Différences entre R et Python : tout ce que vous devez savoir

Vous êtes ici pour connaître les différences entre les deux langages de programmation exigeants « R et Python » ? Eh bien, lisez l'article jusqu'à la fin pour obtenir toutes les réponses.

La science des données est aujourd'hui un domaine de carrière prometteur. De nombreux professionnels recherchent maintenant des programmes de certificat en ligne dans ce domaine pour acquérir des compétences professionnelles. Lorsqu'ils plongent dans le monde de la science des données, les gens doivent généralement décider quel langage de programmation apprendre - R ou Python. Cet article traite de R vs Python et comment vous pouvez faire le bon choix entre les deux.

Qu'est-ce que R ?

R est un langage de programmation open source développé par Ross lhaka et Robert messieurs en 1993. Il contient des méthodes statistiques et graphiques. Ses caractéristiques particulières incluent les algorithmes d'apprentissage automatique, les séries chronologiques, la régression linéaire, l'inférence statistique, etc. la plupart des bibliothèques R sont développées en R. à part cela. Il possède également des bibliothèques écrites en C, C++ et FORTRAN.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation de haut niveau utilisé à diverses fins. Il a des codes et des syntaxes très similaires à la langue anglaise. Ainsi, il devient facile à apprendre. Python permet à la fois la programmation orientée objet et la programmation procédurale. Les applications de python incluent la gestion des données, l'ingénierie des données, l'apprentissage automatique, la science des données, etc. Avec python, il est plus facile d'accéder au code et de le diviser en modules. Les bibliothèques Python incluent NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit learn et seaborn. En outre, Python est mieux utilisé pour l'analyse des applications.

Vous aimerez peut-être lire: Python Web Scraping est lié à la montée en flèche de votre entreprise

R et Python : principales différences

1. R est principalement utilisé pour toute analyse statistique. D'autre part, python fournit une direction plus générale vers la gestion de la science des données.
2. L'objectif principal de R est l'analyse des données et les statistiques, tandis que l'objectif de Python est le déploiement et la production.
3. R vous donne plus de flexibilité pour utiliser les bibliothèques disponibles, tandis que Python alimente la flexibilité sur la construction de nouveaux modèles à partir de zéro.
4. R devient un peu difficile à apprendre tandis que python est aussi simple et linéaire à apprendre.
5. Il peut être exécuté localement, tandis que python prend en charge l'intégration avec différentes applications.
6. R et Python peuvent gérer d'énormes ensembles de bases de données.
7. Les bibliothèques de R incluent Tidyverse, ggplot2, zoo, caret, tandis que python se compose de packages de bibliothèques tels que pandas, sci-kit learning, TensorFlow et Caret.
8. R est utilisé sur Rstudio, tandis que Python est utilisé dans les IDE spyder et Ipython notebook.

Opportunités de carrière pour les développeurs R et Python

Les développeurs R peuvent faire partie de divers postes tels que data scientist, architecte de données, programmeur R, analyste de visualisation de données, analyste quantitatif, etc. diverses offres d'emploi sont disponibles sur les portails d'emploi tels que LinkedIn, Naukri, etc. certaines des grandes entreprises telles que Google, Facebook, Twitter, etc. ont adopté l'utilisation du langage R pour répondre aux calculs analytiques.

Selon Payscale , le salaire moyen d'un analyste de données ayant des compétences en programmation R est de 507 937 ₹ / an. En fonction de l'expérience et de l'organisation, cela varie également.

En parlant des options de carrière en Python, les développeurs peuvent devenir des scientifiques des données, des analystes de données, des chefs de produit et des ingénieurs en apprentissage automatique. De même, certaines entreprises populaires telles que Facebook, Accenture, les services de conseil Tata, amazon, cognizant, etc., utilisent python pour leur travail et leurs décisions basés sur les données.

Selon Indeed , le salaire de base moyen d'un développeur Python en Inde est de 3 89 927 ₹/an. Cela varie selon les compétences, l'expérience et l'organisation.

Utilisation de R et Python

Python

Python est généralement utilisé lorsque d'autres applications telles que des bases de données ou des applications Excel doivent être intégrées dans le code du programme. Pour qu'à l'avenir, le travail d'analyse des données se déroule de manière sûre et pratique. Python est un langage de programmation à part entière qui devient finalement le meilleur outil pour implémenter des algorithmes pour la production. Les utilisateurs de Python doivent installer des packages populaires pour l'analyse de données, tels que NumPy et Pandas.

R

Tout comme Python, R est également utilisé pour l'analyse de données, mais différemment. Ainsi, R entre en jeu lorsque les serveurs individuels et la programmation autonome sont requis. R sert l'objectif des débutants car les utilisateurs n'ont qu'à écrire quelques lignes de code pour l'analyse statistique. R devient un excellent langage pour l'analyse de données car il contient des packages intégrés pouvant être utilisés à des fins d'analyse, des tests facilement utilisables et certaines formules. L'analyse des données de base peut facilement être gérée par R, de sorte qu'il n'est pas nécessaire d'installer des packages séparément pour des utilisations fondamentales. Les grands ensembles de données nécessitent l'utilisation de données. Tableau et dplyr.

R contre Python : lequel choisir ?

Comme nous l'avons vu, R et Python ont leur propre ensemble de capacités et de fonctions qu'ils peuvent servir. Maintenant, ce n'est pas comme si l'un était meilleur que l'autre. Mais la prise de décision vient de l'objectif individuel derrière l'utilisation de ces deux langues. Ainsi, la brève analyse des objectifs est répertoriée ci-dessous :

1. Expérience

Python devient un langage facile à apprendre lorsqu'il s'agit de travailler pour les débutants. La syntaxe est assez simple, et il a un langage similaire à la langue anglaise. En même temps, R peut être un peu difficile pour les débutants. Ainsi, les débutants peuvent commencer avec Python et développer lentement leur expertise tout en apprenant également R.

2. Résolution de problèmes

Selon les problèmes que vous essayez de résoudre, R et Python conviennent tous deux à des fins différentes. R est donc bien adapté aux calculs statistiques et aux bibliothèques inégalées pour l'exploration et l'expérimentation de données. En comparaison, Python est bon pour l'apprentissage automatique et les applications à grande échelle, en particulier pour l'analyse de données pour les applications Web.

3. Utilisation dans tous les secteurs

Étant donné que python est relativement facile à utiliser, ses applications sont largement répandues dans les industries, la recherche et les workflows d'ingénierie. Dans le même temps, R est utilisé par les statisticiens, les mathématiciens et la plupart des universitaires et universitaires, sans aucune compétence en programmation.

4. Visualisation

En matière de visualisation, R présente bien les données sous forme de tableaux et de graphiques. Comparativement, python fonctionne mieux dans un format intégré où différentes applications peuvent être utilisées ensemble.

Conclusion

Maintenant que vous connaissez bien les caractéristiques et fonctionnalités spéciales de python et de R, on peut dire que l'apprentissage de ces deux langages est tout aussi important. Cependant, ces deux compétences ont des objectifs différents, et les professionnels impliqués dans la science des données, l'apprentissage automatique, etc., ne peuvent pas se permettre de manquer ces compétences. Alors commencez à l'apprendre dès aujourd'hui.

A lire aussi :

• Comment devenir analyste en cybersécurité ?
• Rôle des technologies de l'information dans les entreprises modernes
• Les virus Mac sont vivants Tuez-les et habitez dans la tranquillité !