcours en science des données. Vous savez sans doute déjà que l'apprentissage du code est une étape cruciale pour tous les professionnels de l'information en herbe. De plus, vous avez peut-être déjà entendu parler du débat Python vs R, et vous avez peut-être besoin d'aide pour décider lequel apprendre. Si vous êtes dans cette situation, ne paniquez pas : la plupart des professionnels des données ont déjà été dans cette situation.

Python et R sont les deux langages de programmation les plus populaires pour la science des données. Ces deux langages sont parfaitement adaptés à toutes les tâches de science des données auxquelles vous pouvez penser. Le débat Python vs R peut laisser penser que vous devez choisir soit Python, soit R. 

Bien que cela soit vrai pour les nouveaux venus dans la discipline, à long terme, vous aurez probablement besoin d'apprendre les deux. Plutôt que de considérer les deux langages comme s'excluant mutuellement, vous devriez les voir comme des outils complémentaires que vous pouvez utiliser ensemble en fonction de votre cas d'utilisation spécifique. 

Qu'est-ce qui fait de R et Python les candidats parfaits pour la science des données ? Dans cet article, nous verrons à quoi servent Python et R, les principales différences entre R et Python, et nous fournirons quelques facteurs à prendre en compte pour choisir le bon langage en fonction de vos besoins.

Maintenant que nous avons établi que Python et R sont tous deux de bons choix populaires, il y a quelques facteurs qui peuvent faire pencher votre décision d'un côté ou de l'autre.

Pourquoi choisir Python ?

Python est un langage de programmation open-source à usage général utilisé dans divers domaines logiciels, notamment la science des données, le développement web et les jeux. 

Lancé en 1991, Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, occupant la première place dans plusieurs indices de popularité des langages de programmation, tels que l'indice TIOBE et l'indice PYPL. 

L'une des raisons de la popularité mondiale de Python est sa communauté d'utilisateurs. Python est soutenu par une vaste communauté d' utilisateurs et de développeurs qui veillent à la croissance et à l'amélioration harmonieuses du langage, ainsi qu'à la publication continue de nouvelles bibliothèques conçues pour toutes sortes d'usages. 

Python est un langage facile à lire et à écrire en raison de sa grande similitude avec le langage humain. En fait, une lisibilité et une interprétabilité élevées sont au cœur de la conception de Python. Pour ces raisons, Python est souvent cité comme un langage de programmation de choix pour les nouveaux arrivants sans expérience de codage. 

Au fil du temps, Python a gagné en popularité dans le domaine de la science des données grâce à sa simplicité et aux possibilités infinies offertes par les centaines de bibliothèques et de packages spécialisés qui prennent en charge tout type de tâche de science des données, comme la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Pourquoi choisir R ?

R est un langage de programmation open-source spécialement conçu pour le calcul statistique et les graphiques. 

Depuis son lancement en 1992, R a été largement adopté dans la recherche scientifique et universitaire. Aujourd'hui, il reste l'un des outils d'analyse les plus populaires, utilisé à la fois dans l'analyse traditionnelle des données et dans le domaine en pleine évolution de l'analyse des entreprises. Elle occupe respectivement la 11e et la 7e place de l'indice TIOBE et de l'indice PYPL.

Conçu pour les statisticiens, R vous permet d'utiliser des fonctions complexes en quelques lignes de code. Toutes sortes de tests et de modèles statistiques sont facilement disponibles et utilisables, tels que la modélisation linéaire, la modélisation non linéaire, les classifications et les regroupements.

Les possibilités étendues qu'offre R sont principalement dues à son immense communauté. Il a développé l'une des collections les plus riches de logiciels liés à la science des données. Ils sont tous disponibles via le Comprehensive R Archive Network(CRAN).

Une autre caractéristique qui rend R particulièrement remarquable est le pouvoir de générer des rapports de qualité avec un support pour la visualisation des données et ses cadres disponibles pour créer des applications web interactives. En ce sens, R est largement considéré comme le meilleur outil pour créer de magnifiques graphiques et visualisations.

R vs Python : Principales différences

Maintenant que vous connaissez un peu mieux Python et R, comparons-les du point de vue de la science des données pour évaluer leurs similitudes, leurs forces et leurs faiblesses. 

Objectif

Alors que Python et R ont été créés dans des buts différents -Python en tant que langage de programmation à usage général et R pour l'analyse statistique- aujourd'hui, les deux conviennent à toute tâche de science des données. Cependant, Python est considéré comme un langage de programmation plus polyvalent que R, car il est également extrêmement populaire dans d'autres domaines logiciels, tels que le développement de logiciels, le développement web et les jeux.

Type d'utilisateurs

En tant que langage de programmation polyvalent, Python est le choix standard pour les développeurs de logiciels qui se lancent dans la science des données. De plus, l'accent mis par Python sur la productivité en fait un outil plus adapté à la création d'applications complexes. 

En revanche, R est largement utilisé dans les universités et dans certains secteurs, tels que la finance et les produits pharmaceutiques. C'est le langage idéal pour les statisticiens et les chercheurs ayant des compétences limitées en matière de programmation. 

Courbe d'apprentissage

La syntaxe intuitive de Python est considérée comme l'un des langages de programmation les plus proches de l'anglais. Cela en fait un très bon langage pour les nouveaux programmeurs, avec une courbe d'apprentissage douce et linéaire. Bien que R soit conçu pour effectuer des analyses de données de base facilement et en quelques minutes, les choses se compliquent avec les tâches complexes, et il faut plus de temps aux utilisateurs de R pour maîtriser le langage. 

Dans l'ensemble, Python est considéré comme un bon langage pour les programmeurs débutants. R est plus facile à apprendre lorsque vous débutez, mais les complexités des fonctionnalités avancées rendent plus difficile le développement d'une expertise.

Popularité

Bien que de nouveaux langages de programmation, comme Julia, aient récemment le vent en poupe dans le domaine de la science des données, Python et R restent les rois absolus de la discipline. 

Cependant, en termes de popularité - un concept toujours très mouvant - les différences sont frappantes. Python a toujours surpassé R, en particulier ces dernières années. Python occupe la première place dans plusieurs indices de popularité des langages de programmation. Cela s'explique par l'utilisation généralisée de Python dans de multiples domaines logiciels, y compris la science des données. En revanche, R est surtout utilisé dans le domaine de la science des données, dans le monde universitaire et dans certains secteurs. 

Bibliothèques communes

Python et R disposent tous deux d'écosystèmes robustes et étendus de packages et de bibliothèques spécifiquement conçus pour la science des données. La plupart des paquets en Python sont hébergés dans le Python Package Index(PyPi), tandis que les paquets R sont normalement stockés dans le Comprehensive R Archive Network(CRAN).

Vous trouverez ci-dessous une liste des bibliothèques de science des données les plus populaires en R et Python.

Paquets R :

• dplyr: Il s'agit d'une bibliothèque de manipulation de données pour R.
• tidyr: un excellent logiciel qui vous aidera à mettre de l'ordre dans vos données. 
• ggplot2: la bibliothèque idéale pour visualiser les données.
• Brillant: C'est l'outil idéal pour créer des applications web interactives directement à partir de R.
• Caret: l'une des bibliothèques les plus importantes pour l'apprentissage automatique en R. 

Paquets Python :

• NumPy: fournit une large collection de fonctions pour le calcul scientifique.
• Pandas: parfait pour la manipulation de données.
• Matplotlib: la bibliothèque standard pour la visualisation des données.
• Scikit-learn: est une bibliothèque en Python qui fournit de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique.
• TensorFlow: un cadre largement utilisé pour l'apprentissage profond.

IDE courants

Un IDE, ou environnement de développement intégré, permet aux programmeurs de consolider les différents aspects de l'écriture d'un programme informatique. Il s'agit d'interfaces puissantes dotées de fonctionnalités intégrées qui permettent aux développeurs d'écrire du code plus efficacement.

En Python, les IDE les plus populaires en science des données sont Jupyter Notebooks et sa version moderne, JupyterLab, ainsi que Spyder.

En ce qui concerne R, l'IDE le plus couramment utilisé est RStudio. Son interface est organisée de manière à ce que l'utilisateur puisse visualiser en même temps les graphiques, les tableaux de données, le code R et les résultats.

Python vs R : Une comparaison

Vous trouverez ci-dessous un tableau des différences entre R et Python :

R vs Python : Quelle langue devez-vous apprendre ?

Malgré leurs forces et leurs faiblesses, la vérité est qu'il n'existe pas de langage de programmation unique qui soit le mieux adapté à tous les problèmes susceptibles de survenir au cours de votre parcours en science des données.

De plus, il est toujours important d'évaluer le contexte. Avant de faire un choix, vous devez vous poser plusieurs questions : Avez-vous de l'expérience en programmation ? Quel est le langage de programmation utilisé par vos collègues ? Quels sont les problèmes que vous essayez de résoudre ? Quels sont vos centres d'intérêt en matière de science des données ? 

Une fois que vous avez répondu à ces questions, vous pouvez choisir l'un des deux. Dans tous les cas, pas de panique : R et Python sont tous deux d'excellentes options pour la science des données. C'est pourquoi, à DataCamp, nous avons préparé un vaste catalogue de cours et de cursus pour vous aider à y parvenir. Consultez les ressources suivantes et commencez dès aujourd'hui !

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Python vs R pour la science des données : Une infographie

L'infographie ci-dessous "Quand devrais-je utiliser Python vs. R ?" s'adresse à tous ceux qui souhaitent savoir comment ces deux langages de programmation se comparent l'un à l'autre du point de vue de la science des données et de l'analyse, y compris leurs forces et leurs faiblesses. Cliquez sur l'image ci-dessous pour télécharger l'infographie et accéder aux liens intégrés.