Doit-on choisir Python ou R en data-science ?

Python et R figurent incontestablement parmi les options les plus valables lorsqu'il s'agit de choisir un langage de programmation pour la mise en œuvre d'un projet en science des données. Ces deux langages jouissent d’une très belle notoriété auprès des développeurs, en raison de leur capacité à traiter avec brio une multitude de tâches. Toutefois, il est important de noter que malgré certaines similitudes (gratuit et open source, entre autres), Python et R offrent des fonctionnalités uniques en ce qui concerne le machine learning, l’analytique avancée, l’analyse prédictive, la statistique et, bien sûr, la data-science. 

Qu’est-ce que Python ?

Publié pour la première fois en 1991, Python bénéficie depuis lors d'une solide réputation pour sa simplicité d'utilisation, faisant de lui l'un des langages de programmation les plus accessibles (syntaxe intuitive). Il offre une grande variété d'applications possibles pour les développeurs, telles que l’édition de sites web, les développements backend, le traitement d'images ou encore les pipelines d'apprentissage automatique. 

Python dispose de nombreux avantages, les principaux étant :

• Une quantité considérable de modules et de bibliothèques tierces pour toutes sortes de projets IT.

• Une communauté très active et importante, où chaque obstacle rencontré a probablement déjà été résolu et documenté par des centaines d'autres développeurs.

• Une communauté data-science également bien développée qui fournit une aide et de nombreux outils et bibliothèques pour répondre aux problématiques spécifiques de ce domaine.

• Supporte la programmation orientée objet ainsi que les paradigmes de programmation procédurale, offrant ainsi une grande flexibilité de choix en fonction des besoins de chaque projet.

Ces atouts placent aujourd’hui Python comme le langage le plus populaire du marché IT. D’ailleurs, il est largement utilisé par des entreprises technologiques comme Google, Netflix, Instagram, Stripe…

Qu’est-ce que le langage R ?

R est un langage interprété qui est principalement utilisé pour le calcul statistique et la création de graphiques, ce qui le rend particulièrement adapté aux projets de data-science. Il propose une multitude d'outils intégrés (runtime, utilitaires, etc.) ainsi que de nombreuses bibliothèques tierces, permettant ainsi de simplifier les projets de science des données et d'accélérer leur développement. À noter que le langage R est un projet GNU (système d’exploitation libre).

Les principaux avantages du langage R sont :

• Des bibliothèques tierces et des outils spécialisés qui facilitent les manipulations, les transformations et le nettoyage des données pour des cas d’utilisation spécifiques. Cela permet de démarrer les projets de science des données rapidement.

• RStudio, l'IDE intégré, est un outil bien conçu qui fournit une coloration syntaxique, une complétion de code, une documentation, une visualisation des données et des débogueurs.

• Fonctionne sur plusieurs OS (Windows, macOS et les systèmes d'exploitation de type Unix).

• Création d’applications web interactives avec des tableaux de bord web pour analyser et afficher les données.

Pour la data-science, Python ou R ?

Python et R sont tous deux des langages particulièrement adaptés aux projets de data-science. Pour autant, ils présentent quelques différences notables.

La collecte des données (Data Collection)

Afin de faciliter la collecte, Python offre la possibilité de traiter une variété de formats de données fréquemment utilisés, tels que les fichiers CSV, JSON et même les fichiers SQL. D’ailleurs, les data-scientists ont largement recours aux ensembles de données en Python comme source de données. De plus, Python permet également d'extraire aisément des données directement depuis internet grâce à l'usage de bibliothèques spécialisées.

Quant à R, bien qu'il ne soit pas aussi versatile que Python, il permet tout de même d'importer des données via Excel, CSV et des fichiers texte. Les fichiers générés par le biais de packages tels que Minitab peuvent également être transformés en trames de données, ce qui facilite leur utilisation ultérieure dans R.

L’exploration des données (Data exploration)

Les différentes bibliothèques de Python (Pandas, PyPI, etc.) permettent d’analyser aisément des données structurées et non structurées. Ainsi, Pandas permet notamment d'organiser les données sous forme de trames de données (data frame) tout en simplifiant la phase de nettoyage des données. De surcroît, Pandas se montre parfaitement apte à gérer des volumétries de données importantes, tout en offrant une série d'avantages supplémentaires.

Pour sa part, R, conçu spécifiquement en vue de l'exploration de données, offre des résultats d'exception. En effet, il est spécifiquement conçu pour les statisticiens et les mineurs de données, car il embarque une vaste palette d’outils, notamment en matière de distributions de probabilités et d'exploration de données. R est ainsi en mesure de procéder à l'optimisation de données, à la génération de nombres aléatoires, au traitement du signal, tout en supportant un large éventail de bibliothèques tierces.

La visualisation des données (Data Visualization) 

Python constitue un choix judicieux pour la création de visualisations personnalisables, à l'aide de graphiques et de tableaux. Les développeurs et les chercheurs peuvent ainsi tirer parti des bibliothèques telles qu'IPython et Matplotlib pour créer des visualisations puissantes et interactives. 

En revanche, R dispose d'outils de visualisation avancés qui font partie des fonctions de base de ce langage de programmation. Ainsi, R inclut un support intégré pour de nombreux graphiques standards.

La modélisation des données (Data Modeling)

Pour la modélisation de données, Python dispose, là aussi, d'un large éventail de bibliothèques qui répondent à tous les types de modélisation souhaités (numérique, scientifique, etc.).  

R propose nativement la modélisation statistique grâce aux fonctionnalités de calcul statistique robustes : de nombreux packages de support sont inclus pour constituer une modélisation statistique (régression linéaire, distribution de Poisson, etc.).

La performance

La performance demeure un aspect crucial de tout langage de programmation, souvent considéré comme un critère primordial lors du choix d'un langage. Sur ce point précis, Python a la préférence de la plupart des programmeurs et des data-scientists. En effet, sa force réside dans sa capacité à effectuer rapidement la majorité des tâches liées à la data-science avec une relative aisance. Python excelle également dans un autre domaine critique : la vitesse de traitement. D'autres aspects qui plaident en faveur de Python incluent un manque de fonctionnalités chez R (tests unitaires, lisibilité de code insuffisante…). 

Au sein de n’importe quel projet IT, le choix d’un langage n’appelle pas de réponse claire et définitive, à priori. Chaque projet dispose de ces contraintes et de ses exigences propres qui vont naturellement orienter le choix technologique. Pour un projet en data-science que l'on qualifierait de « standard », Python et R se valent. Ils sont tous deux en capacité de résoudre la majorité des problèmes posés par le traitement de la data. Pour le reste, le choix de l’un ou l’autre dépend la plupart du temps de facteurs exogènes comme les ressources disponibles, la maîtrise du langage par les équipes ou encore le contexte d’exécution générique du projet.