Différences entre la programmation R et Python
Dans cette rubrique, nous allons en apprendre davantage sur la programmation R vs python, qui est le meilleur avec leurs différences étonnantes. L'apprentissage automatique est le résultat de chercheurs et de scientifiques du monde entier dont les capacités dépassent largement notre imagination. C'est l'avenir et a façonné de nombreuses industries en dépit d'être la dernière tendance sur le marché mondial. Des entreprises comme Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon et bien d'autres ont une inclination vers cette technologie. Ce blog R Programming vs Python traite principalement des concepts et langages d'apprentissage automatique (R et PYTHON). Mais avant d'aller de l'avant dans cet article R Programming vs Python, il est préférable de clarifier certaines définitions pour ses lecteurs afin que les termes utilisés puissent être compris de la meilleure façon possible.
Termes - AI / Apprentissage automatique / algorithmes / Programmation R / Python / science des données.
Veuillez suivre ce diagramme de Venn 
L'intelligence artificielle (IA) est un terme plus large et est une branche de l'informatique qui tente de construire des machines capables d'un comportement intelligent.
La science des données traite des processus et des systèmes pour extraire des connaissances ou des informations utiles (signifie des données significatives) à partir de données brutes (signifie non organisées) sous diverses formes.
L'apprentissage automatique n'est rien d'autre que l'apprentissage des données sur une période de temps. Cela fait que nos ordinateurs agissent sans être programmés explicitement. L'apprentissage automatique est la branche de l'IA qui fonctionne le mieux avec la science des données.
Les algorithmes sont un ensemble de règles qui sont suivies lors de la résolution de problèmes. L'apprentissage automatique, les algorithmes prennent et utilisent les données pour effectuer des calculs et trouver les résultats souhaités. Il peut être simple ou complexe en fonction de la complexité des données traitées. L'efficacité de votre algorithme dépend de la qualité de sa formation (signifie dans quelle mesure les scénarios sont testés).
R est un langage de programmation et un environnement logiciel gratuit pour le calcul statistique et les graphiques pris en charge par la Fondation R pour le calcul statistique. Source - Wikipedia
Python est un langage de programmation de haut niveau interprété pour la programmation à usage général. Source - Wikipedia
Scénarios réels - au fil des ans, le Machine Learning nous a donné des voitures autonomes, une recherche Web efficace et une compréhension considérablement améliorée du génome humain. Mais la question est de savoir comment cela fonctionne?
Vous vous souvenez peut-être de certaines situations où vous avez remercié la technologie que vous utilisiez, mais vous ne pouvez pas savoir exactement pourquoi ces choses se produisent. De nos jours, nous passons presque tous la plupart du temps sur des sites de commerce électronique ou sur Google.
Plusieurs fois, cela s'est produit lorsque vous faites une faute de frappe, par exemple, lorsque vous effectuez une recherche dans Google et cela nous donne le message que "vouliez-vous dire cela ……". Ce n'est rien d'autre que des algorithmes d'apprentissage automatique de Google, un système qui détecte ce que vous recherchez effectué il y a quelques temps après avoir effectué une recherche spécifique.
Prenons un scénario de plus pour le rendre plus clair, Amazon est une plateforme de commerce électronique mondialement connue. Les gens recherchent les produits dont ils ont besoin. Supposons que M. Paul recherche un ensemble mobile Motorola, il effectue une recherche et trouve le téléphone portable (de Motorola), mais le site Web suggère également des détails pertinents sur le produit avec le téléphone portable, comme un protecteur d'écran, des écouteurs qui sont les mieux compatibles avec celui-ci. téléphone portable particulier. Il s'agit à nouveau de l'algorithme d'apprentissage automatique utilisé par Amazon. L'intention est d'effacer ces entreprises travaillent sur cette technologie pour faciliter l'utilisation de l'application avec la satisfaction du client en réduisant la complexité.
Meilleure comparaison directe entre la programmation R et Python
Ci-dessous est le top 10 de la meilleure comparaison entre la programmation R et Python 
Principales différences clés entre la programmation R et Python
Les deux R Programming vs Python sont des choix populaires sur le marché; discutons des principales différences entre la programmation R et Python pour savoir quelle est la meilleure:
R a été créé par Ross Ihaka et Robert Gentleman en 1995 tandis que Python a été créé par Guido Van Rossum en 1991.
R se concentre sur le langage de codage conçu uniquement pour les statistiques et l'analyse des données, tandis que Python dispose d'une flexibilité avec des packages pour personnaliser les données.
R est idéal lorsqu'il s'agit de visuels complexes avec une personnalisation facile, tandis que Python n'est pas aussi bon pour une visualisation prête à l'emploi.
R est difficile à intégrer au flux de production. Surtout un outil d'analyse statistique et graphique alors que Python s'intègre facilement dans un flux de production et peut devenir une partie réelle du produit.
R a une version stable (actuelle) de 3.5.0 au 23 avril 2018, tandis que Python 3.6.5 (actuelle) au 28 mars 2018.
R a des extensions de nom de fichier .r, .R, .R Data, .rds et .rda tandis que Python a des extensions de nom de fichier .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Meilleur tableau de comparaison de la programmation R vs Python
Comme nous l'avons déjà étudié sur les différences étonnantes de la programmation R vs python. Maintenant, nous allons regarder le meilleur tableau de comparaison entre la programmation R et Python pour savoir lequel est le meilleur.
L'apprentissage automatique est divisé en 3 types d'algorithmes d'apprentissage qui sont -
- Algorithmes d'apprentissage automatique supervisé
- Algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés
- Renforcement des algorithmes d'apprentissage automatique
Les outils peuvent varier selon la commodité en fonction de la convivialité, des exigences et de la disponibilité, mais les algorithmes seront les mêmes et exécutés de manière différente.
| La base de la comparaison entre la programmation R et Python | PROGRAMMATION R | PYTHON |
| Objectif | Analyse des données et statistiques | Déploiement et production |
| Utilisateurs | R&D | Programmes et développeurs |
| La flexibilité | Bibliothèque facile à utiliser (facilement accessible) | Facile à construire de nouveaux modèles (à partir de zéro). |
| Courbe d'apprentissage | Difficile | Linéaire |
| L'intégration | Fonctionne localement sur les systèmes | Bien intégré à l'application disponible |
| Tâche | Facile à obtenir des résultats primaires | Algorithmes bons et faciles à déployer |
| IDE | RStudio est l'IDE à installer | Spyder, Ipython et Notebook |
| Forfaits et détails de la bibliothèque | Tydiverse, ggplot2, caret et zoo | Les pandas, scipy, scikit-learn, Tensorflow et caret sont parmi les plus couramment utilisés. |
| Désavantages | Lent avec une courbe d'apprentissage élevée. Un utilisateur doit dépendre des bibliothèques | Les quantités de bibliothèque ne sont pas autant que R |
| Les avantages |
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Conclusion - Programmation R vs Python
Le choix entre R Programming vs Python dépend des critères ci-dessous -
- Le type de problème que vous souhaitez résoudre.
- Quel est le coût net de l'apprentissage d'une langue - il faut du temps pour apprendre une nouvelle langue qui correspond au problème que l'on veut résoudre.
- Le type d'outils communautaires utilisés dans votre domaine.
- Quels autres outils sont disponibles et dans quelle mesure ils s'harmonisent avec les outils couramment utilisés au sein de l'organisation.
- Il faut être clair car l'analyse et le déploiement sont deux choses différentes.
- Le facteur temps est également très crucial
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Cela a été un guide utile pour les différences entre la programmation R et Python ici, nous avons discuté de la signification de la programmation R et de Python avec leurs comparaisons tête à tête, différences clés et conclusions. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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