La prolifération rapide des données dans nos vies a entraîné la montée en puissance d'outils utilisés pour analyser et extraire des informations précieuses à partir de ces informations. Python et R sont les deux langages de programmation les plus populaires utilisés pour disséquer les données. Si vous vous aventurez dans un nouveau projet de science des données, choisir entre eux peut être difficile.
R et Python sont à la pointe de la technologie en termes d'orientation vers l'excellence en science des données, ce qui rend difficile la décision de trouver la meilleure option. Si vous utilisez le diagramme de Venn pour cartographier les capacités des deux langages, vous constaterez une grande convergence autour des champs axés sur les données.
Néanmoins, Python et R ont des forces et des faiblesses variables. Ils adoptent également une approche différente pour développer le code et partager les résultats.
Apprendre à la fois Python et R est évidemment la solution idéale pour choisir le bon langage. Pour vous aider à faire exactement cela, nous avons écrit cet article. Ci-dessous, nous discuterons :
- les différences et les similitudes des deux langues,
- leurs avantages et inconvénients,
- ce que l'avenir leur réserve.
Qu'est-ce que R ? À quoi sert R ?
Développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman il y a plus de deux décennies, R est un langage de programmation open source et un logiciel libre qui possède l'un des écosystèmes les plus riches pour effectuer des analyses statistiques et des visualisations de données.
R propose un large catalogue de méthodes statistiques et graphiques, notamment la régression linéaire, les séries chronologiques, les algorithmes d'apprentissage automatique, l'inférence statistique, etc. En outre, il propose des modèles de données complexes et des outils sophistiqués pour la création de rapports de données.
Populaire parmi les spécialistes et les chercheurs en science des données, il existe une bibliothèque pour presque toutes les analyses que vous souhaitez effectuer. En fait, la vaste gamme de bibliothèques fait de R le premier choix pour l'analyse statistique, en particulier pour les travaux analytiques spécialisés. De nombreuses sociétés multinationales (MNC) utilisent le langage de programmation R, telles que Facebook, Uber, Airbnb, Google, etc.
L'analyse des données avec R s'effectue en quelques étapes courtes :programmation, transformation, découverte, modélisation, puis communication des résultats. Lorsqu'il s'agit de communiquer les résultats, c'est là que R se démarque vraiment. R dispose d'une gamme fantastique d'outils qui permettent de partager les résultats sous la forme d'une présentation ou d'un document, rendant le reporting à la fois élégant et trivial.
En règle générale, R est utilisé dans RStudio, un environnement de développement intégré (IDE) qui simplifie l'analyse statistique, la visualisation et la création de rapports. Mais ce n'est pas la seule façon d'exécuter R. Par exemple, les applications R peuvent être utilisées directement et de manière interactive sur le Web via Shiny.
Qu'est-ce que Python ? À quoi sert Python ?
Python est un langage de programmation orienté objet, polyvalent et de haut niveau qui a été publié pour la première fois en 1989. Il met l'accent sur la lisibilité du code grâce à son utilisation substantielle d'espaces blancs. Dans l'ensemble, il a été conçu de manière à ce qu'il soit relativement intuitif à écrire et à comprendre, faisant de Python un langage de codage idéal pour ceux qui recherchent un développement rapide.
Certaines des plus grandes organisations du monde, de la NASA à Netflix, Spotify, Google, etc., utilisent Python sous une forme ou une autre pour alimenter leurs services. Selon l'indice TIOBE, Python est le troisième langage de programmation le plus populaire au monde, derrière Java et C. Diverses raisons contribuent à cette réussite, notamment la facilité d'utilisation de Python, sa syntaxe simple, sa communauté florissante et, surtout, sa polyvalence.
Python peut être utilisé pour divers projets, de l'analyse et de la visualisation de données à l'intelligence artificielle, au développement de langage, à la conception et au développement Web.
Python est particulièrement idéal pour déployer l'apprentissage automatique à grande échelle, car il dispose de bibliothèques avec des outils tels que TensorFlow, scikit-learn et Keras, qui permettent la création de modèles de données sophistiqués pouvant être connectés directement à un système de production.
De plus, de nombreuses bibliothèques Python prennent en charge les tâches de science des données, comme celles répertoriées ci-dessous :
- Astropie —une bibliothèque avec des fonctionnalités idéales pour une utilisation en astronomie
- Biopython —une collection d'outils Python non commerciaux pour représenter des séquences biologiques et des annotations de séquence
- Bokeh —une bibliothèque de visualisation interactive Python qui permet de créer rapidement des graphiques interactifs, des tableaux de bord et des applications de données
- DEAP —un cadre de calcul parfait pour le prototypage rapide et le test d'idées
(Vous cherchez d'autres exemples de bibliothèques scientifiques Python utiles ? Lisez tout à leur sujet sur notre blog.)
Les différences entre R et Python
Si vous envisagez de choisir Python ou R pour votre prochain projet logiciel, il est essentiel que vous connaissiez les différentes fonctionnalités des deux langages afin de pouvoir prendre une décision éclairée. Voici les principales différences entre R et Python.
1. Courbe d'apprentissage
Généralement, la facilité d'apprentissage dépendra principalement de votre parcours.
R est assez difficile à maîtriser pour les débutants en raison de son code non standardisé. Le langage semble maladroit et maladroit même pour certains programmeurs expérimentés. D'un autre côté, Python est plus facile et présente une courbe d'apprentissage plus fluide, bien que les statisticiens aient souvent l'impression que ce langage se concentre sur des choses apparemment sans importance.
Ainsi, le bon langage de programmation pour votre projet de science des données sera celui qui semble le plus proche de la façon de penser les données à laquelle vous êtes habitué.
Par exemple, si vous préférez la facilité et la rapidité à tout le reste, alors Python pourrait vous sembler plus attrayant. La langue demande moins de temps de codage, grâce à sa syntaxe similaire à la langue anglaise.
C'est une blague courante que la seule chose dont le pseudo-code a besoin pour devenir un programme Python est de l'enregistrer dans un fichier .py. Cela vous permet d'accomplir vos tâches rapidement, ce qui vous donne plus de temps pour travailler avec Python. De plus, le codage de R nécessite une période d'apprentissage prolongée.
2. Popularité
Python et R sont tous deux populaires. Cependant, Python est utilisé par un public plus large que R. R par rapport à Python est considéré comme un langage de programmation de niche. De nombreuses organisations, comme indiqué précédemment, utilisent Python pour leurs systèmes de production.
R, d'autre part, est généralement utilisé dans l'industrie universitaire et de la recherche. Bien que les utilisateurs de l'industrie préfèrent Python, ils commencent à considérer R en raison de ses prouesses dans la manipulation de données.
3. Forfaits
R et Python proposent tous deux des milliers de packages open source que vous pouvez facilement utiliser dans votre prochain projet.
R propose un CRAN et des centaines de packages alternatifs pour effectuer une seule tâche, mais ils sont moins standardisés. Par conséquent, l'API et son utilisation varient considérablement, ce qui la rend difficile à apprendre et à combiner.
De plus, les auteurs de packages hautement spécialisés dans R sont souvent des scientifiques et des statisticiens et non des programmeurs. Cela signifie que le résultat est simplement un ensemble d'outils spécialisés conçus dans un but précis, comme l'analyse des données de séquençage de l'ADN ou même une analyse statistique au sens large.
Cependant, les packages de R sont moins polyvalents que ceux de Python. Actuellement, certaines tentatives sont en cours pour orchestrer des suites d'outils, comme tidyverse, qui rassemblent des packages fonctionnant bien ensemble et utilisant des normes de codage similaires. En ce qui concerne Python, ses packages sont plus personnalisables et efficaces, mais ils sont généralement moins spécialisés dans les tâches d'analyse de données.
Néanmoins, Python propose des outils solides pour la science des données comme scikit-learn, Keras (ML), TensorFlow, pandas, NumPy (manipulations de données), matplotlib, seaborn et plotly (visualisations). R, d'autre part, a caret (ML), tidyverse (manipulations de données) et ggplot2 (excellent pour les visualisations).
De plus, R a Shiny pour un déploiement rapide des applications, tandis qu'avec Python, vous devrez faire un peu plus d'efforts. Python a également de meilleurs outils pour les intégrations avec des bases de données que R, surtout Dash.
En termes simples, Python sera le choix idéal si vous envisagez de créer une application à part entière, bien que les deux choix soient bons pour une preuve de concept. R est livré avec des packages spécialisés à des fins statistiques, et Python n'est pas aussi fort dans ce domaine particulier. De plus, R est très bon pour manipuler les données des magasins de données les plus populaires.
Un autre aspect qui mérite d'être mentionné ici est la maintenabilité. Python vous permet de créer, d'utiliser, de détruire et de dupliquer une ménagerie sauvage et dynamique d'environnements, chacun avec différents packages installés. Avec R, cela se trouve être un défi, seulement exacerbé par les incompatibilités de packages.
Les experts utilisent souvent Jupyter Notebook, un outil populaire pour les scripts, l'exploration rapide et les itérations de développement de code de type croquis. Il prend en charge les noyaux de R et de Python, mais il convient de mentionner que l'outil lui-même a été écrit et provient de l'écosystème Python.
4. Visualisations
R a été explicitement créé pour l'analyse et la visualisation des données. Par conséquent, ses visualisations sont plus agréables à regarder que les vastes bibliothèques de visualisation de Python qui rendent les visualisations complexes. Dans R, ggplot2 rend la personnalisation des graphiques beaucoup plus simple et plus intuitive qu'en Python avec Matplotlib.
Cependant, vous pouvez résoudre ce problème avec Python en utilisant la bibliothèque Seaborn qui propose des solutions standard. Seaborn peut vous aider à réaliser des tracés similaires à ggplot2 avec relativement moins de lignes de code.
Dans l'ensemble, il existe des désaccords sur le meilleur langage de programmation pour créer des tracés de manière efficace, claire et intuitive. Le logiciel idéal pour vous dépendra de vos préférences et de votre expérience en matière de langage de programmation. En fin de compte, vous pouvez utiliser à la fois Python et R pour visualiser clairement les données, mais Python est plus adapté à l'apprentissage en profondeur qu'à la visualisation des données.
5. Vitesse et performances
Python est un langage de programmation de haut niveau, ce qui signifie que c'est le choix parfait si vous envisagez de créer rapidement des applications critiques. D'un autre côté, R nécessite souvent un code plus long, même pour des processus simples. Cela augmente considérablement le temps de développement.
En ce qui concerne la vitesse d'exécution, la différence entre Python et R est infime. Les deux langages de programmation sont capables de gérer des opérations de Big Data.
Bien que R ou Python ne soient pas aussi rapides que certains langages de programmation compilés, ils contournent ce problème en autorisant les extensions basées sur C/C++. De plus, les communautés des deux langues ont mis en place des bibliothèques de gestion de données tirant parti de cette fonctionnalité.
Cela signifie que l'analyse des données en Python et R peut être effectuée à une vitesse semblable à celle du C sans perdre d'expressivité ni gérer la gestion de la mémoire et d'autres concepts de programmation de bas niveau.
Python vs R :avantages et inconvénients
Python et R ont tous deux des avantages et des inconvénients. Certains d'entre eux sont perceptibles, tandis que d'autres peuvent facilement passer inaperçus.
Avantages de R
- R est un langage confortable et clair pour les programmeurs professionnels, car il a été principalement créé pour l'analyse de données. Par conséquent, la plupart des spécialistes connaissent le fonctionnement de la langue.
- La vérification d'hypothèses statistiques ne prend que quelques lignes de code avec R, car de nombreuses fonctions nécessaires à l'analyse des données sont des fonctions de langage intégrées. (Mais rappelez-vous que cela se fait au détriment de la personnalisation.)
- RStudio (IDE) et d'autres packages de traitement de données essentiels sont faciles à installer.
- R possède de nombreuses structures de données, paramètres et opérateurs qui impliquent de nombreux éléments :des tableaux aux matrices, en passant par la récursivité et les boucles, ainsi que l'intégration avec d'autres langages de programmation tels que Fortran, C et C++.
- R est principalement utilisé pour les calculs statistiques. L'un de ses principaux points forts est un ensemble d'algorithmes pour les ingénieurs et consultants en apprentissage automatique. En outre, il est utilisé pour la classification, la modélisation linéaire, l'analyse de séries chronologiques, le regroupement, etc.
- R propose un référentiel de packages efficace et une vaste gamme de tests prêts à l'emploi pour presque tous les types de science des données et d'apprentissage automatique.
- Il existe plusieurs packages de qualité pour la visualisation de données pour diverses tâches. Par exemple, les utilisateurs peuvent créer des graphiques en deux dimensions et des modèles en trois dimensions.
- Les méthodes statistiques de base sont exécutées en tant que fonctions standard qui accélèrent la vitesse de développement.
- Avec R, vous pouvez trouver de nombreux packages supplémentaires pour tous les goûts, que vous souhaitiez un package avec des données de Twitter ou un package pour modéliser les niveaux de pollution. Chaque jour, de plus en plus de colis arrivent sur le marché, et tous sont collectés sous un même toit :le dépôt spécial CRAN.
Inconvénients de R
Comme tout autre langage de programmation, R présente quelques inconvénients.
- Généralement, le langage de programmation R offre de faibles performances, bien que vous puissiez toujours trouver des packages dans le système qui permettent à un développeur d'améliorer la vitesse.
- Comparé à d'autres langages de programmation, R est hautement spécialisé, ce qui signifie que les compétences en R ne peuvent pas être aussi facilement appliquées à d'autres domaines que le traitement des données.
- Comme la majeure partie du code en R est écrite par des personnes qui ne sont pas familières avec la programmation, la lisibilité d'un certain nombre de programmes est discutable. Après tout, tous les utilisateurs ne respectent pas les directives de conception de code appropriées.
- R est l'outil parfait pour les statistiques et les applications autonomes. Cependant, cela ne fonctionne pas très bien dans les domaines où les langages traditionnels à usage général sont utilisés.
- Vous pouvez utiliser les mêmes fonctionnalités de R de différentes manières, mais la syntaxe de plusieurs tâches n'est pas tout à fait évidente.
- Comme il existe un grand nombre de bibliothèques R, la documentation de quelques-unes moins populaires ne peut pas être considérée comme complète.
Avantages de Python
Python est largement utilisé pour sa simplicité, mais cela ne signifie pas qu'il a peu de fonctionnalités.
- Étant un langage polyvalent, Python est idéal pour le traitement des données. Le langage est utile ici, notamment parce qu'il facilite le développement facile d'un pipeline de traitement de données où les résultats sont intégrés dans des applications Web.
- Les programmeurs trouvent Python particulièrement bénéfique en raison de son interactivité qui est cruciale pour tester des hypothèses de manière interactive en science des données.
- Python est activement développé. Avec chaque nouvelle version, les performances et la syntaxe ne cessent de s'améliorer. Par exemple, la version 3.8 comportait un nouvel opérateur de morse, ce qui est tout à fait le cas quand il s'agit de n'importe quelle langue. Dans d'autres langages comme Java et C++, le rythme de changement est comparativement plus lent - les changements doivent être approuvés par un comité spécial qui tient des réunions toutes les quelques années. Les modifications de Python sont proposées par les PEP et sont souvent intégrées au langage même après un seul cycle de publication, qui est d'un an. En termes simples, cela signifie que Python évolue plus rapidement que R.
Inconvénients de Python
- Lorsqu'il s'agit de choisir un logiciel d'analyse de données, la visualisation est une fonctionnalité essentielle à prendre en compte. Cependant, alors que Python dispose d'une longue liste de bibliothèques pour la visualisation, le choix d'une seule option peut être trop écrasant. De plus, la visualisation en Python est souvent plus compliquée qu'en R, et ses résultats ne sont parfois pas tout à fait clairs.
- Python manque d'alternatives pour la plupart des bibliothèques R, ce qui complique l'analyse des données statistiques et/ou la conversion R vers Python.
L'avenir de Python et R
En ce qui concerne les langages de programmation, il est indéniable que Python est à la mode. Bien qu'il ait été créé en tant que langage de script à usage général, Python a rapidement évolué pour devenir le langage le plus populaire pour la science des données. Certains ont même commencé à suggérer que R est condamné et destiné à être finalement remplacé complètement par Python.
Cependant, alors que Python peut sembler consommer R, le langage R est loin d'être mort. Indépendamment de ce que prétendent les opposants, R fait un retour furieux dans l'arène de la science des données. Les indices de popularité continuent de montrer la résurgence répétée de ce langage de programmation et prouvent qu'il reste un candidat solide à considérer dans les projets de science des données.
Depuis son avènement, R n'a cessé de gagner en popularité dans le monde de la science des données. De sa 73e place en décembre 2008, R est devenu le 14 e langue la plus populaire en août 2021 sur l'indice TIOBE. D'autre part, Python a pris la deuxième place de Java cette année, atteignant une cote de popularité de 11,86 %. Pendant ce temps, R avait une cote de popularité de 1,05 %, soit une baisse de 1,75 % par rapport à l'année précédente.
"Bien que R soit toujours utilisé par les universitaires et les scientifiques des données, les entreprises intéressées par l'analyse de données se tournent vers Python pour son évolutivité et sa facilité d'utilisation", a déclaré Nick Kolakowski, rédacteur en chef chez Dice Insights. "S'appuyer sur l'utilisation d'une poignée d'universitaires et de personne d'autre pourrait ne pas suffire à maintenir R en vie. Ce n'est pas viable », a-t-il écrit.
De même, Martijn Theuwissen, le co-fondateur de DataCamp, admet que Python a de l'élan. Cependant, il nie l'affirmation selon laquelle R est mort ou mourant. Selon lui, « les rapports sur le déclin de R sont grandement exagérés. Si vous regardez la croissance de R, elle continue de croître. D'après ce que j'observe, Python se développe plus rapidement."
De nombreux autres points de données suggèrent également que le succès de Python au fil des ans s'est fait au détriment de R. Néanmoins, mesurer la popularité d'un langage est une tâche extrêmement difficile. Presque toutes les langues ont une vie naturelle, et il n'existe aucun moyen infaillible de déterminer quand leur cycle de vie pourrait se terminer. En fin de compte, il n'y a aucun moyen de prédire l'avenir exact d'une langue donnée.
Résumé et réflexions finales sur R par rapport à Python
Python et R sont tous deux des langages de programmation open source de haut niveau qui sont parmi les plus populaires pour la science des données et les statistiques. Néanmoins, R a tendance à être la bonne solution pour l'analyse statistique traditionnelle, tandis que Python est idéal pour les applications conventionnelles de science des données.
Python est un langage simple, bien conçu et puissant qui a été créé en pensant au développement Web. Cependant, il reste efficace dans les projets de science des données.
Python est relativement facile à apprendre, car il se concentre sur la simplicité. Ainsi, à condition que vous ayez accès aux bons outils et bibliothèques, le langage peut vous faire passer sans effort des statistiques à la science des données et au-delà vers une application de production à part entière. En fait, c'est l'un des avantages les plus importants de l'utilisation de Python.
De plus, contrairement à d'autres langages de programmation comme JavaScript, le choix des frameworks n'est pas trop écrasant avec Python. Par conséquent, vous pourrez créer une boîte à outils pratique et fiable sans vous soucier de ne pas utiliser les dernières technologies.
D'autre part, l'avantage le plus important de R est la présence de packages hautement spécialisés qui peuvent vous guider sans effort à travers les pipelines pas si personnalisables de manipulation de données. Cependant, R a été créé pour le calcul statistique, et les personnes sans expérience préalable ont du mal à travailler avec le langage au départ.
Même ainsi, il existe des cas où vous pouvez utiliser une combinaison des deux langues. Par exemple, vous pouvez utiliser R dans le code Python via r2py. Ceci est particulièrement avantageux lorsque vous externalisez le calcul vers R.
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