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Si vous débutez dans l’analyse de données, vous constaterez que l’une des compétences les plus importantes est la maîtrise d’un langage de programmation statistique. Les analystes de données utilisent SQL (Structured Query Language) pour communiquer avec les bases de données, mais lorsqu’il s’agit de nettoyer, manipuler, analyser et visualiser des données, vous envisagez soit Python, soit R.
Python vs R : Quelle est la différence ?
Python et R sont tous deux des langages open source gratuits qui peuvent s’exécuter sur Windows, macOS et Linux. Les deux peuvent gérer à peu près n’importe quelle tâche d’analyse de données , et les deux sont considérés comme des langages relativement faciles à apprendre, en particulier pour les débutants. Alors, lequel devriez-vous choisir d’apprendre (ou d’apprendre en premier) ? Avant de creuser les différences, voici un aperçu général de chaque langue.
Qu’est-ce que Python ?
Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau connu pour sa syntaxe intuitive qui imite le langage naturel. Vous pouvez utiliser le code Python pour une grande variété de tâches, mais trois applications populaires incluent :
• Science des données et analyse des données
• Développement d’applications Web
• Automatisation/script
Que signifie « haut niveau » ?
Un langage de programmation de haut niveau présente une syntaxe facile à lire et à comprendre pour les humains. Les langages de bas niveau sont ceux qui peuvent être facilement compris par une machine. Python, C++, C# et Java sont des exemples de langages de haut niveau.
Lorsque vous écrivez du code dans un langage de haut niveau, il est converti en un langage de bas niveau, ou code machine, que votre ordinateur peut reconnaître et exécuter.
C’est quoi R ?
R est un environnement logiciel et un langage de programmation statistique conçu pour le calcul statistique et la visualisation de données. Les nombreuses capacités de R ont tendance à se répartir en trois grandes catégories :
• Manipulation des données
• Analyses statistiques
• Visualiser les données
Comment choisir entre Python et R ?
Il n’y a pas de mauvais choix lorsqu’il s’agit d’apprendre Python ou R. Les deux sont des compétences recherchées et vous permettront d’effectuer à peu près n’importe quelle tâche d’analyse de données que vous rencontrerez. Lequel est le meilleur pour vous dépendra en fin de compte de vos antécédents, de vos intérêts et de vos objectifs de carrière.
Lorsque vous prenez votre décision, voici quelques éléments à considérer.
Python et R : en chiffres
Selon plusieurs indices de langage de programmation populaires, TIOBE [ 1 ], Stack Overflow [ 2 ], PYPL [ 3 ] et RedMonk, [ 4 ] Python est de loin le langage le plus populaire dans la communauté technologique au sens large.
Bien que cela ne signifie pas nécessairement qu’il est meilleur, cela suggère qu’il est plus largement utilisé et peut avoir une communauté plus solide pour un support et un développement continus.
Courbe d’apprentissage
Python et R sont tous deux considérés comme des langages assez faciles à apprendre. Python a été conçu à l’origine pour le développement de logiciels. Si vous avez une expérience antérieure avec Java ou C++, vous pourrez peut-être apprendre Python plus naturellement que R. Si vous avez une formation en statistiques, en revanche, R pourrait être un peu plus facile.
Dans l’ensemble, la syntaxe facile à lire de Python lui confère une courbe d’apprentissage plus fluide. R a tendance à avoir une courbe d’apprentissage plus abrupte au début, mais une fois que vous comprenez comment utiliser ses fonctionnalités, cela devient beaucoup plus facile.
Conseil : Une fois que vous avez appris un langage de programmation, il est généralement plus facile d’en apprendre un autre.
Compagnie
En général, c’est une bonne idée de « parler » la même langue que l’équipe avec laquelle vous allez travailler. Cela facilite le partage de code et la collaboration sur des projets.
Si vous débutez, vous ne savez peut-être pas pour quelle entreprise vous travaillerez éventuellement. Jetez un œil à quelques offres d’emploi pour les entreprises et les industries qui vous intéressent le plus. Ont-ils tendance à répertorier R ou Python comme une exigence ? Cela pourrait être une bonne indication de la direction à prendre pour votre apprentissage.
Forces et faiblesses
Bien que Python et R puissent accomplir bon nombre des mêmes tâches de données, ils ont chacun leurs propres atouts. Si vous savez que vous passerez beaucoup de temps sur certaines tâches de données, vous voudrez peut-être donner la priorité au langage qui excelle dans ces tâches.
Python est meilleur pour… R c’est mieux pour…
Manipuler des quantités massives de données Création de graphiques et de visualisations de données
Construire des modèles d’apprentissage en profondeur Construire des modèles statistiques
Effectuer des tâches non statistiques, telles que le grattage Web, l’enregistrement dans des bases de données et l’exécution de workflows Son écosystème robuste de packages statistiques
Cheminement de carrière
Réfléchissez à la façon dont l’apprentissage d’un langage de programmation s’inscrit dans vos objectifs de carrière à plus long terme. Si vous êtes passionné par les parties de calcul statistique et de visualisation de données de l’analyse de données , R pourrait vous convenir.
Si, d’un autre côté, vous souhaitez devenir un scientifique des données et travailler avec le big data, l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage en profondeur, Python serait le meilleur choix.
Il en va de même si vos intérêts personnels ou professionnels s’étendent au-delà des données et à la programmation, au développement ou à d’autres domaines informatiques. Python est un langage à usage général utilisé pour un éventail de tâches beaucoup plus large que R.
Comment apprendre R ou Python : Options pour commencer
Python et R sont tous deux d’excellents langages pour les données. Ils conviennent également aux débutants sans expérience de codage préalable. Heureusement, quelle que soit la langue que vous choisissez d’étudier en premier, vous trouverez un large éventail de ressources et de matériel pour vous aider tout au long du processus. Ce ne sont là que quelques options pour commencer.
Gagner un Certificat Professionnel
L’obtention d’ un certificat professionnel Google Data Analytics ou d’un certificat professionnel IBM Data Analyst vous donne un cadre pour apprendre un langage de programmation statistique dans le contexte plus large de l’analyse de données. Le certificat Google enseigne R et le certificat IBM enseigne Python. Les deux incluent d’autres compétences prêtes à l’emploi, telles que SQL, les feuilles de calcul et la visualisation de données. Non seulement vous pouvez apprendre à programmer, mais vous pouvez aussi apprendre comment toutes ces compétences critiques en matière de données fonctionnent ensemble.
Conseil : Pour de nombreux apprenants, il peut être préférable de choisir une langue et de maîtriser plutôt que d’essayer d’apprendre les deux en même temps.