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Il y a un débat très chaud sur le thème du langage qui convient le mieux à la science des données: R ou Python. La réponse est les deux. Les gens sont souvent confus en comparant les fonctionnalités de R et de Python, mais nous devons comprendre que les fonctionnalités seules ne peuvent pas définir la pertinence d'un langage. R et Python ont tous deux leurs propres fonctionnalités spécifiques adaptées aux applications de science des données et d'analyse. Il peut y avoir des situations où une langue est plus préférée que l'autre, mais cela ne signifie pas que l'autre langue est inutile. (Pour en savoir plus sur la science des données, voir 7 étapes pour apprendre l'exploration de données et la science des données.)
Que sont R et Python?
R est un langage open source qui a été développé au milieu des années 1990 comme une variation du langage S. Il a été développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka. Il a été conçu afin de rationaliser l'expérience de programmation. De nos jours, il est largement utilisé pour la recherche, les entreprises et les universitaires. En raison de son utilisation dans de nombreux domaines, il est l'un des langages de programmation statistique les plus populaires. C'est assez simple à utiliser, mais cela peut être un peu difficile pour ceux qui sont complètement novices en programmation. Cependant, ils peuvent en apprendre davantage sur les différentes ressources disponibles sur Internet.
Python a été créé au début des années 1990 par Guido Van Rossum. Il se concentre sur la facilité de codage et plus d'adaptabilité. Python est largement utilisé par les programmeurs qui souhaitent avoir un plus grand contrôle sur les codes qu'ils créent pour une analyse des données plus rapide et plus efficace. Il est également utilisé pour des techniques statistiques spéciales dans leur code pour le rendre encore plus rapide. Le langage de programmation est très facile à utiliser et à apprendre. Il est également très flexible et peut être utilisé pour créer exactement ce que l'utilisateur veut créer.
