Python vs R en science des données : c'est celui que vous devriez choisir…

Chaque secteur a un grand débat en cours, comme, qui est le meilleur capitaine, Virat Kohli ou Sourav Ganguly ? Ou Qui est un meilleur chef, Gordon Ramsay ou Jamie Oliver ? Dans le domaine de la science des données, un débat similaire concerne Python et R. Les deux sont des langages populaires utilisés pour une variété de tâches dans ce secteur. Ils ont aussi chacun leurs avantages et leurs inconvénients.

Vous pouvez lire le blog sur les 6 meilleurs langages de programmation à apprendre - In-Demand 2019 pour découvrir Python, R et d'autres langages de premier plan et leur demande.

Ils sont similaires à certains égards (ils sont tous deux open source et gratuits), mais ils présentent également de grandes différences. Dans cet article, nous discuterons des principales différences entre Python et R et déterminerons lequel est le meilleur parmi les deux.

Qu'est-ce que Python ?

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires. Il est sorti en 1989 et depuis lors, il est devenu un nom familier dans le secteur du codage. Bien qu'il soit disponible depuis les années 90, Python n'est entré dans le domaine de la science des données que depuis quelques années. Mais en peu de temps, il est devenu un langage puissant avec de nombreux avantages pour la science des données.

Il dispose de plusieurs bibliothèques spécialisées pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, qui permettent aux scientifiques des données de déployer rapidement de puissants modèles de données.

Ses bibliothèques populaires sont Scipy, Pandas, Seaborn et Numpy. Vous pouvez utiliser Python pour déployer l'apprentissage automatique à plus grande échelle. Les scientifiques des données utilisent Python pour le grattage Web, la gestion des données et de nombreuses autres tâches.

Apprenez le cours en ligne de science des données des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

C'est quoi R ?

Pour faire des analyses statistiques, beaucoup de gens choisiraient R. Il a été développé il y a environ 20 ans . R a des bibliothèques pour presque tous les types d'analyses qu'une personne peut effectuer.

De nombreux data scientists ont préféré R aux autres (et beaucoup le font encore). R prend en charge une visualisation des données convaincante, donc la génération de rapports est bien meilleure.

R vous permet de créer des applications Web fantastiques grâce à ses frameworks. Ce langage de programmation rend la construction de modèles de données relativement plus confortable car il décompose des procédures complexes en plusieurs étapes.

Même avec tous ces avantages, R présente certains inconvénients sous la forme de performances lentes et d'un manque de frameworks Web.

Différences dans la collecte de données

Python vous permet de prendre des données directement à partir du Web. Vous pouvez utiliser la bibliothèque de requêtes à cette fin. Grâce à des requêtes et à une belle soupe, vous pouvez utiliser des données même à partir des tableaux présents sur Wikipedia.

Python vous permet également de sourcer des données à partir de JSON ou de CSV.

R, d'autre part, vous permet d'importer des données à partir d'Excel et de CSV. Il n'est pas aussi efficace dans le grattage Web que Python, mais grâce à Rvest et magrittr, il résout ce problème dans une certaine mesure. Ils ressemblent à des requêtes et à de beaux savons.

Vous pouvez également convertir des fichiers SPSS ou Minitab en blocs de données R.

Différences dans l'exploration des données

Python vous permet de découvrir des données en utilisant Pandas , une bibliothèque d'analyse de données. Il organise les données en blocs de données. Vous pouvez facilement nettoyer les trames de données (par exemple en supprimant la valeur NaN avec 0).

Pandas vous permet de conserver une grande quantité de données et vous offre plusieurs fonctionnalités pour afficher les données efficacement .

R est plus puissant dans l'exploration de données car il a été conçu à cette fin. Vous pouvez utiliser R pour appliquer des tests statistiques, créer des distributions de probabilité et utiliser des techniques d'exploration de données.

R est idéal pour l'optimisation, le traitement du signal, l'analyse et la génération de nombres aléatoires.

Différences dans la visualisation des données

Pour la visualisation de données via Python, vous devrez utiliser le Notebook IPython ou la bibliothèque Matplotlib. Cette bibliothèque peut créer des graphiques pour les données dont vous disposez.

Si vous souhaitez développer des graphiques avancés, vous pouvez utiliser Plot.ly. R est bien meilleur que Python en termes de visualisation de données. Il propose de nombreux packages qui vous permettent de développer des visuels attrayants pour vos données.

Il dispose d'un module graphique qui vous permet de créer des tracés de base pour toutes les matrices de données. Vous pouvez également utiliser ggplot2 pour créer des tracés plus avancés dans R.

Autres différences

Popularité

Python est bien plus populaire que R dans le secteur de la science des données. En 2017, Python était le langage de programmation le plus populaire, alors que R occupait la 6e place à cette époque.

On peut donc dire que Python est plus populaire que R . Cependant, la popularité de R a considérablement augmenté au cours de ces années.

Opportunités d'emploi

Eh bien, en termes de demande, R et Python affichent une tendance positive. Cependant, le nombre d'emplois en science des données nécessitant Python est près de 1,5 fois supérieur au nombre d'emplois nécessitant R.

Python était présent sur le marché avant R, et il a de nombreuses autres utilisations en dehors de la science des données. La demande de R dans l'analyse de données est plus élevée que Python, et c'est la compétence la plus demandée pour ce rôle.

Le pourcentage d'analystes de données utilisant R en 2014 était de 58 %, alors qu'il était de 42 % pour les utilisateurs de Python. En termes d'opportunités d'emploi, le meilleur langage de science des données serait SQL .

les industries

Alors que R est plus répandu dans les universitaires, Python est populaire dans la production. Parce que Python est déjà un langage de programmation à part entière, de nombreuses entreprises le préfèrent à R.

Cependant, R a été développé par des chercheurs à des fins académiques. Donc, si vous voulez entrer dans le domaine universitaire, vous devrez apprendre que R. R a longtemps été le favori dans le milieu universitaire, et il vient tout juste d'entrer dans le secteur des entreprises.

R vs Python : Quoi de mieux pour les débutants ?

R et Python sont populaires dans le domaine de la science des données. Et ils gagnent en popularité chaque jour qui passe. Ils sont également différents en termes de facilité d'apprentissage. Alors que R a une courbe d'apprentissage abrupte, au début, Python est simple et on peut l'apprendre beaucoup plus rapidement. Apprendre Python est linéaire, mais si vous complétez les bases, apprendre R ne reste plus un problème.

• Si vous ne connaissez rien à la programmation, vous devriez commencer par Python
• Si vous avez de l'expérience en programmation, vous devriez commencer par R

Apprendre ces deux langues serait amusant. Les programmeurs choisissent Python pour plusieurs raisons, mais R vous aidera dans l'analyse et la modélisation des données.

Dernières pensées

Python et R ont tous deux leurs bizarreries. Alors que R est meilleur pour la visualisation, Python est meilleur pour le grattage. Tout dépend de votre niveau de compétence et de votre objectif.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le programme Executive PG en science des données de IIIT-B & upGrad qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1 -on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.

Pour l'apprentissage automatique, vous devrez étudier Python, mais pour l'apprentissage statistique, R serait un meilleur choix.