R est un langage de programmation reconnu dans le monde de la Data Analyse et de la Data Science. Découvrons dans cet article comment il s’est imposé face à l’omniprésence de Python ainsi que ses avantages.
Qu'est ce que le langage de programmation R ?
Le langage de programmation R est un outil open source essentiel pour les statisticiens et les Data Analysts qui souhaitent explorer, analyser et visualiser de grandes quantités de données.
R a été créé en 1993 par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l’Université d’Auckland, en Nouvelle-Zélande. Il est devenu l’un des langages les plus populaires pour l’analyse de données et leur visualisation.
Tout comme Python, R est un langage orienté objet. Cela signifie qu’il permet aux utilisateurs de créer des objets, tels que des matrices ou des tableaux. Ceux-ci peuvent ensuite être utilisés pour stocker et manipuler des données.
R a une capacité d’importation et d’exportation transparente des données très puissante. De nombreuses sources sont utilisables : fichiers CSV, bases de données SQL, feuilles de calcul Excel et fichiers textes. R peut également se connecter à des sources de données en ligne, telles que des API Web, pour extraire des données en temps réel.
Une autre fonctionnalité clé de R est sa bibliothèque de packages. Il en existe actuellement plus de 15 000. Celles-ci couvrent un large éventail de domaines, tels que la finance, la biologie, l’analyse des réseaux sociaux, la visualisation de données et bien d’autres.
R est spécifiquement connu pour ses capacités de visualisation de données. Les packages ggplot2 et lattice offrent des fonctionnalités avancées et hautement personnalisables.
Enfin, R offre des fonctionnalités avancées pour l’analyse de données. Les packages tels que dplyr et tidyr permettent de manipuler et de nettoyer des données. D’autre part, les packages caret et mlr couvrent la modélisation et l’apprentissage automatique. R est également capable de gérer des données géospatiales, grâce à des packages tels que sf et rgdal.
Quelle est la différence entre Python et le language R ?
Le choix du langage de programmation dépend des besoins de l’utilisateur. R et Python sont deux langages populaires pour la Data Analyse et Data Science. Voici un comparatif entre ces deux langages :
- Syntaxe : R est plus concis et plus facile à apprendre pour la manipulation de données et la modélisation statistique, tandis que Python est plus convivial pour l’écriture de scripts et l’automatisation de tâches.
- Bibliothèques : R a une grande bibliothèque de packages pour les statistiques et les graphiques. En revanche, Python est plus fourni concernant l’apprentissage machine (Machine Learning), le traitement du langage naturel (ou NLP), et la vision par ordinateur (Computer Vision).
- Visualisation de données : Globalement, R prévaut en ce qui concerne la visualisation de données en raison de sa bibliothèque ggplot2. Python a également ses packages de Data Visualisation tels que Matplotlib, Seaborn et Plotly, mais ils sont plus compliqués à utiliser.
- Performance : Python est un langage plus rapide que R pour les calculs en raison de sa syntaxe plus simple et de sa capacité à utiliser des packages de calculs scientifiques tels que NumPy, SciPy et Pandas. Cependant, R peut être plus rapide pour certaines tâches spécifiques, comme le traitement de données volumineuses.
- Support et communauté : Python a une communauté plus large et plus active que R, avec de nombreux tutoriels et ressources disponibles en ligne. Cependant, R a une communauté très active et dédiée à la Data Analyse.
En conclusion, le choix entre R et Python pour l’analyse de données dépend des besoins spécifiques de l’utilisateur. Si l’accent est mis sur les statistiques et la visualisation de données, R est certainement une meilleure option. Si l’apprentissage machine, la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel sont des priorités, Python est une meilleure option. Néanmoins, de nombreux Data Scientists utilisent les deux langages simultanément pour bénéficier des avantages de chacun.
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