Est-ce qu’il vaut mieux apprendre R, SQL ou Python pour analyser mes données ?

R, SQL et Python sont des langages de programmation très communs en data science. Avant de choisir celui que vous utiliserez pour vos analyses, il est important de connaître leurs avantages et inconvénients en fonction de votre niveau.

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Est-ce qu’il vaut mieux apprendre Python ou R pour analyser mes données ?

Le langage R est idéal pour apprendre les mathématiques et l’analyse de données, avec des bibliothèques non standardisées pour analyser et tester les données. Python est la meilleure option pour les moteurs de recherche et les applications importantes, en particulier pour l’analyse de données dans les applications web.

Python est capable d’exécuter les mêmes fonctions que R : arguments, ingénierie, sélection d’attributs, expérience web et applications… D’un autre côté, Python est plus simple que R. Si vous avez besoin d’utiliser vos résultats de recherche en data science dans une application ou un site web, Python est la meilleure option.

Cependant R vaut la peine d’être appris car de nos jours il est beaucoup demandé sur le marché. R est le langage de programmation utilisé par les analystes de données et les data scientists. R permet principalement l’analyse statistique, c’est un open source gratuit.

Est-ce que R est plus difficile que Python ?

Dans l’ensemble, l’interface Python est facile à lire, ce qui permet une certaine facilité d’apprentissage et d’analyse. R demande davantage d’apprentissage au début, cependant une fois que vous aurez compris comment utiliser les différentes fonctionnalités, cela devient beaucoup plus facile. Il est important de savoir que lorsque vous aurez appris un langage de programmation, il sera plus simple d’en acquérir d’autres pour effectuer vos analyses.

Le code Python est plus simple à maintenir et plus puissant que R. Récemment, Python prend et fournit des API précieuses pour le machine learning et l’intelligence artificielle. La plupart des travaux en sciences de la donnée peuvent être réalisés avec l’une des 5 librairies Python : Numpy, Pandas, Spicy, Scikit-learn et Seaborn.

Est-ce qu’il vaut mieux apprendre SQL ou Python pour analyser mes données ?

Vous pouvez constater que Python, R et SQL sont, jusqu'à présent, les trois langages nécessaires à la science des données. La capacité d'édition en SQL devient moins importante. Cela suggère qu'au final, vous opterez davantage R ou Python que SQL pour vos analyses.

SQL est un premier pas important vers des langages plus complexes comme Python, R ou encore JavaScript. Une fois que vous avez compris comment un ordinateur pense et fonctionne, il est plus facile d'apprendre un nouveau langage de programmation afin d’approfondir vos analyses de données.

Au fur et à mesure que les requêtes deviennent plus complexes, vous remarquerez que le lien SQL est plus difficile à lire par rapport à l'interface Python, qui reste inchangée.

Si votre parcours dans la data science implique le SQL, le chargement et l'édition de données, il sera plus rapide qu'un code hôte comme Python. Les données supplémentaires requises pour un traitement ultérieur ne seront vraies qu'en raison du coût du déplacement des données de la mémoire vers l'application en langage hôte.

Est-ce qu’il est difficile de programmer en langage R ?

Le langage R demande beaucoup d'apprentissage au début, mais une fois que vous avez compris comment utiliser ses fonctionnalités, cela devient beaucoup plus facile.

Si vous avez de l'expérience dans un autre langage de programmation, il faut environ 7 jours pour acquérir des compétences solides en code R en y consacrant au moins 3 heures par jour. Cependant, si vous êtes débutant ou amateur dans ce domaine, il faut compter 3 semaines pour savoir coder en R.

R est un excellent langage pour les débutants qui souhaitent acquérir des compétences en programmation, en particulier pour les analyses statistiques car il dispose d’une multitude de fonctions dédiées. Vous n'avez pas besoin d'une expérience initiale dans le domaine du code pour le prendre en main. Aujourd'hui, R est plus facile à prendre en main que jamais grâce à sa bibliothèque de paquets.

R a la réputation d'être parfois difficile à comprendre et à prendre en main. Une partie de ces difficultés est due au fait qu'il est différent des autres programmes d'analyse de données. Certaines peuvent être éliminées par sa grande force et sa flexibilité.

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