R vs Python : Quelles sont les principales différences ?

Alors que la science des données devient essentielle pour chaque organisation, il est devenu tout aussi important de déterminer les bons outils pour aider à la maîtriser. Les deux langages les plus populaires pour résoudre les problèmes de science des données sont Python et R. Les deux langages de programmation sont open source avec de grandes communautés. Mais, Python et R apportent également leurs propres atouts uniques à la science des données, ce qui rend plus difficile le choix de l’utilisation.

R contre Python : les principales différences

R est un environnement open source et interactif pour effectuer des analyses statistiques. Ce n’est pas vraiment un langage de programmation, mais il inclut un langage de programmation pour aider à l’analyse.

Comme indiqué sur le site du projet R, “R est une suite intégrée d’installations logicielles pour la manipulation de données, le calcul et l’affichage graphique [which] comprend … une vaste collection cohérente et intégrée d’outils intermédiaires pour l’analyse des données …. Bien qu’il ne s’agisse pas du premier outil de ce type, R était au début de la science des données et est un incontournable du milieu universitaire depuis un certain temps.

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Python, en revanche, est un “langage de programmation de haut niveau interprété, orienté objet et open source avec une sémantique dynamique”, selon le site Web du projet. Cela ne lui rend pas vraiment justice, cependant. Python est un langage polyvalent facile à apprendre qui est souvent le premier langage qu’un développeur apprendra, car il a longtemps été un langage d’enseignement.

“C’est facile à utiliser, facile à prendre en main, les enfants l’utilisent, les non-programmeurs le prennent en un week-end”, a expliqué Peter Wang, PDG d’Anaconda. “Ce n’est pas par hasard [but rather] a été une partie intégrante de la conception depuis le tout début et tout à fait intentionnelle.

Comme corollaire proche, Python a également toujours été excellent en tant que langage de collage. Comme l’a souligné l’analyste de RedMonk, Rachel Stephens, “En ce sens, il est tout à fait logique que les entreprises investissent dans Python comme un moyen d’investir dans leur code établi”. Python, en d’autres termes, aide les entreprises à intégrer un code hérité dans leurs aspirations les plus récentes à faire de la science des données.

C’est peut-être là que le principal avantage de Python pour la science des données se démarque : tout le monde le sait.

“Python est le deuxième meilleur langage pour tout”, dit Van Lindberg, avocat général de la Python Software Foundation. “R est peut-être le meilleur pour les statistiques, mais Python est le deuxième… et le deuxième meilleur pour le ML, les services Web, les outils shell et (insérez le cas d’utilisation ici).”

Lindberg pourrait sous-estimer la force de Python dans certains domaines ; ce n’est clairement pas toujours le deuxième meilleur, mais son argument est correct : “Si vous voulez faire plus que de simples statistiques, alors l’étendue de Python est une victoire écrasante.”

En d’autres termes, Python est assez bon pour que les développeurs et autres choisissent de l’utiliser pour un large éventail de cas d’utilisation. Python, comme Java, est un langage de programmation à usage général ; Cependant, contrairement à Java, il est assez facile à apprendre et à utiliser. En tant que tel, il est utilisé pour toutes sortes de choses, conduisant à une “croissance explosive”, comme Wang l’a décrit un jour. Il n’est donc pas étonnant que si nous analysons la croissance et le déclin relatifs entre Python et R dans les offres d’emploi de data scientist, de 2019 à 2021, comme l’a fait Terence Shin, il est clair que Python gagne aux dépens de R.

R contre Python : qu’est-ce qui est le mieux pour la science des données ?

Bien que Python se soit avéré plus populaire que R, cela ne signifie pas qu’il est toujours meilleur. Comme pour la plupart des choses en technologie, cela dépend de ce que vous espérez accomplir. Bien que Python ait une barre inférieure pour apprendre et devenir productif, et que l’approche non standard de R puisse être fastidieuse à apprendre, pour certaines tâches, il vaut la peine d’investir dans l’apprentissage de R. Et, bien sûr, pour certaines choses, comme l’exploration de données et la base visualisation des données, vous ferez probablement bien de choisir l’un ou l’autre.

Ce que vous choisissez, cependant, devrait découler du problème que vous essayez de résoudre ainsi que des investissements à long terme que vous et votre entreprise envisagez de faire.

Par exemple, R convient mieux au calcul statistique et à la visualisation des données car R est spécialement conçu par les statisticiens pour l’analyse statistique et numérique de grands ensembles de données. Vous n’avez pas besoin d’écrire beaucoup de code dans R pour approfondir l’analyse statistique et la visualisation des données.

Il est également vrai que, pour certains domaines comme les sciences de la vie, les packages R peuvent être particulièrement bien développés, ce qui fait de R un bon choix. Tout dépend de ce que vous construisez et de votre parcours. Comme Ryan Hobson, partenaire d’Align BI, l’a déclaré dans une interview, “Je pense que R est un langage plus facile pour les statisticiens qui n’ont peut-être pas de formation en programmation.”

Mais c’est exactement ce “contexte de programmation” qui fait de Python le gagnant incontesté pour les développeurs ou autres personnes intéressées par les mégadonnées, l’intelligence artificielle (IA) et les algorithmes d’apprentissage en profondeur.

Python avait une portée plus large [than R] Depuis le début [with engineering and science] ADN cuit dans le noyau Python », a déclaré Wang. Il est objectivement vrai que Python est plus populaire, dans un éventail beaucoup plus large de cas d’utilisation, que R, et le devient de plus en plus chaque jour.

Ensuite, il y a la réalité que la nature même de la science des données est en train de changer.

« Il y a également eu une expansion au-delà de ce qui était traditionnellement une équipe de science des données ; par exemple, chez Netflix, nous avons le rôle de Product Manager Algorithmes », note Christine Doig, directrice de l’innovation pour les expériences personnalisées chez Netflix. Il y a plus d’intégration avec l’équipe de conception, avec les équipes créatives.

Cette expansion de la spécialisation en science des données plaide pour une plus grande variété de personnes aidant à la charge de travail de la science des données, ce qui favorise à son tour un langage comme Python qui est plus largement utilisé.

Par conséquent, il y a une vraie question à savoir s’il vaut la peine d’investir dans R pour résoudre un ensemble relativement restreint de cas d’utilisation par rapport à Python, ce qui permet à une organisation de répondre à un large éventail de cas d’utilisation. La réponse est peut-être oui, mais vous devez y réfléchir attentivement.

Ou peut-être avez-vous simplement besoin d’attendre. Après tout, les communautés R et Python améliorent activement leurs capacités relatives, en ajoutant des packages et des bibliothèques pour approfondir et étendre leur utilité. Dans ce domaine, cependant, l’avantage revient à Python, à la fois en raison de la taille relative de sa communauté, mais aussi en raison de son pedigree de code de colle.

Selon Wang, il est très possible qu’au lieu de remplacer R pour certains cas d’utilisation, “peut-être que quelqu’un construira un joli wrapper Python pour exposer une fine cale afin d’exposer certaines capacités de R”. En d’autres termes, il n’est pas difficile d’imaginer que Python adopte ces éléments natifs de R, afin que les développeurs et les scientifiques des données n’aient pas à choisir.

R et Python servent bien leurs circonscriptions respectives. Oui, la communauté Python est beaucoup plus grande et est plus susceptible d’intégrer des packages R dans l’écosystème Python que l’inverse, mais ce que vous utiliserez peut finalement être une question de et, pas de ou.

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Divulgation : Je travaille pour MongoDB, mais les opinions exprimées ici sont les miennes.