Python ou R : quel langage de programmation est le meilleur pour la science des données ?

Un peu d'histoire sur R

R est un langage de programmation et un outil d'analyse développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman et introduit pour la première fois en 1993. En même temps, il s’agit également d’un logiciel open source gratuit doté d’une riche bibliothèque technologique statistique et graphique.

R est l'un des outils les plus utilisés par les analystes, les statisticiens et les chercheurs pour récupérer, nettoyer, analyser, visualiser et présenter des données. De nombreux secteurs tels que l'informatique, la banque, la médecine et la finance utilisent R.

Utilisations

• Les data scientists peuvent utiliser le langage de programmation R pour collecter des données, effectuer des analyses statistiques et produire des résultats visuels.
• Il peut être utilisé pour la représentation graphique.
• R peut être utilisé à la fois pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
• Il peut également fournir un outil statistique sophistiqué pour les opérations et calculs financiers, R et ses bibliothèques peuvent implémenter des moyennes mobiles, la modélisation boursière et le KDD financier.
• Il met également en œuvre des méthodes statistiques telles que la modélisation linéaire et non linéaire.

Informatique statistique : R est le langage de programmation le plus utilisé par les statisticiens. Il aide les statisticiens dans la manipulation, la collecte, le nettoyage et l'analyse. Il dispose également de capacités de création de graphiques et produit des visuels intéressants à partir de n'importe quel enregistrement.

Apprentissage automatique : il comprend des bibliothèques pour certaines tâches d'apprentissage automatique de base, telles que la régression linéaire et non linéaire, les arbres de décision, etc. Vous pouvez utiliser R pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique dans les domaines de la finance, de la vente au détail, du marketing et de la santé.

Un peu d'histoire sur Python

C'est un langage informatique bien connu et un langage de programmation orienté objet largement utilisé, interprété. Inventé par Guido van Rossum et sorti pour la première fois le 20 février 1991. Il peut être utilisé pour une variété de programmation et de développement de logiciels en plus du développement Web, et peut être utilisé pour créer un processus complet de bout en bout.

Utilisation

• Il peut être utilisé pour la gestion du BDA et peut également effectuer des calculs mathématiques complexes.
• Il peut se connecter au système de base de données ou lire et modifier des fichiers.
• Il convient au développement de logiciels, aux applications professionnelles, à l'audio, à la vidéo, aux réseaux back-end, au développement d'applications mobiles, etc.
• Il permet aux analystes de générer des rapports Excel en moins de temps.

Analyse : Python est très pratique pour l'analyse. Par exemple, si une base de données contient des millions de lignes et de colonnes, extraire des informations de ces données peut s'avérer difficile et prendre beaucoup de temps. C'est là qu'interviennent des bibliothèques comme Pandas, NumPy et SciPy pour faire le travail rapidement.

Extraction : Les données ne sont pas toujours disponibles, nous devons les extraire du réseau. Dans ce cas, vous pouvez utiliser les bibliothèques Scrapy et Beautiful Soup pour extraire des informations d'Internet.

Représentation graphique : les bibliothèques Seaborn et Matplotlib peuvent créer des graphiques, des diagrammes circulaires et d'autres contenus visuels.

Machine Learning : il dispose également d'une bibliothèque d'apprentissage automatique. Scikit-Learn et PyBrain font partie de ces bibliothèques qui fournissent des outils rapides d'apprentissage automatique et de modélisation statistique tels que la classification, la régression et le clustering via une interface.

Avantages de Python

• Disponibilité : Disponible sur plusieurs systèmes (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi, etc.).
• Simple et facile : la syntaxe ou les mots et symboles nécessaires au fonctionnement d'un programme informatique sont intuitifs et directs. Ce sont en fait des termes anglais donc c’est lisible. Par rapport à d'autres technologies comme C, Java et C#, le temps d'exécution du code est réduit, ce qui permet aux développeurs et aux ingénieurs logiciels de travailler plus longtemps.
• Bibliothèques : Il s'agit d'un ensemble de code pré-assemblé qui peut être réutilisé pour réduire le temps de codage. Cela vous évite d’avoir à écrire du code à partir de zéro.
• Flexibilité : Comparé à d'autres langages comme Java, il offre de la flexibilité et peut résoudre des problèmes qui seraient autrement impossibles à résoudre. Il s'avère que c'est évolutif.

Maintenant que nous avons exploré ces deux langages de programmation sous différents angles, la question « Quel langage est le meilleur pour la science des données ?

Choisissez Python ou R ?

La plus grande différence entre ces deux langues réside dans la manière dont elles gèrent les situations. Les deux langages open source reçoivent un large soutien de la communauté et élargissent constamment leurs bibliothèques et leurs outils.

Cependant, une question que vous devriez vous poser est la suivante : « Sur quoi souhaitez-vous vous concentrer davantage ? L'apprentissage automatique ou l'apprentissage statistique ? »

L'apprentissage automatique est une discipline de l'intelligence artificielle, tandis que l'apprentissage statistique est une branche des statistiques. R est un langage statistique, il convient donc parfaitement aux statistiques. Toute personne ayant une formation formelle en statistiques peut programmer en R car il est facile à comprendre. Python est le meilleur choix pour l'apprentissage automatique. Les applications à grande échelle sont au centre de l’apprentissage automatique. Python semblait être un choix idéal en raison de sa flexibilité et de son évolutivité pour une utilisation dans des environnements de production, en particulier lorsque les analyses doivent être connectées à des applications Web.

Analyse des tendances et comparaison des salaires

Comme le montre la figure ci-dessous, Python ou R sont les termes de recherche les plus populaires au monde. Du point de vue des tendances, Python a été plus populaire que R au cours de la dernière décennie.

Selon PayScale.com, le salaire annuel moyen des développeurs Python aux États-Unis est de 79 395 $, tandis que le salaire annuel moyen des programmes R est de 68 554 $ (au moment de la publication de cet article).

Résumé

Python est un langage de programmation puissant et adaptable qui peut être utilisé pour un large éventail d'applications informatiques. R est un langage populaire pour la création d'analyses. En fait, les deux langages présentent certains avantages et importances dans le domaine de la science des données.

Cependant, avant de choisir le langage à utiliser, vous devez vous poser les questions suivantes :

• Êtes-vous intéressé par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ou par l'apprentissage et l'analyse statistiques ?
• Quels sont les outils les plus populaires dans votre domaine ?
• Voulez-vous devenir un analyste ayant une compréhension plus approfondie de la visualisation de données, ou en tirer parti pour intégrer des applications Web ?
• Combien de temps êtes-vous prêt à consacrer pour maîtriser un langage de programmation ?

Dans l’ensemble, ce n’est jamais une mauvaise idée d’apprendre ces deux langues, car « avoir plus de compétences que ce que vous pouvez vous permettre » ne fera que vous être bénéfique en tant qu’ingénieur en informatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!