Introduction
Dans la plus part des domaines de l’informatique, que ce soit celui du Big Data, l’apprentissage automatique ou encore l’intelligence artificielle (IA), il existe diverses préférences ou recommandation quant aux outils (technologies et langages de programmation) à utiliser pour rendre le travail plus ou moins facile. Dans le domaine de la science des données, on retrouve les langages de programmation python et R qui sont utilisés pour l’analyse de données. Alors entre ces deux langages, lequel est le meilleur pour l’analyse de données ?
Dans cet article, nous allons vous guide dans le choix du logiciel de programmation pour votre entreprise, en vous expliquant les forces et les faiblesses entre python et R.
Tout d’abord, il faut bien comprendre qu’aucun langage de programmation n’est meilleur qu’un autre.
1. Domaine d’application
En fonction du domaine dans lequel vous travaillez, il existe de réelles différences entre Python et R que vous devez connaître afin de choisir votre langage de programmation.
Ces deux langages sont idéaux pour travailler sur de larges ensembles de données ou créer des data visualisations complexes, mais quel est le meilleur de ces langages de programmation à apprendre pour l’analyse de données ? Concrètement, Python est plus adapté à la manipulation de données et aux tâches répétitives, mais R est meilleur pour l’analyse et l’exploration d’ensembles de données. En effet, contrairement à Python, R ne permet pas créer de site web et d’automatiser les processus. En revanche, R est plus adapté pour les projets lourds en statistiques et les explorations ponctuelles d’ensembles de données.
La conception de modèle en Machine Learning nécessite des calculs assez lourds alors que les prédictions sont faites en temps réelle. La première est faite en amont, néanmoins, le choix de Python ou R pour chacune de ces étapes n’influence pas le temps d’exécution d’un utilisateur.
2. La communauté
Les deux langages sont open source et ont une multitude de librairies adaptées au Machine Learning, avec des communauté très vaste et très active. Historiquement, R a eu une plus grande variété de packages pour l’analyse statistique et la visualisation. Plus de 5000 librairies sont disponibles en R dans une grande variété de domaines. Python en a moins mais quelques-unes sont quasiment exhaustives telles que Pandas, NumPy, Scikit Learn, SciPy ou encore Matplotlib.
Traditionnellement, R était plus courant dans la communauté de la data science, en raison de sa popularité sur les campus universitaires. Par conséquent, de nombreux data scientists néophytes auront déjà utilisé R lors de leur master ou de leur doctorat.
Cependant, Python a maintenant rattrapé son retard. En 2016, R était le langage le plus populaire parmi les data scientists, suivi de près par Python. En 2018, leurs positions ont été inversées : les deux tiers des répondants à l’enquête préféraient Python contre 49% pour R.
3. La facilité d’apprentissage
En ce qui concerne la facilité d’apprentissage, la courbe d’apprentissage de R est plus abrupte, et la plupart des débutants se sentiront rapidement désemparés. Le Python est souvent considéré comme plus facile à apprendre, il est plus proche du langage humain, alors que R demande plus d’efforts de prise en main à cause de sa syntaxe assez floue. Un autre avantage de Python est qu’il s’agit d’un lange plus généraliste, qui pourra être utilisé également pour la création de site web ou autre programme informatique. De fait, pour une personne qui souhaite devenir programmeur, Python est mieux adapté.
Cependant, ils ont tous deux de bons environnements de développement tels que Spyder pour Python ou Rstudio pour R.
4. La vitesse et la mémoire
Initialement, R et Python sont deux langages relativement lents. L’accent mis sur la facilité de programmation en Python rend ce langage nécessairement moins rapide que des langages « Low-Level » comme R.
Dans le cas du calcul parallèle, ni la version de base de R ni celle de Python ne prennent en charge le calcul multicœur, mais R a un léger avantage sur cet aspect. R est également en avance sur Python pour ce qui est de l’interfaçage C/C++ et de la métaprogrammation. Bien qu’il existe des outils comme Swig pour interfacer Python avec le C/C++, rien n’est aussi puissant à distance que Rcpp pour le moment.
5. La visualisation des données
En Data Science, la visualisation de données est primordiale afin d’analyser les résultats, c’est donc un critère important pour choisir son langage. Python n’est pas à plaindre dans ce domaine mais le package R ggplot2, lui donne un gros avantage devant Python et son package Matplotlib pour sa diversité et sa facilité d’utilisation.
Conclusion
Quoi qu’il en soit, dans le domaine de l’analyse de données, les différences entre R et Python sont de plus en plus minces. La plupart des tâches qui étaient jadis associées à l’un ou l’autre de ces langages peuvent désormais être effectuées avec ces deux langages. De fait, si vos collègues maîtrisent l’un de ces deux langages, il peut être judicieux de choisir le même. En conclusion, si vous souhaitez pratiquer uniquement l’analyse de données, n’importe lequel de ces deux langages fera l’affaire.
Cependant, le fait que Python soit plus utilisé dans le monde universitaire et donc prédominant par la suite dans l’industrie est un avantage considérable si vous voulez vous former à la Data science et au Machine Learning.
