Python vs R : Quelle est la différence ?

Explorez les bases de ces deux langages de programmation open-source, les principales différences qui les distinguent et comment choisir celui qui convient à votre situation.

Si vous travaillez dans le domaine de la science des données ou de l’analytique, vous êtes probablement bien conscient du débat Python vs R. Bien que les deux langages donnent vie à l’avenir – par le biais de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’innovation basée sur les données – il existe des forces et des faiblesses qui entrent en jeu.

Choisir entre Python et R

À bien des égards, les deux langages open source sont très similaires. Téléchargeables gratuitement par tous, les deux langages sont bien adaptés aux tâches de science des données – de la manipulation et de l’automatisation des données à l’analyse commerciale et à l’exploration du big data. La principale différence réside dans le fait que Python est un langage de programmation à usage général, tandis que R a ses racines dans l’analyse statistique. De plus en plus, la question n’est pas de savoir lequel choisir, mais comment utiliser au mieux les deux langages de programmation pour vos cas d’utilisation spécifiques.

Qu’est-ce que Python?

Python est un langage de programmation polyvalent et orienté objet qui met l’accent sur la lisibilité du code grâce à une utilisation généreuse des espaces blancs. Lancé en 1989, Python est facile à apprendre et est le langage préféré des programmeurs et des développeurs. En fait, Python est l’un des langages de programmation les plus populaires dans le monde, juste derrière Java et C.

Python est capable d’effectuer un grand nombre des mêmes activités que R, notamment la manipulation de données, l’ingénierie, la sélection de caractéristiques, le raclage de sites Web et le développement d’applications.

Python est un outil de déploiement et de mise en œuvre de l’apprentissage automatique à grande échelle. Par rapport à R, le code Python est plus robuste et plus facile à maintenir.

Par le passé, Python ne disposait pas de nombreuses bibliothèques d’apprentissage automatique et d’analyse de données. Récemment, Python a rattrapé son retard et propose désormais des API d’IA ou d’apprentissage automatique à la pointe de la technologie. Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learn et Seaborn sont cinq bibliothèques Python qui peuvent être utilisées pour effectuer la majorité des tâches de science des données.

Plusieurs bibliothèques Python prennent en charge les tâches de science des données, notamment les suivantes :

Numpy pour la manipulation des tableaux de grande dimension.
Pandas pour la manipulation et l’analyse des données
Matplotlib pour la création de visualisations de données

De plus, Python est particulièrement bien adapté au déploiement de l’apprentissage automatique à grande échelle. Sa suite de bibliothèques spécialisées dans l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique comprend des outils comme scikit-learn, Keras et TensorFlow, qui permettent aux spécialistes des données de développer des modèles de données sophistiqués qui se branchent directement sur un système de production. Ensuite, les Jupyter Notebooks sont une application web open source permettant de partager facilement des documents qui contiennent votre code Python en direct, des équations, des visualisations et des explications sur la science des données.

Qu’est-ce que R ?

R a fait l’objet de deux décennies de développement par des statisticiens et des universitaires. R est un langage de programmation open source optimisé pour l’analyse statistique et la visualisation des données. Développé en 1992, R dispose d’un riche écosystème avec des modèles de données complexes et des outils élégants pour le reporting de données. Au dernier recensement, plus de 13 000 paquets R étaient disponibles via le Comprehensive R Archive Network (CRAN) pour l’analyse approfondie.

Actuellement, R possède l’un des écosystèmes les plus robustes pour l’analyse des données. Il existe environ 12 000 paquets sur CRAN (dépôt de logiciels libres). Vous pouvez trouver une bibliothèque pour chaque type d’analyse que vous souhaitez effectuer.

Populaire parmi les universitaires et les chercheurs en science des données, R fournit une grande variété de bibliothèques et d’outils pour ce qui suit :

Nettoyer et préparer les données
Création de visualisations
Entraîner et évaluer les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.

Grâce à sa vaste bibliothèque, R est le choix préféré pour l’analyse statistique, notamment pour les travaux d’analyse spécialisés.

R est généralement utilisé dans RStudio, un environnement de développement intégré (IDE) pour l’analyse statistique simplifiée, la visualisation et la création de rapports. Les applications R peuvent être utilisées directement et de manière interactive sur le web via Shiny.

La principale différence entre R et Python: Les objectifs de l’analyse de données

Paramètre	R	Python
Objectif	Analyse des données et statistiques	Déploiement et production
Utilisateurs principaux	Chercheurs et R&D	Programmeurs et développeurs
Flexibilité	Bibliothèque disponible facile à utiliser	Simplicité de construction de nouveaux modèles à partir de zéro.
Tâche	Facile d’obtenir des résultats primaires	Bon pour déployer l’algorithme
Taille de la base de données	Gérer une taille énorme	Gérer une taille énorme
IDE	Rstudio	Spyder, Ipython Notebook
Paquets et bibliothèques importants	tidyverse, ggplot2, caret, zoo	pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
Inconvénients	Lent Courbe d’apprentissage élevée Dépendances entre les bibliothèques	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 GitHubRMarkdownShiny	Jupyter notebook : Les notebooks aident à partager des données avec des collèguesCalcul mathématique-code de déploiement LisibilitéVitesseFonction en Python

La principale distinction entre les deux langages réside dans leur approche de la science des données. Les deux langages de programmation open source sont soutenus par de grandes communautés, qui étendent continuellement leurs bibliothèques et leurs outils. Mais alors que R est principalement utilisé pour l’analyse statistique, Python offre une approche plus générale du traitement des données.

Python est un langage polyvalent, à l’instar de C++ et de Java, doté d’une syntaxe lisible et facile à apprendre. Les programmeurs utilisent Python pour se plonger dans l’analyse des données ou utiliser l’apprentissage automatique dans des environnements de production évolutifs. Par exemple, vous pouvez utiliser Python pour intégrer la reconnaissance des visages dans votre API mobile ou pour développer une application d’apprentissage automatique.

R, quant à lui, est conçu par des statisticiens et s’appuie fortement sur des modèles statistiques et des analyses spécialisées. Les spécialistes des données utilisent R pour effectuer des analyses statistiques approfondies, soutenues par quelques lignes de code seulement et de superbes visualisations de données. Par exemple, vous pouvez utiliser R pour l’analyse du comportement des clients ou la recherche génomique.

Autres différences essentielles

Collecte de données: Python prend en charge toutes sortes de formats de données, des fichiers CSV (comma-separated value) aux fichiers JSON provenant du Web. Vous pouvez également importer des tables SQL directement dans votre code Python. Pour le développement Web, la bibliothèque Python requests vous permet d’extraire facilement des données du Web pour créer des ensembles de données. En revanche, R est conçu pour les analystes de données et permet d’importer des données à partir de fichiers Excel, CSV et texte. Les fichiers construits dans Minitab ou au format SPSS peuvent également être transformés en cadres de données R. Alors que Python est plus polyvalent pour extraire des données du Web, les paquets R modernes, comme Rvest, sont conçus pour le “webscraping” de base.
Exploration des données: En Python, vous pouvez explorer les données avec Pandas, la bibliothèque d’analyse de données pour Python. Vous êtes en mesure de filtrer, trier et afficher des données en quelques secondes. R, quant à lui, est optimisé pour l’analyse statistique de grands ensembles de données, et il offre un certain nombre d’options différentes pour l’exploration des données. Avec R, vous êtes en mesure de construire des distributions de probabilités, d’appliquer différents tests statistiques et d’utiliser des techniques standard d’apprentissage automatique et d’exploration de données.
Modélisation des données: Python dispose de bibliothèques standard pour la modélisation des données, notamment Numpy pour l’analyse de modélisation numérique, SciPy pour le calcul et les calculs scientifiques et scikit-learn pour les algorithmes d’apprentissage automatique. Pour une analyse de modélisation spécifique dans R, vous devrez parfois faire appel à des packages qui ne font pas partie des fonctionnalités de base de R. Mais l’ensemble spécifique de packages, connu sous le nom de “packages de modélisation”, peut être utilisé pour des analyses de données. Mais l’ensemble spécifique de paquets connu sous le nom de Tidyverse facilite l’importation, la manipulation, la visualisation et la création de rapports sur les données.
Visualisation des données: Bien que la visualisation ne soit pas un point fort de Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque Matplotlib pour générer des graphiques et des diagrammes de base. De plus, la bibliothèque Seaborn vous permet de dessiner des graphiques statistiques plus attrayants et informatifs en Python. Cependant, R a été conçu pour démontrer les résultats de l’analyse statistique, avec le module graphique de base qui vous permet de créer facilement des graphiques et des tracés de base. Vous pouvez également utiliser ggplot2 pour des graphiques plus avancés, tels que des diagrammes de dispersion complexes avec des lignes de régression.

Python ou R : lequel vous convient le mieux ?

Le choix du bon langage dépend de votre situation. Voici quelques éléments à prendre en compte :

Avez-vous de l’expérience en programmation? Grâce à sa syntaxe facile à lire, Python offre une courbe d’apprentissage linéaire et fluide. Il est considéré comme un bon langage pour les programmeurs débutants. Avec R, les novices peuvent exécuter des tâches d’analyse de données en quelques minutes. Mais la complexité des fonctionnalités avancées de R rend plus difficile le développement d’une expertise.
Qu’utilisent vos collègues? R est un outil statistique utilisé par les universitaires, les ingénieurs et les scientifiques sans aucune compétence en programmation. Python est un langage prêt pour la production, utilisé dans un large éventail de flux de travail dans l’industrie, la recherche et l’ingénierie.
Quels sont les problèmes que vous essayez de résoudre? R est un langage de programmation mieux adapté à l’apprentissage statistique car il dispose de bibliothèques d’exploration et d’expérimentation de données inégalées. Python est une meilleure option pour les applications à grande échelle et l’apprentissage automatique, notamment pour l’analyse des données dans les applications Web.
Quelle est l’importance des diagrammes et des graphiques? Les applications R sont idéales pour la visualisation de vos données dans de magnifiques graphiques. En revanche, les applications Python sont plus faciles à intégrer dans un environnement d’ingénierie.

Notez que de nombreux outils, tels que Microsoft Machine Learning Server, prennent en charge à la fois R et Python. C’est pourquoi la plupart des organisations utilisent une combinaison des deux langages, et le débat R vs Python n’a pas lieu d’être. En fait, il se peut que vous effectuiez les premières analyses et explorations de données en R, puis que vous passiez à Python lorsque le moment est venu d’expédier certains produits de données.

En savoir plus sur Python et R

Pour les puristes de l’informatique, Python s’impose comme le langage de programmation idéal pour la science des données. Quant à R, il a ses propres champions. Voyez par vous-même sur des communautés de développement comme Stack Overflow. Pour en savoir plus sur les possibilités d’analyse de données via Python et R, envisagez d’explorer les articles suivants du Learn Hub. Nous vous recommandons également de consulter le tutoriel sur les langages de la science des données sur le IBM Developer Hub.

FAQ

Quel est le meilleur R ou Python?
Si vous êtes passionné par les portions de calcul statistique et de visualisation des données de l’analyse des données, R pourrait vous convenir. En revanche, si vous souhaitez devenir un scientifique des données et travailler avec des algorithmes de big data, d’intelligence artificielle et d’apprentissage profond, Python vous conviendra mieux.

R est-il plus facile que Python ?
R peut être difficile à apprendre pour les débutants en raison de son code non standardisé. Python est généralement plus facile pour la plupart des apprenants et présente une courbe linéaire plus douce. En outre, Python nécessite moins de temps de codage car il est plus facile à maintenir et possède une syntaxe similaire à celle de la langue anglaise.

Python peut-il faire tout ce que R peut faire ?
Bien que Python et R puissent tous deux effectuer toutes les tâches de science des données auxquelles vous pouvez penser, il existe certains domaines dans lesquels un langage est plus fort que l’autre. La majorité des recherches sur l’apprentissage profond sont effectuées en Python, de sorte que des outils tels que Keras et PyTorch ont été développés en Python.

La plupart des entreprises utilisent-elles R ou Python ?
Des entreprises de toutes tailles utilisent à la fois Python et R, y compris certaines des plus prestigieuses au monde, comme Google, Facebook, Netflix et Uber. En fait, il est courant pour les grandes entreprises d’utiliser simultanément les deux langages de programmation afin de capitaliser sur les points forts de chacun.

Python est-il nécessaire pour les analystes de données ?
La demande de scientifiques et d’analystes de données augmentera de plus de 1000 % au cours des prochaines années ; il est temps pour vous de vous lancer. Que vous souhaitiez devenir un analyste de données ou faire le grand saut vers le métier de data scientist, l’apprentissage et la maîtrise de Python sont absolument indispensables !

Les spécialistes des données utilisent-ils R ?
R en science des données est utilisé pour manipuler, stocker et analyser les données. Il peut être utilisé pour l’analyse des données et la modélisation statistique. R est un environnement d’analyse statistique. R possède diverses capacités statistiques et graphiques.

Python remplace-t-il R ?
Oui, Python peut remplacer R car il existe certains outils (comme le paquet feather) qui nous permettent d’échanger des données et du code entre R et Python dans un même projet.

Amazon utilise-t-il R ou Python ?
Amazon utilise Python parce qu’il est populaire, évolutif et approprié pour traiter les Big Data.

Python est-il supérieur à R ?
Python est supérieur à R pour écrire des codes de qualité. R est bon pour les analyses courtes et sales, mais Python est meilleur si vous voulez effectuer un travail important, entend-on ou lit-on fréquemment.

Conclusion

La décision entre R Vs Python se résume finalement à :

Les objectifs de votre mission : Évaluation ou application statistique
Le temps dont vous disposez
L’outil le plus populaire dans votre entreprise ou votre secteur