La science des données va révolutionner complètement ce monde dans les années à venir. La question difficile parmi les scientifiques des données est celle de savoir quel langage de programmation joue le rôle le plus important en science des données. Il existe de nombreux langages de programmation utilisés en science des données, notamment R, C ++, Python.
Dans ce blog, nous allons discuter de deux langages de programmation importants, à savoir Python et R. Cela vous aidera à choisir le langage le mieux adapté à votre prochain projet de science des données.
Python est un langage de programmation open source, flexible,
orienté objet et facile à utiliser. Il a une grande base communautaire et se compose d'un riche ensemble de bibliothèques et d'outils. C'est, en fait, le premier choix de tout scientifique des données.
D'un autre côté, R est un langage de programmation très utile pour le calcul statistique et la science des données. Il offre une technique unique. modélisation non linéaire / linéaire, regroupement, analyse de séries chronologiques, tests statistiques classiques et technique de classification.
Caractéristiques de Python- Langage typé dynamiquement, de sorte que les variables sont définies automatiquement.
- Plus lisible et utilise moins de code pour effectuer la même tâche par rapport à d'autres langages de programmation.
- Fortement typé. Les développeurs doivent donc convertir les types manuellement.
- Un langage interprété. Cela signifie que le programme n'a pas besoin d'être compilé.
- Flexible, portable et peut fonctionner sur n'importe quelle plate-forme facilement. Il est évolutif et peut être facilement intégré à d'autres logiciels tiers.
Fonctionnalités R pour les applications de science des données- Plusieurs calculs peuvent être effectués avec des vecteurs
- Langage statistique
- Vous pouvez exécuter votre code sans aucun compilateur
- Prise en charge de la science des données
Ici, j'ai énuméré quelques domaines qui sont utilisés pour différencier ces deux langages de programmation pour la science des données.
1) Structures de donnéesEn ce qui concerne les structures de données, les arbres binaires peuvent être facilement implémentés en Python, mais ce processus se fait en R en utilisant la classe list qui est un mouvement lent.
L'implémentation d'arbres binaires en Python est illustrée ci-dessous:
Créez d'abord une classe de nœuds et affectez une valeur au nœud. Cela créera un arbre avec un nœud racine.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def PrintTree(self): print(self.data) root = Node(10) root.PrintTree()
Sortie: 10
Maintenant, nous devons insérer dans une arborescence afin d'ajouter une classe d'insertion et la même classe de nœuds insérée ci-dessus.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def insert(self, data):
Sortie: 3 6 12 14
Langue gagnante: Python
2) Unité du langage de programmationLe changement de version de Python de 2.7 à 3.x ne causera aucune perturbation sur le marché, alors que changer la version de R en deux dialectes différents a beaucoup d'impact à cause de RStudio: R &
Tidyverse .
Langue gagnante: Python
3) Méta-programmation et faits OOPLe langage de programmation Python a un paradigme OOP tandis qu'en R, vous pouvez imprimer une fonction sur le terminal plusieurs fois. Les fonctionnalités de méta-programmation de R ie code qui produisent du code sont magiques. Par conséquent, il est devenu le premier choix des informaticiens. Bien que les fonctions soient des objets dans les deux langages de programmation, R le prend plus au sérieux que celui de Python.
En tant que langage de programmation fonctionnel, R fournit de bons outils pour effectuer une génération de code bien structurée. Ici, une fonction simple prend un vecteur comme argument et renvoie un élément qui est supérieur au seuil.
myFun <- function(vec) { numElements <- length(which(vec > threshold)) numElements }
Pour une valeur de seuil différente, nous allons écrire une fonction qui génère toutes ces fonctions au lieu de réécrire la fonction à la main. Ci-dessous, nous avons montré la fonction qui produit de nombreuses fonctions de type myFun:
genMyFuns <- function(thresholds) { ll <- length(thresholds) print("Generating functions:") for(i in 1:ll) { fName <- paste("myFun.", i, sep="") print(fName) assign(fName, eval( substitute( function(vec) { numElements <- length(which(vec > tt)); numElements; }, list(tt=thresholds[i]) ) ), envir=parent.frame() ) } }
Vous pouvez également considérer l'exemple numérique sur la session CLI R comme indiqué ci-dessous:
> genMyFuns(c(7, 9, 10)) [1] "Generating functions:" [1] "myFun.1" [1] "myFun.2" [1] "myFun.3" > myFun.1(1:20) [1] 13 > myFun.2(1:20) [1] 11 > myFun.3(1:20) [1] 10 >
Langue gagnante: R
4) Interface avec C / C ++Pour s'interfacer avec C / C ++, le langage de programmation R dispose d'outils puissants par rapport au langage Python. Rcpp de R est l'un des outils puissants qui s'interfacent avec C / C ++ et sa nouvelle idée ALTREP peut encore améliorer les performances et la convivialité. D'autre part, Python a des outils à savoir. swig qui n'est pas tant de puissance mais fonctionne de la même manière. D'autres variantes de Python comme Cython et PyPy peuvent supprimer complètement la nécessité d'une interface C / C ++ explicite à tout moment.
Langue gagnante: programmation R
5) Calcul parallèleLes deux langages de programmation ne fournissent pas un bon support pour le calcul multicœur. R est livré avec un package parallèle qui n'est pas une bonne solution de contournement et le package multiprocessing de Python ne l'est pas non plus. Python a de meilleures interfaces pour les GPU. Cependant, les bibliothèques externes prenant en charge le calcul de cluster sont bonnes dans les deux langages de programmation.
Langue gagnante: aucune des deux
6) Problèmes statistiquesLe langage R a été écrit par des statisticiens pour des statisticiens. Il n'y a donc pas eu de problèmes statistiques. D'un autre côté, les professionnels de Python travaillent principalement dans l'apprentissage automatique et ont une mauvaise compréhension des problèmes statistiques.
R est lié au langage statistique S disponible dans le commerce sous le nom de S-PLUS. R fournit de nombreuses fonctions statistiques à savoir sd (variable), médiane (variable), min (variable), moyenne (variable), quantile (variable, niveau), longueur (variable), var (variable). Le test T est utilisé pour déterminer les différences statistiques. Un exemple est présenté ci-dessous pour effectuer un test t:
> t.test (var1, var2)
Test de Welch à deux échantillons
données: x1 et x2
t = 4,0369, df = 22,343, valeur p = 0,0005376
hypothèse alternative: la vraie différence de moyenne n'est pas égale à 0
Intervalle de confiance à 95%:
2,238967 6,961033
exemples d'estimations:
moyenne de x moyenne de y
8.733333 4.133333
>
Cependant, la version classique du test t peut être exécutée comme indiqué ci-dessous:
> t.test (var1, var2, var.equal = T)
Test t à deux échantillons
données: x1 et x2
t = 4,0369, df = 28, valeur p = 0,0003806
hypothèse alternative: la vraie différence de moyenne n'est pas égale à 0
Intervalle de confiance à 95%:
2.265883 6.934117
exemples d'estimations:
moyenne de x moyenne de y
8.733333 4.133333
>
Pour exécuter un test t sur des données couplées, vous devez coder comme ci-dessous:
> t.test (var1, var2, paired = T)
Test t apparié
données: x1 et x2
t = 4,3246, df = 14, valeur p = 0,0006995
hypothèse alternative: la vraie différence de moyenne n'est pas égale à 0
Intervalle de confiance à 95%:
2,318620 6,881380
exemples d'estimations:
moyenne des différences
4.6
>
Langue gagnante: langue R
7) AL et MLPython a pris une importance considérable après l'arrivée du machine learning et de l'intelligence artificielle. Python offre un grand nombre de bibliothèques finement ajustées pour la reconnaissance d'images comme AlexNet. Par conséquent, les versions R peuvent être facilement développées. Les bibliothèques puissantes de Python proviennent de certaines opérations de lissage d'image qui peuvent être implémentées dans
le wrapper Keras de R. Grâce à cela, une version pure-R de TensorFlow peut être facilement développée. Cependant, la disponibilité du package de R pour le renforcement du gradient et les forêts aléatoires est exceptionnelle.
Langue gagnante: Python
8) Présence de bibliothèquesLe réseau complet d'archives R (CRAN) compte plus de 12 000 packages tandis que le Python Package Index (
PyPI ) en contient plus de 183 000. PyPI est mince sur la science des données par rapport à R.
Langue gagnante: égalité entre les deux
9) Graphique d'apprentissageLorsqu'il s'agit de maîtriser Python, il faut apprendre beaucoup de matériel, y compris Pandas, NumPy et matplotlib, les types de matrice tandis que les graphiques de base sont déjà intégrés R. Le novice peut facilement apprendre le langage de programmation R en quelques minutes en faisant des données simples analyse. Cependant, les bibliothèques Python peuvent être difficiles à configurer. Mais les packages R sont prêts à l'emploi.
Langage gagnant: langage de programmation R
10) ÉléganceÉtant le dernier facteur de comparaison, il est en fait le plus subjectif. Python est plus élégant que le langage de programmation R car il réduit considérablement l'utilisation des parenthèses et des accolades lors du codage et le rend plus élégant à utiliser par les développeurs.
Langue gagnante: Python
Note finale:Les deux langages s'affrontent dans le monde de la science des données. À un moment donné, Python gagne la course tandis que dans un autre langage R, c'est en place. Ainsi, le choix final entre les deux langages de programmation ci-dessus pour la science des données dépend des facteurs suivants:
-> Le temps que vous investissez
-> Les exigences de votre projet
-> Objectif de votre entreprise
Merci d'avoir investi votre temps précieux dans la lecture et j'accueille vos commentaires positifs.