r contre Python

Peut-être êtes-vous fasciné par l’idée d’utiliser de vastes quantités de données pour aider les gens à résoudre des problèmes commerciaux, médicaux ou financiers. Ou peut-être aimeriez-vous déployer des modèles d’apprentissage en profondeur capables de conduire des voitures ou de traiter des mots parlés. D’une manière ou d’une autre, vous avez décidé de entrer dans la science des données, et maintenant vous êtes curieux de savoir quelle langue vous devriez apprendre pour commencer en tant que data scientist. Si vous faites des recherches, vous verrez rapidement que Python et R sont les deux langages de programmation les plus populaires pour le titre de "Meilleur langage pour la science des données". Lisez la suite pour savoir quelle langue vous devriez apprendre de Python.Engineering.

Python est un langage robuste, flexible, orienté objet et à usage général qui a trouvé une application dans à peu près tout à ce stade. C’est aussi un langage couramment recommandé pour les débutants car il est relativement facile à prendre en main et il peut être utilisé pour tant de choses.

Il y a quelques années à peine, Python n’en avait pas beaucoup. bibliothèques conçues spécifiquement pour l’analyse de données, l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique. Ces jours sont révolus depuis longtemps. Il existe maintenant des bibliothèques Python et des progiciels pour ces t√¢ches et de nombreuses autres t√¢ches connexes, y compris des favoris comme Sklearn, qui rendent la création de modèles d’apprentissage automatique extrêmement simple.

Parce que le code Python est moins spécialisé et a un si énorme communauté, les applications de science des données construites avec elle ont tendance à être plus faciles à maintenir. Il a une portée plus générale, en termes de popularité et potentiel d’emploi. Python est le deuxième langage le plus populaire pour les travaux de science des données, et il est plusieurs fois devant R (les deux sont battus par SQL).

R pour Data Science

Figurine de pirate
Pourquoi les pirates n’apprennent-ils jamais Python ? Ils aiment seulement utiliser ‚ÄòArrrrr!‚Äô.

Les chercheurs ont passé deux décennies à construire le langage R open source et son écosystème pour la t√¢che spécifique du calcul statistique. Il existe maintenant littéralement des milliers de progiciels pour la modélisation linéaire et non linéaire, la prévision de séries chronologiques, les tests statistiques et la classification disponibles dans le Comprehensive R Archive Network, CRAN.

R est très populaire dans les universités et assez populaire dans l’industrie, à la fois en raison de sa portée et parce qu’il possède de nombreuses fonctionnalités de visualisation de données. Cela facilite grandement la compréhension et la communication des résultats d’un projet.

Mais bien qu’il soit spécialement conçu pour la science des données, il n’est pas aussi populaire que Python ou SQL. √Ä partir de 2018, R était de plus en plus utilisé dans l’industrie, bien que Python reste en tête.

Python ou R sont-ils meilleurs pour la science des données ?

Deux oiseaux se battant
Une démonstration du légendaire ‚Äòstyle grue‚Äô des arts martiaux.

Python est-il meilleur que R ? En bref, R est meilleur pour l’université ou la recherche et Python est mieux pour l’informatique pratique. Python est généralement plus fonctionnel, tandis que R est plus académique.

81 % des participants ont déclaré qu’ils se sentaient plus confiants quant à leurs perspectives d’emploi en technologie après avoir assisté à un bootcamp. Soyez jumelé à un bootcamp aujourd’hui.

Le diplômé moyen d’un bootcamp a passé moins de six mois en transition de carrière, du démarrage d’un bootcamp à la recherche de son premier emploi.

Ceci est également vrai si vous&rsquo ;re venant de ces milieux. Si vous codez en JavaScript depuis un certain temps, par exemple, vous trouverez probablement la lecture, l’écriture et le débogage de Python plus faciles que pour R.

Comme c’est généralement le cas, cependant, apprendre les deux langues vous donnera le meilleur ensemble d’outils pour résoudre les problèmes.

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