R vs SQL - Que dois-je apprendre ?

L'apprentissage d'une nouvelle langue peut parfois être une perspective décourageante. Qu'il s'agisse d'une langue parlée ou d'un langage de programmation, vous devez vous assurer que vous apprenez quelque chose d'intéressant, d'accessible et avec lequel vous persévérerez. Si votre choix s'est arrêté sur R ou SQL, cet article vous aidera à choisir le premier à apprendre. 

Nous vous présenterons tout ce que vous devez savoir sur les deux langues et leurs utilisations, ainsi que les avantages de chacune d'entre elles, ce pour quoi vous pouvez les utiliser et comment elles se comparent sur certains facteurs clés. 

Que sont R et SQL ?

Commençons par les bases : que sont ces deux langues ? La programmation R est un langage de programmation et un environnement logiciel utilisé principalement pour le calcul statistique et la création de graphiques. Ce système se compose de deux parties : le langage R lui-même (c'est ce que la plupart des gens veulent dire lorsqu'ils parlent de R) et un environnement d'exécution.

D'autre part, SQL(Structured Query Language) est un langage de programmation utilisé principalement pour poser des questions (requêtes) à des bases de données. Nous utilisons SQL pour communiquer avec les bases de données relationnelles. Avec l'aide de SQL, nous pouvons accéder à des informations, les récupérer, les trier et les mettre à jour. Il est utilisé avec de nombreux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) bien connus, tels qu'Oracle, Microsoft SQL Server et MySQL. 

Aperçu des différences et des similitudes entre R et SQL 

Nous allons explorer les mérites de ces deux langages en détail tout au long de ce billet, mais nous allons commencer par couvrir les principales similitudes et différences entre SQL et R en bref.

Objectif 

R et SQL sont tous deux des langages de programmation, mais ils sont utilisés à des fins différentes. R est un langage de programmation et un environnement logiciel pour le calcul statistique et les graphiques, tandis que SQL est un langage de programmation pour la gestion et la manipulation de données stockées dans des bases de données relationnelles.

Types de données

R est conçu pour travailler avec des ensembles de données complexes et structurés, tels que ceux couramment utilisés dans l'analyse statistique. En revanche, SQL est conçu pour travailler avec des données stockées dans des bases de données relationnelles. Cela signifie que R est mieux adapté à des tâches telles que la visualisation de données et la modélisation statistique, tandis que SQL est mieux adapté à des tâches telles que l'interrogation et la mise à jour de données dans une base de données.

Comment ils sont utilisés

R est un langage de programmation à usage général, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour effectuer une grande variété de tâches, notamment la manipulation de données, l'analyse statistique et la visualisation de données. En revanche, SQL est un langage spécifique à un domaine, ce qui signifie qu'il est conçu spécifiquement pour travailler avec des données dans des bases de données relationnelles. Cela signifie que SQL est généralement utilisé pour des tâches telles que l'interrogation et la mise à jour de données dans une base de données, tandis que R est utilisé pour des tâches plus générales d'analyse de données.

Utilisateurs

Les deux langages sont largement utilisés par les analystes de données et autres professionnels travaillant avec des données, et les deux langages sont conçus pour être relativement faciles à apprendre et à utiliser. En outre, R et SQL sont soutenus par une communauté importante et active d'utilisateurs et de développeurs, ce qui permet de trouver facilement de l'aide et des ressources pour travailler avec ces langages.

Avantages de R

Il y a plusieurs avantages à choisir d'apprendre la programmation R. En tant que langage de programmation open-source puissant et largement utilisé pour l'analyse de données, il y a des avantages assez clairs à prendre en compte. Il s'agit notamment de 

1. Il s'agit d'unlangage trèspolyvalent et flexible, qui permet aux utilisateurs d'effectuer diverses manipulations de données, des analyses statistiques et des tâches de visualisation graphique.
2. Il existe une communauté importante et active d'utilisateurs de R, ce qui signifie qu'il existe une multitude de ressources en ligne, de documentation et d'assistance pour vous aider à apprendre et à utiliser le langage de manière efficace.
3. R est également largement utilisé dans le monde universitaire et dans l'industrie, de sorte que l'apprentissage et l'utilisation de R peuvent être bénéfiques si vous espérez poursuivre une carrière dans la science des données, la recherche ou d'autres domaines connexes.
4. R dispose de plusieurs fonctions et paquets intégrés qui facilitent l'exécution de tâches d'analyse de données complexes, telles que l'apprentissage automatique, sans avoir à écrire un code long et complexe à partir de zéro.
5. Le langage est indépendant de la plate-forme, il peut donc être utilisé sur n'importe quel système d'exploitation, ce qui en fait un outil polyvalent pour l'analyse des données.

Avantages de SQL

Nous verrons que de nombreux avantages de l'apprentissage de SQL sont similaires à ceux de l'apprentissage de R : 

1. SQL est essentiel pour toute personne travaillant avec des bases de données. Que vous souhaitiez devenir analyste de données, data scientist ou développeur web, une bonne compréhension du langage SQL est essentielle pour travailler avec des données.
2. C'est une langue très répandue et son apprentissage peut ouvrir des perspectives d'emploi dans de nombreux secteurs d'activité. De nombreuses entreprises, des petites start-ups aux grandes entreprises, utilisent SQL pour gérer et analyser leurs données.
3. Il s'agit d'un langage polyvalent que vous pouvez utiliser pour effectuer diverses tâches, notamment la création et la modification de bases de données, l'insertion et la mise à jour de données, ainsi que l'interrogation et l'analyse de données.
4. SQL est relativement facile à apprendre par rapport à d'autres langages de programmation. De nombreuses personnes novices en programmation peuvent apprendre les bases du langage SQL en peu de temps.
5. SQL peut vous aider à travailler plus efficacement avec les données. Avec SQL, vous pouvez rapidement et facilement récupérer, manipuler et analyser des données, ce qui vous permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

Cas d'utilisation courants R vs SQL

Maintenant que nous en savons un peu plus sur ces langues, voyons à quoi elles servent et où elles se recoupent. Vous trouverez plus de détails sur l 'utilisation de SQL et sur ce que vous pouvez faire avec R dans des articles séparés. 

Analyse des données

R et SQL sont deux langages couramment utilisés pour l'analyse des données. La principale différence entre les deux est que R est un langage de programmation spécifiquement conçu pour le calcul statistique et l'analyse de données, tandis que SQL est un langage utilisé pour la gestion et l'interrogation de données stockées dans des bases de données relationnelles. 

R est un outil puissant pour effectuer des analyses statistiques complexes et créer des visualisations, tandis que SQL est mieux adapté pour travailler avec de grands ensembles de données et effectuer des opérations plus basiques telles que le filtrage, le tri et l'agrégation de données. En fin de compte, il s'agit de deux outils incroyablement utiles pour l'analyse des données. 

Manipulation des données

Ces deux langages sont utiles pour la manipulation des données, qui consiste à extraire des informations et à les modifier pour les rendre plus faciles à interpréter ou à organiser. Avec R, vous pouvez manipuler les données de différentes manières, notamment en utilisant des fonctions telles que subset(), with() et within(), ainsi que des tableaux tels que data. table, ggplot2, reshape2 et readr.

Lorsqu'il s'agit de manipuler des données relationnelles, SQL est l'un des outils les plus utiles. Des opérations telles que Limit, Distinct, Aggregation, Groupby, etc. peuvent vous aider à organiser vos données dans différentes bases de données. 

Comparaison entre SQL et R

Comparons les performances de ces deux langues pour certaines tâches :

Gestion des données

Les bases de données sont au cœur de la gestion des données, ce qui fait de SQL le choix évident pour cette tâche. C'est le langage sous-jacent qui nous permet de construire et d'interagir avec des bases de données relationnelles par le biais de requêtes. Bien que R soit généralement utilisé pour l'analyse de données, les statistiques et la visualisation, il devient de plus en plus populaire en tant qu'outil de gestion de données et de fichiers.

Vitesse de manipulation des données

Lorsque vous comparez la vitesse de diverses fonctions, vous constaterez qu'il existe plusieurs différences entre R et SQL. Dans une analyse de différents critères de performance, R s'est avéré nettement plus rapide pour certaines tâches, telles que les requêtes de base de données, alors qu'il était beaucoup plus lent pour la création d'une variable temporaire et l'exécution d'un agrégat sur la base d'une condition. Ainsi, alors que R est incroyablement rapide pour certaines tâches de manipulation de données, SQL est stable pour toutes les tâches. 

Capacités graphiques

R est spécialement conçu pour l'analyse graphique des données. Il est donc facile de créer une multitude de visualisations pour vos données, telles que des histogrammes, des diagrammes à barres, des diagrammes de dispersion, etc. En comparaison, SQL n'est pas vraiment un outil graphique, mais plutôt un outil d'organisation des données. Mais cela ne veut pas dire qu'il n'existe pas d'outils qui peuvent vous aider à transformer vos données SQL en visualisations puissantes.  

R vs SQL - Que devez-vous apprendre ?

Alors, quand il s'agit de savoir lequel apprendre, comment se décider ? Comme nous l'avons vu, bien qu'il y ait certains chevauchements, les deux outils ont des utilisations primaires différentes. R est conçu pour travailler avec des données statistiques et effectuer des analyses de données. D'autre part, SQL est principalement conçu pour gérer et manipuler des données dans des bases de données. 

Ceci étant dit, R et SQL peuvent être utilisés ensemble de plusieurs façons. Par exemple, vous pouvez utiliser SQL pour extraire des données d'une base de données, puis utiliser R pour analyser et visualiser ces données. Vous pouvez également utiliser R pour créer et gérer des bases de données ou pour vous connecter à des bases de données existantes et exécuter des requêtes SQL directement à partir de R. Il existe de nombreux packages R qui facilitent le travail avec des bases de données en utilisant SQL, de sorte que si vous êtes intéressé par l'utilisation conjointe de R et de SQL, c'est tout à fait possible.

En fin de compte, le choix entre R et SQL dépendra de vos besoins et intérêts spécifiques. Si vous êtes intéressé par l'analyse statistique et la visualisation de données, R est un bon choix. Si vous souhaitez travailler avec des bases de données, SQL est un meilleur choix. Si vous ne savez pas lequel choisir, vous pouvez envisager d'apprendre les deux, car ils peuvent être utilisés ensemble de différentes manières.

Vous pouvez commencer avec les deux ici à DataCamp. Consultez nos cours d'introduction à SQL et d'introduction à R.