Python ou R : Lequel choisir ?

Python ou R
Temps de lecture : 2 minutes
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Python ou R ? La réponse dans ce match en 5 rounds

Tout d’abord, il faut bien comprendre qu’aucun langage de programmation n’est meilleur qu’un autre.  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.

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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. 
  • Machine Learning : il comprend deux grandes étapes : la conception de modèle et la phase de prédiction. La première est faite en amont par des calculs assez lourds alors que les prédictions sont faites en temps réelle. Néanmoins, le choix de  Python ou R pour chacune de ces étapes n’influence pas le temps d’exécution d’un utilisateur.

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  • Librairies : Les deux langages ont une multitude de librairies adaptées au Machine Learning. 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 PandasNumPyScikit LearnSciPy ou encore Matplotlib

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  • Développement : Beaucoup de personnes trouvent Python assez facile à apprendre, de type « High-Level » 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. Cependant,ils ont tous deux de bons environnements de développement tels que Spyder pour Python ou Rstudio pour R.

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  • Vitesse : 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. De plus, R a récemment mis à jour ses systèmes d’opération de calculs intensifs le rendant beaucoup plus rapide. Pour rattraper ce retard , certaines bibliothèque Python s’interfacent avec le langage C.

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  • Visualisation : 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. 

Python vs R : 4 - 4

Malgré ce match nul, la formation DataScientest privilégie Python pour sa facilité d’apprentissage et sa prédominance dans le monde professionnel.

Néanmoins, pour pouvoir s’adapter à toutes vos demandes, un grand nombre de nos modules de cours sont également disponibles sur R ! N’hésitez pas à nous contacter pour plus d’informations !

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