R contre Python - Différence entre eux

Différence clé entre R et Python

• R est principalement utilisé pour l'analyse statistique tandis que Python fournit une approche plus générale de la science des données
• L'objectif principal de R est l'analyse des données et les statistiques alors que l'objectif principal de Python est le déploiement et la production
• Les utilisateurs de R sont principalement des universitaires et des professionnels de la R&D, tandis que Python les utilisateurs sont principalement des programmeurs et des développeurs
• R offre la flexibilité d'utiliser les bibliothèques disponibles alors que Python offre la flexibilité nécessaire pour construire de nouveaux modèles à partir de zéro
• R est difficile à apprendre au début alors que Python est linéaire et facile à apprendre
• R est intégré pour exécuter localement tandis que Python est bien intégré aux applications
• R et Python peut gérer une taille de base de données énorme
• R peut être utilisé sur l'IDE R Studio tout en Python peut être utilisé sur Spyder et IDE Ipython Notebook
• R comprend divers packages et bibliothèques comme spiceverse, ggplot2, caret, zoo tandis que Python comprend des packages et des bibliothèques comme pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R et Python sont tous deux des langages de programmation open source bénéficiant d'une large communauté. De nouvelles bibliothèques ou de nouveaux outils sont ajoutés en permanence à leur catalogue respectif. R est principalement utilisé pour l'analyse statistique tandis que Python fournit une approche plus générale de la science des données.

R et Python sont à la pointe de la technologie en termes de langage de programmation orienté vers la science des données. Les apprendre tous les deux est bien entendu la solution idéale. R et Python nécessite un investissement de temps, et un tel luxe n’est pas accessible à tout le monde. Python est un langage à usage général avec une syntaxe lisible. R, cependant, est construit par des statisticiens et englobe leur langage spécifique.

R

Les universitaires et les statisticiens ont développé R sur deux décennies. R dispose désormais de l’un des écosystèmes les plus riches pour effectuer des analyses de données. Il existe environ 12000 packages disponibles dans CRAN (référentiel open source). Il est possible de trouver une bibliothèque pour quelle que soit l'analyse que vous souhaitez effectuer. La riche variété de bibliothèques fait de R le premier choix pour l’analyse statistique, en particulier pour les travaux analytiques spécialisés.

La principale différence entre R et les autres produits statistiques réside dans le résultat. R dispose d’outils fantastiques pour communiquer les résultats. Rstudio est livré avec la bibliothèque knitr. Xie Yihui a écrit ce paquet. Il a rendu le reportage trivial et élégant. Communiquer les résultats avec une présentation ou un document est facile.

Python

Python peut à peu près effectuer les mêmes tâches que R : gestion des données, ingénierie, suppression Web de sélection de fonctionnalités, application, etc. Python est un outil permettant de déployer et de mettre en œuvre l'apprentissage automatique à grande échelle. Python les codes sont plus faciles à maintenir et plus robustes que R. Il y a des années ; Python n'avait pas beaucoup de bibliothèques d'analyse de données et d'apprentissage automatique. Récemment, Python rattrape son retard et propose des API de pointe pour le machine learning ou l’intelligence artificielle. La plupart du travail de science des données peut être effectué avec cinq Python bibliothèques : Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn et Seaborn.

Python, en revanche, rend la réplicabilité et l'accessibilité plus faciles que R. En fait, si vous devez utiliser les résultats de votre analyse dans une application ou un site Web, Python est le meilleur choix.

Indice de popularité

Le classement IEEE Spectrum est une mesure qui quantifie la popularité d'un langage de programmation. La colonne de gauche présente le classement en 2017 et la colonne de droite en 2016. En 2017, Python atteint la première place contre une troisième place un an auparavant. R est dans 6^th place.

Opportunité professionnelle

L'image ci-dessous montre le nombre d'emplois liés à la science des données par langages de programmation. SQL est loin devant, suivi de Python ainsi que Java. R se classe 5^th.

Si nous nous concentrons sur la tendance à long terme entre Python (en jaune) et R (bleu), on voit que Python est plus souvent cité dans la description de poste que R.

Analyse effectuée par R et Python

Cependant, si l’on regarde les travaux d’analyse de données, R est de loin le meilleur outil.

Pourcentage de personnes changeant

Il y a deux points clés dans l’image ci-dessous.

• Python les utilisateurs sont plus fidèles que les utilisateurs R
• Le pourcentage d'utilisateurs R passant à Python est deux fois plus grand que Python à R.

Différence entre R et Python

R ou Python Utilisation

Python a été développé par Guido van Rossum, un informaticien, vers 1991. Python possède des bibliothèques influentes pour les mathématiques, les statistiques et l'intelligence artificielle. Tu peux penser Python en tant que pure player du Machine Learning. Cependant, Python n’est pas (encore) tout à fait mature pour l’économétrie et la communication. Python est le meilleur outil pour l'intégration et le déploiement du Machine Learning, mais pas pour l'analyse commerciale.

La bonne nouvelle est que R est développé par des universitaires et des scientifiques. Il est conçu pour répondre aux problèmes de statistiques, d’apprentissage automatique et de science des données. R est le bon outil pour la science des données en raison de ses puissantes bibliothèques de communication. En outre, R est équipé de nombreux packages pour effectuer des analyses de séries chronologiques, des données de panel et l'exploration de données. De plus, il n’existe pas de meilleurs outils que R.

À notre avis, si vous êtes débutant en science des données avec les bases statistiques nécessaires, vous devez vous poser les deux questions suivantes :

• Est-ce que je veux savoir comment fonctionne l’algorithme ?
• Est-ce que je souhaite déployer le modèle ?

Si votre réponse aux deux questions est oui, vous commencerez probablement à apprendre Python d'abord. D'une part, Python comprend de grandes bibliothèques pour manipuler la matrice ou pour coder les algorithmes. En tant que débutant, il peut être plus facile d'apprendre à créer un modèle à partir de zéro, puis de passer aux fonctions des bibliothèques d'apprentissage automatique. D'un autre côté, vous connaissez déjà l'algorithme ou souhaitez passer immédiatement à l'analyse des données, alors R et Python ça va pour commencer. Un avantage pour R si vous comptez vous concentrer sur les méthodes statistiques.

Deuxièmement, si vous voulez faire plus que des statistiques, disons déploiement et reproductibilité, Python est un meilleur choix. R est plus adapté à votre travail si vous devez rédiger un rapport et créer un tableau de bord.

En un mot, l’écart statistique entre R et Python se rapprochent. La majeure partie du travail peut être effectuée dans les deux langues. Mieux vaut choisir celui qui correspond à vos besoins mais aussi à l'outil qu'utilisent vos collègues. C'est mieux quand vous parlez tous la même langue. Une fois que vous connaissez votre premier langage de programmation, apprendre le second est plus simple.

Pour aller plus loin

En fin de compte, le choix entre R ou Python dépend de:

• Les objectifs de votre mission : Analyse statistique ou déploiement
• Le temps que vous pouvez investir
• L'outil le plus utilisé par votre entreprise/secteur