Harikrishna Kundariya, Contributeur à Linux.com
La science des données est l’un des choix de carrière les plus prometteurs aujourd’hui. Il est également évident que les données sont un nouveau pouvoir.
Les entreprises du monde entier reçoivent des tonnes de données de leurs clients, de différentes mesures et d’autres sources. L’analyse de ces données pour prendre des décisions basées sur les données est cruciale pour battre vos concurrents.
La science des données et l’analyse des données sont essentielles, et si vous voulez devenir un scientifique des données qualifié, vous devez maîtriser au moins un langage de programmation.
Par exemple, SQL, Structured Query Language, est un langage universel de presque toutes les bases de données relationnelles. Donc, vous devez l’apprendre. C’est un préalable.
Cependant, SQL vous permet simplement de récupérer des données. Pour traiter ou analyser des données, vous devez apprendre R ou Python. Parfois, même les entreprises sont confrontées au dilemme d’embaucher des développeurs Python ou R.
Ce blog simplifie la confusion. Nous discuterons des deux langages pour vous aider à choisir le bon outil pour votre carrière en apprentissage automatique et en science des données et l’application prévue.
Avant de discuter du langage nécessaire aux data scientists, apprenons brièvement à connaître les deux langages.
Qu’est-ce que Python ?
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires et préférés, permettant une productivité supérieure et une meilleure lisibilité du code.
Créé par Guido Van Rossum en 1991, Python est très utilisé par les data scientists à des fins statistiques. C’est un langage très polyvalent et flexible avec une faible courbe d’apprentissage.
En plus de cela, Python propose également des packages incroyables tels que PyPi. En outre, il dispose de bibliothèques communautaires où les utilisateurs peuvent apporter des suggestions et des contributions.
Python est considéré comme l’un des langages de programmation les plus dominants des data scientists en raison de sa simplicité et de sa lisibilité.
C’est quoi R ?
R est un langage de programmation open source fondé par Ross Ihaka et Robert Gentleman en 1995. Il a commencé comme une implémentation open source du langage de programmation S combiné à la sémantique de portée lexicale du langage de programmation Scheme.
L’objectif principal du développement de R était d’offrir un langage aux développeurs qui aident à l’analyse des données, aux statistiques et à la science des données. Auparavant, l’utilisation de R était limitée aux universitaires et à la recherche commerciale, mais aujourd’hui, c’est l’un des langages à la croissance la plus rapide pour l’analyse de données et l’analyse statistique.
R a une très vaste communauté où les utilisateurs contribuent beaucoup. Vous pouvez trouver des documents de support, des listes de diffusion et un groupe Stack Overflow très actif.
R a également des packages tels que CRAN. Il permet aux développeurs d’accéder aux dernières techniques et fonctionnalités de la science des données sans écrire de code.
Comparaison de R et Python
Cette comparaison vous donnera une réponse pour savoir s’il faut embaucher des développeurs Python ou des développeurs R pour votre projet.
Utilisation dans la science des données et l’analyse des données
L’une des principales différences que vous devez comprendre est la manière dont ces langages open source sont utilisés dans le domaine de la science des données.
Python ne se limite pas seulement à la science des données. C’est un langage similaire à Java et C++ qui peut être utilisé dans d’autres domaines tels que le développement Web et d’applications.
La plupart du temps, les développeurs utilisent Python pour l’apprentissage automatique et l’analyse de données dans des environnements de production supérieurs. Par exemple, si vous souhaitez créer une fonction de reconnaissance faciale dans votre application mobile, vous pouvez utiliser Python.
D’autre part, R est un langage de programmation que vous ne trouverez que dans le domaine de la science des données. Il est dédié à l’analyse des données statistiques uniquement. Le langage est développé par des statisticiens professionnels et possède des modèles statistiques hautement superlatifs et des analyses spécialisées.
R offre des avantages impressionnants tels que la visualisation des données, l’analyse statistique approfondie, la recherche génomique et l’analyse du comportement des consommateurs.
Les deux principales distinctions sont que R est un outil dédié langage de programmation de la science des donnéeset Python est un langage de programmation polyvalent.
Collecte de données
En ce qui concerne les formats de données, Python prend en charge presque tous les formats de données, tels que les données provenant de JSON, les valeurs séparées par des virgules et autres. En plus de cela, il permet également aux développeurs d’importer des tables SQL dans le code Python.
D’autre part, R est spécialement conçu pour les scientifiques et les analystes de données car il permet d’importer des données à partir de Microsoft Excel, Google Sheets, CSV et de fichiers texte. De plus, vous pouvez également convertir des fichiers SPSS en trames de données R.
Ici, Python est plus polyvalent et flexible pour extraire des données d’Internet.
Exploration des données
Pandas est une bibliothèque d’analyse de données de Python qui est utilisée pour l’exploration de données. Avec lui, vous pouvez facilement filtrer, trier et afficher les données.
D’autre part, R peut être utilisé pour analyser rapidement des données, même pour des ensembles de données plus volumineux. De plus, vous disposez d’un large éventail d’options pour l’exploration des données.
Vous pouvez utiliser des techniques standard d’apprentissage automatique, d’exploration de données et d’analyse. En outre, vous pouvez appliquer divers tests de statistiques de données et créer des distributions de probabilité.
En résumé, R est plus flexible pour l’exploration de données que Python.
La modélisation des données
Il existe trois bibliothèques principales de Python pour la modélisation des données, comme indiqué ci-dessous :
- Numpy pour l’analyse de modélisation de données numériques et statistiques
- SciPy pour le calcul et les calculs analytiques et scientifiques
- Scikit-Learn pour les algorithmes d’apprentissage automatique
D’un autre côté, lorsque vous utilisez R, vous devrez peut-être vous fier à des packages externes pour la modélisation des données. R a Tidyverse, un ensemble de packages d’analyse de données pour importer, visualiser, modéliser et créer des rapports sur les données.
Visualisation de données
Python perd en matière de visualisation de données car ce n’est pas sa compétence principale.
Cependant, vous pouvez créer des tableaux et des graphiques de base à l’aide de la bibliothèque Matplotlib en Python.
D’autre part, R est spécialement conçu pour la visualisation de données et vous permet de créer des graphiques, des diagrammes et des tracés d’analyse statistique.
De plus, GGPLOT2 permet aux développeurs de créer des nuages de points complexes avec des lignes de régression claires.
Conclusion
Python et R sont tous deux largement utilisés pour la science des données et l’apprentissage automatique.
Cependant, une chose à retenir ici est que Python est un langage polyvalent polyvalent et flexible avec une syntaxe facile à lire et conviviale pour les développeurs.
Si vous êtes développeur, choisir Python est une bonne idée avec sa faible courbe d’apprentissage.
D’autre part, R est un langage complexe à apprendre avec ses fonctionnalités et caractéristiques avancées. Si vous êtes un data scientist avec une formation statistique, vous pouvez facilement apprendre R et l’utiliser pour l’analyse de données.
R est un choix incroyable pour l’apprentissage statistique et l’analyse de données, tandis que Python est le mieux adapté à l’apprentissage automatique et aux applications à grande échelle.
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