Apprendre Python ou R ?
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Monter en compétences
 Publié le 
16/8/2021

Apprendre Python ou R ?

Python est l'un des langages de programmation les plus utilisés au monde pour la conception d'applications web, d'applications embarquées et de sites web. Le langage R quant à lui est principalement utilisé pour les analyses statistiques et est en capacité de traiter puis organiser un ensemble de données. Quel langage faut-il privilégier en tant que Data Scientist ? Dans quel cas d'application faut-il utiliser Python ou R ?

Le Big Data occupe une place importante dans le fonctionnement de nombreuses entreprises. Le grand nombre de données qui est désormais accessible et l'efficacité des décisions que leur analyse permet de prendre ont favorisé l'essor de la science des données. Si vous souhaitez devenir Data Scientist, vous devez maîtriser quelques outils informatiques, un langage de programmation notamment. Python et R font justement partie des plus utilisés dans ce domaine. Découvrez lequel de ces langages il est préférable de privilégier.

Ce qu'il faut savoir sur Python et R

Créé par Guido van Rossum, Python est un langage de programmation open source dont la première version a vu le jour en 1991. Empruntant son nom à l'émission « Monty Python's Flying Circus », c'est un langage de programmation dit interprété, c'est-à-dire qu'il n'a pas besoin d'être compilé pour fonctionner. Grâce à un programme « interpréteur », le code Python peut être exécuté sur n'importe quel ordinateur. Ce qui représente un atout considérable lorsque l'on souhaite voir rapidement les résultats d'un changement dans le code.

Python est un langage de programmation de haut niveau, qui permet aux programmeurs de concentrer leur énergie sur ce qu'ils font plutôt que sur la façon dont ils le font. Autrement dit, écrire des programmes vous prendra bien moins de temps que dans un autre langage, ce qui est très intéressant pour les débutants.

Le langage R a, quant à lui, été créé par les statisticiens Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland en Nouvelle-Zélande. Publiée en 1995, une autre version stable a été lancée en 2000. R est également un langage interprété qui n'a pas besoin d'être exécuté par un compilateur. Il dispose d'une suite d'outils très puissants pour la modélisation statistique et la représentation graphique, même s'il a la réputation d'être plus complexe à l'utilisation en raison de certains choix de conception qui auraient pu être meilleurs.

Pour les passionnés de la programmation, R est une implémentation du langage statistique S développé dans les années 1970. Extensible, l'appel d'objets R à partir de nombreux autres langages de programmation est ainsi facilité. Gratuit, il est devenu de plus en plus populaire, faisant de l'ombre aux progiciels statistiques commerciaux classiques comme SAS et SPSS.

langage de programmation Python et R
Python et R , les deux langages de programmation

Les applications du langage de programmation Python

Les applications Python sont diverses. Le langage était principalement utilisé pour le scripting et l'automatisation. Il permet d'automatiser les interactions avec les navigateurs web ou les DUI d'applications. Il est également très prisé pour la génération de code, la programmation d'applications, la création de services web ou de REST API et la métaprogrammation.

Par ailleurs, Python est largement utilisé dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning. Avec la popularité que connaît l'analyse de données dans la plupart des industries, c'est d'ailleurs devenu l'une de ses utilisations majeures. Une grande partie des bibliothèques qui servent à la science des données ou au Machine Learning ont d'ailleurs des interfaces Python. Les sociétés qui font dans la robotique comme Aldebaran privilégient également ce langage pour la programmation de leurs robots. L'entreprise devenue la propriété de Softbank a d'ailleurs choisi ce langage de programmation pour faciliter la conception d'applications par d'autres entreprises et par les amateurs.

Considéré comme ayant les paramètres les plus faciles à apprendre, le langage de programmation Python est accessible à tous. Vous n'avez pas besoin de suivre un cursus classique à l'Université, de passer un master en statistiques, en mathématiques ou autre diplôme pour devenir un professionnel de la programmation. Il suffit de suivre une formation Python avancée donnée par des experts du domaine qui permettent à ceux qui le souhaitent de maîtriser la programmation en python avec des applications pratiques et même d'envisager une reconversion professionnelle. Si vous désirez simplement faire vos premiers pas, commencer par une formation Python débutant serait plus adapté.

Les applications du langage de programmation R

Généralement appelé langage des statistiques, R permet de créer des modèles qui seront utilisés pour une analyse de données efficace et précise. À l'aide d'un vaste référentiel de packages R, CRAN pour Compréhensive R Archive Network, le langage dispose d'un grand nombre d'outils permettant d'accomplir n'importe quelle tâche dans le traitement du Big data. De l'analyse à la visualisation des données, R pourra être intégré de façon transparente avec des frameworks usuels tels qu'Apache Hadoop et Apache Spark.

Toutefois, l'utilisation de R comme un langage de programmation pour le Big Data présente un inconvénient compte tenue de sa non-polyvalence. Plus précisément, le code écrit en R n'est pas déployable en production. Il sera d'abord traduit dans un autre langage de programmation comme Python.

Langage de programmation en R
Le langage de programmation en R

Python ou R : comment choisir le langage de programmation approprié ?

Voici quelques critères sur lesquels vous pourrez vous baser pour décider d'apprendre Python ou R.

La préférence personnelle

Prendre la décision d'apprendre le langage de programmation Python ou R dépend de vos préférences personnelles ou encore de ce qui vous serait plus facile à maîtriser dès le départ. En réalité, les spécialistes des mathématiques et statistiques ont généralement tendance à se tourner vers R alors que les informaticiens et les ingénieurs logiciels préfèrent utiliser Python.

Quel que soit votre choix, vous devez savoir que la maîtrise de la programmation demande principalement d'acquérir un état d'esprit particulier en termes de résolution de problème. Dans tous les langages de programmation, il s'agira généralement de pouvoir convertir des problèmes réels en différents processus qu'un ordinateur est en mesure d'exécuter. Ce qui veut dire que dès que vous commencez à maîtriser la programmation en Python par exemple, qui est beaucoup plus accessible aux débutants, avec des applications bien précises, vous serez capable de comprendre facilement R. Il suffira d'en apprendre la syntaxe.

Choisir d'apprendre un premier langage de programmation en fonction de vos préférences personnelles n'est donc pas à proscrire. Si vous n'avez pas des contraintes professionnelles ou techniques qui vous obligent à préférer l'un ou l'autre, il est recommandé de vous baser sur vos aptitudes personnelles. Celui qui n'a pas vraiment de notions préalables en codage pourra par exemple mieux appréhender le langage Python. Choisir ce langage lui permettra donc de créer des programmes utiles et de prendre de l'élan dès le début de son apprentissage.

Les tâches à accomplir

Il est également plus facile de vous décider lorsque vous avez déjà un projet en tête, sur lequel vous savez que vous allez travailler. Dans le cas où vous devez uniquement utiliser des données qui ont déjà été recueillies et nettoyées pour vous, et que votre activité concerne principalement le calcul des chiffres, la visualisation des données et des analyses statistiques ponctuelles, vous pourrez vous focaliser sur R. En réalité, l'écosystème de R peut se montrer bien supérieur à celui de Python quand il s'agit de techniques statistiques avancées.

Cependant, si votre mission consiste à recueillir des données, les extraire de sites web, de fichiers ou autres sources de données, Python est de loin le meilleur choix. C'est également le cas si vous devez procéder vous-même au data cleaning, c'est-à-dire procéder au nettoyage de données sales ou brouillées. Précisons par ailleurs que les capacités de l'écosystème d'apprentissage automatique (Machine Learning) de Python sont largement au-dessus de celles de R, encore plus en ce qui concerne le Deep Learning.

Le langage utilisé par vos collaborateurs

Un autre élément qu'il faut considérer : le langage de programmation utilisé par vos collaborateurs. Si vous allez utiliser vos compétences dans un domaine donné ou intégrer une entreprise, vous devez peut-être vous renseigner sur le langage de programmation qui convient aux équipes. En optant pour le même, la collaboration sera beaucoup plus facile. Après votre apprentissage, vous aurez également plus de facilité à progresser en continuant de prendre les conseils de personnes plus expérimentées. Or, il est évident que Python surpasse R en ce qui concerne l'écriture de code production, un processus qui est fortement lié à la collaboration. Il s'intègre en effet mieux dans les bases de données, les outils d'automatisation, ainsi que les services cloud.

Le langage le plus populaire

Python est le langage de programmation le plus utilisé au monde dans le domaine du Big Data, du Machine Learning et de la Data Science. Même si les langages de programmation deviennent de plus en plus nombreux, certains se démarquent fortement du point de vue des statistiques. Dans un nouveau rapport nommé « Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021 », les analystes d'O'Reilly ont dévoilé que Python demeure le langage le plus populaire en 2021. L'intérêt que lui ont montré les développeurs est en hausse de 27% par rapport à 2020.

L'indice de popularité des langages de programmation (PYPL pour Popularity of Programming Language index) vient confirmer cette information puisque son classement met en tête Python qui représente 30% de toutes les recherches, soit pratiquement 8 fois plus que R. Cette liste se base sur le nombre de recherches de didacticiels Google pour quantifier la popularité d'un langage.

Python langage le plus populaire
Python est le langage le plus populaire en programmation

Les paramètres techniques

Python et R sont deux langages intéressants pour travailler sur de grandes bases de données et pour créer des data visualisations complexes. Or, dans la pratique, Python est plus adapté pour manipuler les données et effectuer les tâches répétitives, alors que R est meilleur pour l'analyse et l'exploration des données dans leur ensemble. Contrairement à Python, R ne vous permettra pas de créer un site web et d'automatiser les processus. Ce dernier langage reste tout de même performant quand il s'agit de traiter les projets lourds en statistiques et d'explorer ponctuellement des ensembles de données.

Pour ce qui est de la facilité d'apprentissage, le processus avec le langage de programmation R est très complexe, ce qui amène la plupart des débutants à se sentir désemparés. Python est plus simple à comprendre et à apprendre. Il s'agit d'un langage généraliste qui pourra être utilisé pour mener à bien plusieurs types de projets mêmes en dehors de l'analyse de données.

Pourquoi les Data Scientists privilégient le logiciel de programmation Python ?

Dans la Data Science, Python est le langage le plus utilisé. La raison est simple, c'est un langage de programmation simple, facilement lisible, flexible, propre et qui se montre compatible avec de nombreuses plateformes. Les bibliothèques dont il dispose comme Numpy, TensorFlow ou Scipy, donnent en effet la possibilité de réaliser une large variété de tâches. Un sondage mené par O'Reilly en 2013 montre d'ailleurs que 40% des Data Scientists utilisent Python au quotidien. Son principal atout étant sa syntaxe très simple qui le rend utilisable par des personnes n'ayant pas nécessairement un background en ingénierie.

De plus, Python permet un prototypage rapide et l'exécution du code peut se faire n'importe où. Que vous travailliez avec un système Windows, MacOs, Linux, UNIX, etc. Avec sa flexibilité, vous pourrez prendre en charge le développement de modèles de Machine Learning, réaliser le forage de données, leurs classifications et plusieurs autres travaux beaucoup plus rapidement qu'avec les autres langages.

En utilisant des bibliothèques de Python comme Scrapy et BeautifulSoup, on peut extraire des données depuis internet. Matplotlib et Seaborn permettent la Data Visualization, alors que Keras, Tensorflow et Theano sont les outils qui rendent possible le développement de modèles de Deep Learning. Les modèles de Machine Learning, quant à eux, sont développés grâce à la bibliothèque Scikit-Learn.

programmation en Python
Python, le langage le mieux adapté aux Data Scientists

Python vs R : le verdict final

Si vous voulez évoluer durablement dans le domaine de la programmation ou de la Data Science, il est important de ne pas vous tromper lors du choix de l'un ou l'autre des langages étant à votre portée. R est indiqué pour le calcul des nombres et l'analyse statistique alors que Python a l'avantage d'être extrêmement polyvalent. L'apprentissage de Python est donc à privilégier si vous souhaitez appliquer les connaissances acquises au niveau de différents types de tâches.

Prenez également en compte des facteurs tels que vos préférences personnelles, l'utilisation que vous allez en faire et le langage de choix de votre équipe. Dans le domaine de la programmation informatique, le fait de pouvoir compter sur l'appui d'une communauté de développeur est primordial. Chaque langage fédérant sa propre communauté, celle de Python est particulièrement large avec plusieurs dizaines de membres. C'est un langage qui est fortement représenté sur les plateformes, ce qui vous permet de recevoir de l'aide au besoin et de bénéficier de nombreux outils créés pour simplifier le processus de développement.

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Aurélie Mutschler
Écrit par
Aurélie Mutschler
 - 
Lead Instructor
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