Dans le domaine de la science des données et du développement de l’apprentissage automatique, deux langages de programmation se distinguent par leur grande popularité : R et Python.
L’utilisation de l’un ou l’autre de ces langages facilite l’exploration, l’analyse, la visualisation, l’apprentissage et le traitement des données par les équipes de science des données. Cependant, pour choisir le langage le plus adapté, il est essentiel de comprendre leurs différences fondamentales. Cet article examine et explique ces distinctions.
R : Une Vue d’Ensemble
Source : wikipedia.org
R est un langage de programmation dédié aux calculs statistiques et à la création de graphiques. Lancé initialement en 1995, il a été développé par Robert Gentleman et Ross Unaka à l’Université d’Auckland, en Nouvelle-Zélande. R est né comme une implémentation pratique du langage de programmation S.
R est plus qu’un simple langage de programmation ; il est distribué avec un environnement de programmation intégré, R Studio. Cet environnement permet de créer des visualisations, de gérer les données et d’écrire du code R avec des fonctionnalités telles que la coloration syntaxique et le support du débogage.
R est un logiciel libre et fonctionne sur tous les principaux systèmes d’exploitation, y compris Windows, macOS et Linux. Pour illustrer un exemple de programme en langage R, voici un script qui génère un ensemble de valeurs aléatoires suivant une distribution normale :
# Définir la graine pour la reproductibilité set.seed(123) # Générer 10 000 nombres aléatoires suivant la distribution normale random_numbers <- rnorm(10000)
Python : Une Vue d’Ensemble
Python est l’un des langages les plus utilisés au monde. C’est un langage de programmation polyvalent et multifonctionnel qui prend en charge plusieurs paradigmes de programmation. Il est largement adopté pour l’apprentissage automatique, le développement web et la création de scripts pour l’automatisation. Python est facile à apprendre et souvent le premier langage enseigné aux débutants en programmation.
Développé par Guido van Rossum, Python a été publié pour la première fois en 1991. Malgré son ancienneté, il a été constamment mis à jour et modernisé. La sortie de Python Version 3 a notamment marqué une avancée significative par rapport à Python Version 2.
Tout comme R, Python est open source et dispose d’un interpréteur pour chaque système d’exploitation majeur. De plus, des environnements basés sur navigateur, tels que Jupyter Notebooks, permettent d’exécuter du code. Bien que polyvalent, Python possède des bibliothèques et packages dédiés à la science des données et à l’apprentissage automatique.
Voici un exemple de programme utilisant le package NumPy pour générer 10 000 nombres aléatoires suivant une distribution normale :
import numpy as np # Définir la graine pour la reproductibilité np.random.seed(123) # Générer 10 000 nombres aléatoires suivant la distribution normale random_numbers = np.random.randn(10000)
Face à Face : R contre Python
Comme on peut le voir, ces deux langages présentent des similitudes, mais aussi des différences cruciales. Voici quelques points clés à considérer lors du choix du langage à apprendre ou à utiliser pour un projet.
Objectifs
R a été conçu pour faciliter l’analyse des données et la création de visualisations. Son utilisation est principalement axée sur les statistiques, la science des données et l’apprentissage automatique.
Python, quant à lui, est un langage polyvalent conçu pour être à la fois élégant et simple. Il est donc largement utilisé dans l’intelligence artificielle, le développement web, et bien d’autres domaines.
Utilisateurs
R est principalement conçu pour les statisticiens, offrant une interface intuitive avec des fonctions adaptées aux besoins statistiques.
Python est utilisé par une grande variété de développeurs de tous niveaux. Sa polyvalence attire des professionnels de divers horizons, notamment les ingénieurs logiciels, les analystes et les chercheurs.
Analyse et Visualisation des Données
La science des données, avec l’analyse et la visualisation des données, est l’un des domaines d’application les plus populaires de Python. Cependant, Python s’appuie sur des bibliothèques telles que Pandas et Matplotlib pour ces fonctionnalités, car elles ne sont pas intégrées nativement au langage.
Contrairement à Python, R est conçu spécifiquement pour la science des données. Il dispose de fonctions intégrées pour l’analyse des données et la création de graphiques, ainsi que de nombreux packages disponibles pour une analyse plus approfondie.
Performance
La simplicité et les abstractions de R ont un coût en termes de performance. Il n’est pas très rapide. En programmation, la notion de lenteur se traduit souvent par des écarts de quelques millisecondes par rapport à d’autres langages, ce qui peut être imperceptible pour les utilisateurs.
À l’instar de R, Python utilise des abstractions et des simplifications de haut niveau, ce qui le rend plus flexible, mais potentiellement plus lent. Pour améliorer les performances, des bibliothèques comme NumPy et PyTorch utilisent du C++ ou C en arrière-plan, avec des liaisons en Python. Cela permet à Python de gagner en rapidité d’exécution.
Utilisation dans l’Apprentissage Automatique
Outre la visualisation et l’analyse, R peut être utilisé pour créer des modèles d’apprentissage automatique avec des algorithmes de régression, de classification et de clustering. Il offre des packages tels que Caret, Lattice, DataExplorer et Dalex.
Python est le langage dominant dans le domaine de l’apprentissage automatique. Il propose un large éventail de bibliothèques, telles que Tensorflow, PyTorch et Jax. De plus, il est le plus largement pris en charge par les plateformes d’infrastructure d’apprentissage automatique.
Courbe d’Apprentissage
R a été conçu pour être simple, mais sa syntaxe peut nécessiter un certain temps d’adaptation et est légèrement plus complexe que celle de Python, d’après mon expérience.
Python est réputé pour sa facilité d’utilisation et est souvent recommandé aux débutants. Sa conception est élégante et intuitive, ce qui facilite son apprentissage par rapport à R.
R possède une communauté importante, bien que plus petite que celle de Python. Il met à disposition plus de 10 000 packages utiles, ainsi que de nombreuses ressources d’apprentissage car ce langage est toujours très populaire.
C’est un autre domaine où Python excelle. Il bénéficie probablement de la plus grande communauté de tous les langages de programmation. Il offre des packages open source pour de nombreux domaines, notamment l’apprentissage automatique et la gestion des données. De nombreuses ressources éducatives gratuites et payantes sont également disponibles pour apprendre Python et ses outils développés par la communauté.
Popularité
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, rivalisant avec JavaScript et Java. Sa simplicité et sa polyvalence le rendent très apprécié.
Bien que moins populaire que Python, R reste un langage largement utilisé et indispensable dans de nombreuses entreprises technologiques. De nombreuses offres d’emploi requièrent une expertise en R.
Flexibilité/Polyvalence
R est principalement destiné aux calculs statistiques. Son utilisation est donc limitée à ce domaine.
Python, en revanche, est un langage polyvalent qui trouve des applications dans divers secteurs. La science des données n’est qu’un des nombreux domaines où il excelle.
IDE
Python est distribué uniquement comme interpréteur. L’environnement de développement intégré (IDE) est laissé au choix de l’utilisateur. Les deux IDE les plus populaires sont VsCode et PyCharm, qui ont été comparés dans cet article. De plus, il est possible d’utiliser Jupyter Notebooks pour exécuter du code Python de manière interactive.
L’IDE principal utilisé pour R est R Studio, disponible pour macOS, Windows et Linux.
Applications Courantes
R, un langage statistique, est couramment utilisé pour l’apprentissage automatique, les statistiques, l’analyse et la visualisation de données.
Python, un langage à usage général, est utilisé dans un large éventail de domaines, notamment l’apprentissage automatique, le développement web, l’analyse de données et le calcul numérique.
Entreprises Populaires Utilisant le Langage
R et Python sont utilisés par de grandes entreprises technologiques, notamment Google, Meta, Accenture et Microsoft pour R. Quant à Python, on peut citer Tesla, Google, Meta et Spotify.
Derniers Mots
Python et R sont deux langages puissants qui devraient rester pertinents dans un avenir proche. L’apprentissage de l’un ou l’autre constitue un excellent investissement, car ils vous dotent des compétences nécessaires pour manipuler les données et en extraire des informations pertinentes dans ce monde de plus en plus axé sur les données.
Pour aller plus loin, n’hésitez pas à consulter des cours d’analyse de données pour faire progresser votre carrière.