Différence entre Python et R
R et Python sont des langages de programmation open-source avec une grande communauté. Des 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.
R et Python sont orientés vers Data Science. Apprendre les deux est bien sûr la solution idéale. R et Python nécessite un investissement de temps, et ce luxe n’est pas disponible pour tout le monde. Python est un langage généraliste avec une syntaxe lisible. Tandis que le langage R est construit par les statisticiens.
Table de comparaison
| R | Python | |
|---|---|---|
| Objectif | Analyse de données et statistiques | Déploiement et production |
| Utilisateurs primaire | R&D – Recherche et Développement | Programmeurs et développeurs |
| La flexibilité | Bibliothèque disponible et facile à utiliser | Facile à construire de nouveaux modèles à partir de zéro. I.e., calcul de matrice et optimisation |
| Salaire moyen | 35 000 € par an | 45 683 € par an |
| Popularité | 4% | 21% |
| L’intégration | Fonctionne localement | Intégration facile avec les applications |
Langage R
R a été développé en 1992 et a été le langage de programmation préféré pour la plupart des data scientists pendant des années. C’est un langage procédural qui fonctionne en décomposant une tâche de programmation en une série d’étapes, de procédures et de sous-routines. C’est un avantage en matière de construction de modèles de données, car il est relativement facile de comprendre comment des opérations complexes sont effectuées.
La communauté orientée analyse de R a développé des packages open-source pour des modèles complexes spécifiques qu’un data scientist devrait créer à partir de zéro. R met également l’accent sur la qualité des rapports avec la prise en charge de visualisations propres et des frameworks pour la création des applications Web interactives. D’ailleurs, le ralentissement des performances et l’absence des fonctionnalités clés telles que les tests unitaires et les infrastructures Web sont des raisons courantes qui incitent certains data scientist à rechercher ailleurs.
Python
Python a été publié en 1989 avec une philosophie qui met l’accent sur la lisibilité et l’efficacité du code. C’est un langage de programmation orienté objet, ce qui signifie qu’il regroupe des données et du code dans des objets. Cette approche sophistiquée permet aux data scientists d’exécuter des tâches avec une meilleure stabilité, modularité et lisibilité du code.
Data science ne représente qu’une petite partie de l’écosystème Python. La suite de Python, qui comprend des outils de deep learning, des bibliothèques de machine learning, comprend des outils populaires tels que scikit-learn, Keras et TensorFlow, qui permettent aux data scientists de développer des modèles de données sophistiqués s’insérant directement dans un système de production.
La popularité de Python et R
Conclusion
Python est un langage puissant et polyvalent que les programmeurs peuvent utiliser pour une variété de tâches en informatique. L’apprentissage de Python vous aidera à développer une boîte à outils polyvalente pour la data science. Il s’agit d’un langage de programmation polyvalent que vous pouvez facilement assimiler même en tant que débutant.
D’ailleurs, R est un environnement de programmation spécialement conçu pour les data analysis qui est très populaire dans la communauté de data science. Vous devez comprendre R si vous voulez aller plus loin dans la carrière d’un data scientiste.
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