Python et R : quelle est la différence ?

Python est un langage de programmation généraliste orienté objet qui met l’accent sur la lisibilité du code grâce à son utilisation généreuse de l’espace blanc. Paru en 1989, Python est facile à apprendre et est l’un des langages préférés des programmeurs et des développeurs. En réalité, Python est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, juste derrière Java et C.

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

• Numpy pour la gestion des tableaux de grandes dimensions

• Pandas pour la manipulation et l’analyse des données

• Matplotlib pour la création des visualisations de données

En outre, Python est particulièrement bien adapté pour déployer le machine learning à grande échelle. Sa suite de bibliothèques spécialisées dans l’apprentissage profond et de machine learning comprend des outils tels que scikit-learn, Keras et TensorFlow, qui permettent aux data scientists de développer des modèles de données sophistiqués qui se connectent directement à un système de production. Ensuite, les Jupyter Notebooks sont une application open source pour partager facilement des documents qui contiennent votre code Python, des équations, des visualisations et des explications de science des données.

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 les rapports de données. Au dernier recensement, plus de 13 000 paquets R étaient disponibles dans le Comprehensive R Archive Network (CRAN) pour l’analytique avancée.

Populaire chez les spécialistes et les chercheurs en science des données, R offre une grande variété de bibliothèques et d’outils pour les domaines suivants :

• Nettoyage et préparation des données

• Création de visualisations

• Entraînement et évaluation des algorithmes de machine learning et d’apprentissage profond

R est couramment utilisé dans RStudio, un environnement de développement intégré (IDE) pour l’analyse statistique, la visualisation et la production de rapports simplifiées. Les applications R peuvent être utilisées directement et de manière interactive sur le Web par l’intermédiaire de Shiny.

La principale différence entre ces deux langages réside dans leur approche de la science des données. Les deux langages de programmation open source sont pris en charge par de grandes communautés, ce qui étend 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, tout comme C++ et Java, avec une syntaxe lisible et facile à apprendre. Les programmeurs utilisent Python pour se plonger dans l’analyse de données ou utiliser le machine learning dans des environnements de production évolutifs. Par exemple, vous pouvez utiliser Python pour intégrer la reconnaissance faciale dans votre API mobile ou pour développer une application de machine learning.

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

• Collecte des données : Python prend en charge tous les types de formats de données, des fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) aux JSON provenant du Web. Vous pouvez également importer des tables SQL directement dans votre code Python. Pour le développement web, la bibliothèque de requêtes Python vous permet de récupérer facilement des données sur le Web pour créer des jeux de données. En revanche, R est conçu pour permettre aux analystes de données d’importer des données à partir de fichiers Excel, CSV et texte. Les fichiers créés au format Minilab 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 webscrapping de base.
  
  
• Découverte de données : en Python, vous pouvez découvrir les données avec Pandas, la bibliothèque d’analyse de données pour Python. Vous pouvez filtrer, trier et afficher les données en quelques secondes. R, en revanche, est optimisé pour l’analyse statistique de grands jeux de données et offre un certain nombre d’options différentes pour découvrir les données. Avec R, vous pouvez construire des distributions de probabilités, appliquer différents tests statistiques et utiliser des techniques standard de machine learning et de data mining.
  
  
• Modélisation des données : Python dispose de bibliothèques standard pour la modélisation des données, notamment Numpy pour l’analyse de la modélisation numérique, SciPy pour les calculs et les calculs scientifiques et scikit-learn pour les algorithmes de machine learning. Pour une analyse de modélisation spécifique dans R, vous devrez parfois vous appuyer sur des paquets en dehors des fonctionnalités de base de R. 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 dans Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque Matplotlib pour générer des graphiques et des diagrammes basiques. De plus, la bibliothèque Seaborn vous permet de générer des graphiques statistiques plus attrayants et informatifs en Python. Cependant, R a été conçu pour démontrer les résultats de l’analyse statistique, et le module de graphique de base vous permet de créer facilement des graphiques et des tracés basiques. Vous pouvez également utiliser ggplot2 pour des graphiques plus avancés, comme des graphiques de dispersion complexes avec des lignes de régression.

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

• Avez-vous une expérience en programmation ? Grâce à sa syntaxe facile à lire, Python a une courbe d’apprentissage linéaire et fluide. Ce langage est considéré comme une bonne option 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 de parvenir à un niveau d’expertise.
  
  
• Qu’utilisent vos collègues ? R est un outil statistique utilisé par des universitaires, des ingénieurs et des scientifiques sans aucune compétence en programmation. Python est un langage prêt pour la production utilisé dans un large éventail de workflows industriels, de recherche et d’ingénierie.
  
  
• Quels problèmes tentez-vous de résoudre ? La programmation R est mieux adaptée à l’apprentissage statistique et offre des bibliothèques inégalées pour l’exploration et l’expérimentation des données. Python est un meilleur choix pour le machine learning et les applications à grande échelle, en particulier pour l’analyse de données dans les applications web.
  
  
• Quelle est l’importance des tableaux et des graphiques ? Les applications écrites en R sont idéales pour visualiser vos données dans de superbes graphiques. De leur côté, 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 R et Python. C’est pourquoi la plupart des entreprises utilisent une combinaison des deux langages, et le débat « R ou Python ? » est futile. En fait, vous pouvez effectuer une analyse et une exploration des données en phase initiale dans R, puis passer à Python lorsque le moment est venu d’expédier certains produits de données.

Pour les spécialistes de l’informatique, Python s’impose comme le langage de programmation inévitable pour la science des données. Au même moment, R a ses propres défenseurs. Vous le constaterez par vous-même sur des communautés de développement comme Stack Overflow. Pour en savoir plus sur les possibilités d’analyse des données avec Python et R, consultez les articles suivants du Hub d’apprentissage. Il est également recommandé de suivre le tutoriel dédié aux langages de la science des données sur le Developer Hub d’IBM.

• Qu’est-ce que le machine learning ?
• Qu'est-ce que le data mining ?
• Tutoriel sur les langages de la science des données

Pour en savoir plus sur l’accélération du développement de la science des données avec des langages et des cadres open source, découvrez IBM Watson Studio.