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Dans le domaine des analyses de données, ou Data Analytics, les deux langages de programmation les plus utilisés sont R et Python. Découvrez lequel de ces deux langages il est préférable d'apprendre pour se lancer dans cette vocation.
Au sein d'un nombre croissant d'entreprises, les analyses de données occupent une place centrale. Le grand nombre de données à disposition, la puissance de calcul en hausse, et l'efficacité des décisions appuyées sur les analyses de données ont donné un nouvel essor à la science des données. Ainsi, selon IBM, en 2015, on comptait 2,35 millions de postes à pourvoir dans le domaine de l'analyse de données aux Etats-Unis. D'ici 2020, ce nombre pourrait atteindre 2,72 millions.
Data Analytics : R et Pyhon permettent de dépasser les limites des programmes comme SAS et Excel
La plupart des analystes de données utilisent des programmes de feuilles de calcul comme Microsoft Excel ou Google Sheets. D'autres utilisent des logiciels statistiques propriétaires comme SAS, Stata, ou SPSS. Toutefois, ces différents outils présentent aussi des limites. Excel ne peut prendre en charge des ensembles de données au-delà d'une certaine limite, et ne permet pas de reproduire des analyses sur de nouveaux ensembles de données. La principale faiblesse des programmes comme SAS est qu'ils ont été développés pour un usage très spécifique, et ne bénéficient pas d'une vaste communauté de contributeurs capables d'ajouter de nouveaux outils.
Pour dépasser les limites de ces outils, la seule solution est d'apprendre un langage de programmation comme R ou Python. Il s'agit des deux principaux langages de programmation utilisés par les analystes de données et les data scientists. Ces deux langages sont gratuits et open source, et furent développés au début des années 90. R est dédié aux analyses statistiques, et Python est un langage de programmation plus généraliste.
Data Analytics : quel est le meilleur langage à apprendre entre R et Python ?
Ces deux langages sont idéaux pour travailler sur de larges ensembles de données ou créer des data visualisations complexes, mais quel est le meilleur de ces langages de programmation à apprendre pour l'analyse de données ? Concrètement, Python est plus adapté à la manipulation de données et aux tâches répétitives, mais R est meilleur pour l'analyse et l'exploration d'ensembles de données. En effet, contrairement à Python, R ne permet pas créer de site web et d'automatiser les processus. En revanche, R est plus adapté pour les projets lourds en statistiques et les explorations ponctuelles d'ensembles de données.
En ce qui concerne la facilité d'apprentissage, la courbe d'apprentissage de R est plus abrupte, et la plupart des débutants se sentiront rapidement désemparés. Le Python est souvent considéré comme plus facile à apprendre. Un autre avantage de Python est qu'il s'agit d'un lange plus généraliste, qui pourra être utilisé également pour la création de site web ou autre programme informatique. De fait, pour une personne qui souhaite devenir programmeur, Python est mieux adapté.
Quoi qu'il en soit, dans le domaine de l'analyse de données, les différences entre R et Python sont de plus en plus minces. La plupart des tâches qui étaient jadis associées à l'un ou l'autre de ces langages peuvent désormais être effectuées avec ces deux langages. De fait, si vos collègues maîtrisent l'un de ces deux langages, il peut être judicieux de choisir le même. En conclusion, si vous souhaitez pratiquer uniquement l'analyse de données, n'importe lequel de ces deux langages fera l'affaire.
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Merci pour cet article pertinent!
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