Devriez-vous apprendre Python ou R pour l’analyse de données ?

Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse des données est un processus d’extraction d’informations précieuses à partir de données brutes. Il comprend de nombreuses tâches, des plus simples (comme compter et catégoriser des valeurs numériques) aux plus compliquées (comme ajuster un modèle statistique à vos données).

Le processus d’analyse des données peut être considéré comme étant divisé en trois étapes principales :

1. Préparation des données
2. Analyse exploratoire
3. Modélisation formelle

La préparation des données implique le nettoyage de votre ensemble de données pour faciliter votre travail ou celui d’autres personnes. La deuxième étape consiste à explorer visuellement votre ensemble de données ; ceci est crucial car cela vous permet de voir des modèles dans les données qui ne seraient pas évidents simplement en regardant des listes de nombres. Enfin, la modélisation formelle vous permet d’étendre ces résultats préliminaires à des conclusions plus générales sur le fonctionnement pratique des processus, puis de les appliquer à de nouveaux ensembles de données.

Pourquoi choisir Python pour l’analyse de données ?

Python est un langage de programmation dynamique de haut niveau à usage général qui a récemment gagné en popularité en tant qu’outil de science des données. Python est également un langage d’extension pour contrôler des applications de haut niveau comme MATLAB et Maya, et il a été appliqué dans des domaines autres que la science et l’ingénierie (y compris le développement Web).
Python peut être implémenté sur de nombreuses plates-formes différentes, mais il est le plus souvent exécuté à l’aide de l’interpréteur CPython.

Le langage a été conçu pour mettre l’accent sur la lisibilité du code et une syntaxe qui permet de s’exprimer facilement sans trop se soucier des détails idiots comme les déclarations de type ou les problèmes de gestion de la mémoire. Cela l’a rendu approprié comme langage d’introduction pour les débutants en programmation et les programmeurs expérimentés de divers langages tels que Java ou C++ s’ils veulent quelque chose de plus simple mais suffisamment puissant pour leurs besoins.

Grande communauté

C’est parce que la langue existe depuis longtemps. Cela signifie que de nombreux développeurs et utilisateurs ont créé des outils qui vous aident à analyser les données. Par exemple, lorsque vous avez besoin de visualiser vos résultats ou de produire des rapports avec Python, vous trouverez de nombreux packages disponibles pour vous aider à faire le travail rapidement. De plus, Python est largement utilisé dans le milieu universitaire, ce qui signifie que de nombreuses ressources sont disponibles pour apprendre le langage.

Facile à apprendre

Python est un langage simple. En conséquence, Python a été utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, la science, l’éducation et le développement Web. C’est aussi une langue que l’on peut lire et écrire en moins d’une heure !

Python est facile à lire et à écrire grâce à ses règles d’indentation : si vous voulez commencer un nouveau bloc de code (une fonction), indentez votre code de quatre espaces ; si vous allez terminer le bloc de code, alors n’indentez plus. Cela rend la maintenance plus gérable car vous pouvez rapidement voir où les blocs de code commencent/finissent sans trop y penser.

Langage Interprété

Plusieurs éléments font de Python un langage idéal pour l’analyse de données. L’un d’eux est sa nature interprétée, ce qui signifie qu’il peut être exécuté directement à partir du code source sans être compilé en langage machine. Cela facilite son utilisation puisqu’il n’est pas nécessaire d’attendre la compilation d’un programme avant de l’exécuter.

Python est également orienté objet (OO), ce qui signifie que vous pouvez définir des objets basés sur des classes, puis les instancier selon vos besoins en appelant leurs fonctions ou méthodes constructeurs. Les cours offrent :

• Structure et organisation de votre programme
• Organiser ensemble des éléments connexes
• Faciliter leur recherche et leur gestion ultérieure

Ce langage de programmation multi-paradigme permet aux programmeurs de choisir entre différents styles en fonction de ce qui fonctionne le mieux dans une situation donnée : programmation fonctionnelle (FP), programmation impérative (IP), programmation structurée (SP) et programmation orientée objet (POO).

Boîte à outils pour l’analyse des données

Python possède une riche collection de bibliothèques pour l’analyse de données, l’apprentissage automatique et la visualisation. Certaines des bibliothèques populaires sont :

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• Numpy: C’est une bibliothèque utilisée pour le calcul scientifique et l’ingénierie. Il fournit un objet tableau multidimensionnel hautes performances et des outils pour travailler avec ces tableaux.
• Pandas: Il s’agit d’une bibliothèque conçue pour faciliter l’analyse des données. Il propose des objets DataFrame, qui sont des implémentations rapides et économes en mémoire des trames de données de R.
• Matplotlib: Il s’agit de la vénérable bibliothèque de traçage 2D pour Python qui vous permet de créer des figures de qualité publication dans une variété de formats.
• Scikit-apprendre: Il s’agit d’un module python pour l’apprentissage automatique et l’exploration de données. Il est construit sur SciPy.

Pourquoi choisir R pour l’analyse de données ?

La programmation R est un langage open-source, et il est utilisé pour le calcul statistique, les graphiques et la visualisation de données. R peut être installé sur tous les principaux systèmes d’exploitation, y compris Windows et macOS. Il peut être utilisé pour exécuter des applications hautes performances qui se rapprochent de la vitesse du code C mais avec beaucoup plus de facilité d’utilisation en raison de ses routines de bibliothèque étendues.

R est un bon outil pour la manipulation, l’analyse et la visualisation de données. C’est un langage puissant qui le rend facile à apprendre et à utiliser. Le langage R est open-source ; par conséquent, le code source peut être téléchargé à partir d’Internet, ou vous pouvez créer un fichier en tapant votre programme dans un éditeur de texte comme Notepad ++ ou Sublime Text.

Grande Communauté

R a une communauté importante et active accessible en ligne. Cela signifie que vous pouvez accéder aux informations, à l’assistance et aux solutions chaque fois que vous en avez besoin. De plus, R propose de nombreux packages qui peuvent être téléchargés pour ajouter des fonctionnalités particulières à votre programme ou projet d’analyse de données.

Ces packages sont publiés par la communauté, qui nous a permis à tous de bénéficier facilement de leur travail acharné. Ces packages peuvent être trouvés à de nombreux endroits, notamment CRAN (Comprehensive R Archive Network), Bioconductor et GitHub. Il est possible de créer vos packages et de les partager avec la communauté, ce qui peut être un excellent moyen de contribuer en retour.

Graphique

Les fonctions graphiques de R sont utilisées pour créer des tracés. La fonction plot() est la fonction graphique la plus basique et peut être utilisée pour créer un graphique linéaire simple.

D’autres fonctions, telles que histogram(), boxplot(), violinplot(), et bien d’autres, permettent de visualiser rapidement vos données. Par exemple, si vous avez plusieurs ensembles de données, il est facile de les tracer ensemble à l’aide de la fonction par(). Vous pouvez également ajouter facilement des annotations telles que des étiquettes d’axe ou des éléments de légende à l’aide d’annotate().

Vous pouvez personnaliser vos graphiques avec différentes couleurs, formes ou tailles de points/lignes/barres en spécifiant un mappage esthétique qui mappe les valeurs d’une variable sur une autre variable.

Python ou R : lequel choisir ?

R et Python sont des langages de programmation populaires pour l’analyse de données, mais un seul convient à votre projet.

Python est un langage de programmation à usage général des développeurs Web aux experts en apprentissage automatique. D’autre part, R est spécifiquement conçu pour le calcul statistique et les graphiques.

Ces deux langages ont leurs bons côtés en matière d’analyse de données. La programmation Python est un langage de haut niveau qui inclut le typage dynamique (les informations de type peuvent être déduites lors de l’exécution). Dans le même temps, R est généralement considéré comme de bas niveau en raison de son typage statique (les informations de type doivent être déclarées avant l’exécution).

Cela signifie que vous aurez peut-être besoin de moins d’expérience avec Python pour devenir plus productif avec lui que si vous utilisiez R à la place. Cependant, si vous savez déjà programmer dans un autre langage comme Java ou C++, apprendre comment ils fonctionnent ensemble ne devrait pas être trop difficile de toute façon.

Conclusion

En conclusion, le choix entre R et Python est difficile car ce sont des langages à la fois puissants et populaires. Cependant, cela dépend du langage de programmation que vous préférez et du type d’emploi que vous recherchez. Personnellement, j’utilise Python pour mes projets quotidiens. Par conséquent, j’espère que cet article vous aidera à choisir le bon langage pour vos projets d’analyse de données.

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.

© 2022 Hassan