R vs Python – Différence entre eux

Différence clé entre R et Python

  • R est principalement utilisé pour l'analyse statistique tandis que Python propose une approche plus générale de la science des données.
  • L'objectif principal de R est l'analyse des données et les statistiques tandis 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 les utilisateurs de Python sont principalement des programmeurs et des développeurs.
  • R offre la flexibilité d'utiliser les bibliothèques disponibles tandis que Python offre la flexibilité de construire de nouveaux modèles à partir de zéro.
  • R est difficile à apprendre au début alors que Python est linéaire et fluide à apprendre
  • R est intégré pour exécuter localement tandis que Python est bien intégré aux applications
  • R et Python peuvent gérer une base de données de grande taille
  • R peut être utilisé sur l'IDE R Studio tandis que 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 avec une large communauté. De nouvelles bibliothèques ou outils sont ajoutés continuellement à leur catalogue respectif. R est principalement utilisé pour l’analyse statistique tandis que Python propose 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 nécessitent un investissement de temps, et un tel luxe n'est pas accessible à tout le monde. Python est un langage généraliste avec une syntaxe lisible. Cependant, R est construit par des statisticiens et englobe leur langage spécifique.

R

Les universitaires et les statisticiens ont développé R sur deux décennies. R possède désormais l'un des plus riches ecossystèmes pour effectuer l’analyse des 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. Les codes Python sont plus faciles à maintenir et plus robustes que R. Il y a des années ; Python ne disposait pas de beaucoup de bibliothèques d'analyse de données et d'apprentissage automatique. Récemment, Python rattrape son retard et propose des API de pointe pour l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle. La plupart du travail de science des données peut être effectué avec cinq bibliothèques Python : 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 montre le classement en 2017 et la colonne de droite en 2016. En 2017, Python s'est hissé à la première place contre une troisième place un an auparavant. R est dans 6th 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 et Java. R se classe 5th.

Opportunité d'emploi R vs Python
Opportunité d'emploi R vs Python

Si l’on se concentre sur la tendance à long terme entre Python (en jaune) et R (en bleu), on constate que Python est plus souvent cité dans les descriptions 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.

Analyse effectuée par R et Python

Pourcentage de personnes changeant

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

  • Les utilisateurs de Python sont plus fidèles que les utilisateurs de R
  • Le pourcentage d’utilisateurs de R passant à Python est deux fois plus élevé que celui de Python à R.

Pourcentage de personnes changeant

Différence entre R et Python

Paramètre R Python
Objectif Analyse des données et statistiques Déploiement et production
Utilisateurs principaux Érudit et R&D Programmeurs et développeurs
Flexibilité Bibliothèque disponible facile à utiliser Facile à construire de nouveaux modèles à partir de zéro. C'est-à-dire, calcul matriciel et optimisation
Courbe d'apprentissage Difficile au début Linéaire et fluide
Popularité du langage de programmation. Changement en pourcentage 4.23% en 2018 21.69% en 2018
Salaire moyen $99.000 $100.000
Intégration Exécuter localement Bien intégré à l'application
Tâche Facile à obtenir des résultats primaires Bon à déployer l'algorithme
Taille de la base de données Gérer une taille énorme Gérer une taille énorme
IDE studio Spyder, Carnet Ipython
Packages importants et bibliothèque Tidyverse, ggplot2, caret, zoo pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
Inconvénients Lent
Courbe d'apprentissage élevée
Dépendances entre bibliothèque
Pas autant de bibliothèques que R
Avantages
  • Les graphiques sont faits pour parler. R le rend beau
  • Grand catalogue pour l'analyse des données
  • Interface GitHub
  • Markdown
  • Shiny
  • Jupyter notebook : les notebooks permettent de partager des données avec des collègues
  • Calcul mathématique
  • Déploiement
  • Lisibilité du code
  • Vitesse
  • Fonction en Python

Utilisation de R ou Python

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. Vous pouvez considérer Python comme un pure player du Machine Learning. Cependant, Python n’est pas (encore) entièrement 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 statistiques nécessaires foundation, tu dois te demander, suis-moiwing deux questions:

  • 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 par apprendre Python en premier. D'une part, Python comprend d'excellentes bibliothèques pour manipuler la matrice ou 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, si vous connaissez déjà l'algorithme ou si vous souhaitez vous lancer immédiatement dans l'analyse des données, alors R et Python conviennent pour commencer. Un avantage pour R si vous comptez vous concentrer sur les méthodes statistiques.

Deuxièmement, si vous souhaitez 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 rapproche. 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.

Conclusion

Au final, le choix entre R ou Python dépend :

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