- Infographie SAS vs R vs Python
- La description
- Raisons de la comparaison
- Open Source vs système fermé
- Coût
- Apprentissage
- Accessibilité
- Capacités de traitement des données
- Capacités graphiques
- Progrès dans l'outil
- Scénario d'emploi
- Prise en charge de la visualisation
- Support client et communauté
- Tendances de l'industrie
- Agilité
- Tutoriels et guide
- Conclusion
SAS vs R vs Python - Si vous choisissez la profession d'analytique, alors la question principale qui se pose dans votre esprit est "Quel est le meilleur outil pour le travail?"
C'est une bataille depuis des années et il est toujours difficile de choisir entre les langages de programmation les mieux adaptés à l'analyse des données.
Traditionnellement, cette question était posée contre SAS vs R, mais maintenant python a rejoint cette discussion. Alors, ce qui est mieux entre sas vs r vs python.
Il y a quelques années, il était difficile de tracer le cheminement de carrière dans ces outils. Mais heureusement, cela s'est avéré être une bénédiction déguisée.
Mais maintenant, professionnel de l'analyse, avant de décider de la technique à appliquer, ils sont en train de rechercher le meilleur outil pour effectuer cette tâche.
Il y a une forte concurrence entre SAS vs R vs Python. Mais la réponse honnête est que chaque outil est unique à sa manière. Il n'y a pas de gagnant universel dans ce contexte. Chaque outil a sa propre force et sa propre faiblesse.
Il est important pour un professionnel de l'analyse de connaître les forces et les faiblesses de chaque outil pour décider lequel est le mieux à utiliser pour sa profession.
Infographie SAS vs R vs Python
Voyons maintenant à quoi servent les outils et à quoi ils servent.
La description
Voici une brève description des 3 outils
SAS
SAS est le système intégré de solutions logicielles et c'est le leader dans le domaine de l'analyse de données. Ce logiciel a beaucoup de fonctionnalités comme une bonne interface graphique et d'autres pour fournir un support technique impressionnant. SAS vous aide à effectuer les tâches suivantes
- Saisie, récupération et gestion des données
- Rédaction de rapports et conception graphique
- Analyse statistique et mathématique
- Prévisions commerciales et aide à la décision
- Recherche opérationnelle et gestion de projet
- Développement d'applications
SAS est utilisé par des sociétés réputées comme Barclays, Nestlé, HSBC, Volvo et BNB Paribas.
R
R est un langage de programmation pour le calcul statistique et les graphiques qui a été créé en 1995 par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Il propose un large éventail de techniques statistiques et graphiques. Il s'agit d'une route open source hautement extensible. C'est un langage de programmation simple et efficace. C'est plus qu'un simple système de statistiques. Il fait le travail suivant
- Manipule facilement les packages
- Manipule les chaînes
- Fonctionne avec des séries chronologiques régulières et irrégulières
- Visualisez les données
- Apprentissage automatique
R est utilisé par les entreprises les mieux notées comme Bank of America, bing, Ford, Uber et Foursquare.
Python
Python est un langage de programmation orienté objet qui a une syntaxe et une lisibilité claires. Il a été créé en 1991 par Guido Van Rossem. Il est facile à apprendre et vous aidera à travailler plus rapidement et plus efficacement. Il est devenu plus populaire en peu de temps en raison de sa simplicité.
Python est utilisé par des sociétés célèbres comme ABN-AMRO, Quora, Google et reddit.
Raisons de la comparaison
Les industries connaissent une croissance dynamique. À mesure que le domaine se développe, il y a beaucoup d'avancées technologiques dans chaque langue.
Si vous êtes nouveau dans le domaine de l'analyse de données, vous en apprendrez peut-être un nouveau en raison de votre intérêt ou la plupart du temps en raison de ce avec quoi votre organisation travaille. Vous pourriez rencontrer des défis et des frustrations en raison des mises à niveau des outils et des logiciels.
La comparaison des langues est maintenant une considération valable. Toute comparaison effectuée avant quelques années ne sera pas pertinente pour la situation actuelle. Les comparaisons aideront également à choisir le meilleur parmi les trois.
Ces langues sont comparées sur les facteurs suivants dans cet article. Vous ne pouvez pas acheter un outil basé sur les comparaisons suivantes, mais il vous sera certainement utile de choisir celui qui convient à votre carrière.
SAS est une source fermée et ne prend pas en charge les fonctionnalités transparentes. Tandis que R et Python est l'équivalent open source de SAS et contient une transparence détaillée de toutes ses fonctionnalités et algorithmes.
SAS prend plus de temps car il faut un long processus pour connaître la fonctionnalité.
SAS est également contre-productif.
SAS est l'un des logiciels les plus chers au monde. Des millions de dollars doivent être investis pour obtenir une licence SAS. Par conséquent, il ne peut être utilisé que par de grandes entreprises.
Seules quelques sociétés utilisent SAS. Si vous êtes un professionnel SAS, vous devez choisir un lieu de travail où ils utilisent SAS. Si vous rejoignez une entreprise où ils n'utilisent pas SAS, votre carrière sera redirigée vers une nouvelle voie.
R est un logiciel open source qui peut être téléchargé gratuitement par n'importe qui.
Python, d'autre part, est également un logiciel open source gratuit et peut être téléchargé par n'importe qui.
SAS est facile à apprendre spécialement pour les personnes qui connaissent déjà SQL. SAS possède également une interface graphique stable. Les didacticiels de SAS sont disponibles sur divers sites et disposent d'une documentation complète.
Python est très facile à apprendre dans le monde de l'analyse de données. Python n'a pas d'interface graphique étendue, mais les blocs-notes Python sont devenus populaires. Ils vous fournissent les fonctionnalités de documentation et de tutoriel.
R est un langage de programmation de bas niveau et des codes plus longs sont donc nécessaires même pour des procédures plus courtes. Vous devez avoir une meilleure compréhension du codage dans R.
SAS vous oblige à acheter de nouveaux produits pour vous familiariser avec les fonctionnalités avancées de SAS. Il ne vous offre pas la possibilité de télécharger une fonctionnalité et de l'utiliser instantanément. SAS a également des limitations de licence strictes.
Alors que dans R et Python, vous êtes autorisé à accéder ou à mettre à niveau vers les fonctionnalités avancées telles que le traitement parallèle, les packages multicœurs, etc. pour vous aider à effectuer des opérations répétitives.
Les trois langues sont tout aussi bonnes pour le traitement des données et elles ont également une option pour les calculs parallèles. Il n'y a pas beaucoup de différence entre les trois dans ce facteur. Il pourrait y avoir peu d'innovations apportées à chacun de ces langages pour améliorer leur niveau.
En référence à ce facteur, R a les meilleures capacités graphiques par rapport aux deux autres.
SAS a des capacités graphiques de base mais il est uniquement fonctionnel. La personnalisation sur les tracés est difficile et nécessite une connaissance approfondie du package SAS Graph
Python a la possibilité d'utiliser des bibliothèques natives (matplotlib) ou des bibliothèques dérivées qui permettent d'appeler des fonctions R.
R possède d'excellentes capacités graphiques parmi les trois. Ils ont des packages avancés pour les capacités graphiques.
Les trois langues ont les fonctions de base et les plus requises, mais les dernières technologies et fonctions comptent beaucoup si votre travail s'y attend.
R et Python sont de nature open source donc ils sont améliorés aux dernières technologies et fonctionnalités plus rapidement que les deux autres langages. Le développement de nouvelles techniques est très rapide en R.
SAS d'autre part prend du temps pour mettre à jour les dernières fonctionnalités et capacités car il fonctionne dans un environnement contrôlé.
Il y a un avantage principal à ce que SAS travaille dans un environnement contrôlé. Ils sont bien testés et les risques d'erreurs sont donc très réduits.
Mais Python et R fonctionnent en open source et sont mis à jour très rapidement vers les dernières technologies mais ils sont plus ouverts aux erreurs.
R et Python ont ouvert plus d'emplois dans un passé récent et devraient également augmenter à l'avenir.
R et Python sont utilisés par les entreprises qui recherchent la rentabilité. Ils sont la meilleure option pour les start-ups.
SAS est largement utilisé par les grandes organisations et les entreprises.
Une étude récente a prouvé que les travaux Python pour l'analyse de données augmenteront également de la même manière que R.
La visualisation est un élément fondamental de la science des données. La principale plate-forme de visualisation de SAS s'appelle SAS Visual Analytics. C'est trop coûteux à utiliser.
R et Python propose gratuitement de nombreux outils de visualisation. Il ne vous oblige pas à signer un contrat et à payer pour chaque activité comme dans SAS.
Basé sur le support et le service client, SAS est le meilleur par rapport aux deux autres langues. SAS dispose d'un support et d'un service client dédié et d'une communauté. Si vous rencontrez des problèmes techniques, vous pouvez contacter directement le centre d'assistance.
R a une grande communauté en ligne mais pas de centre de support client. Vous obtiendrez de l'aide de leur part, mais pas instantanément.
Python n'a pas non plus de centre de support client. Il fournit de l'aide à ses clients mais pas au niveau de SAS.
La tendance du marché du travail évolue rapidement vers les technologies open source. R, Hadoop, Python en sont tous les exemples majeurs. SAS fait également partie de ces technologies, mais c'est le seul produit payant. Les gens préfèrent R et Python au lieu de SAS car il ne fournit aucun avantage supplémentaire par rapport aux produits gratuits. Seules quelques entreprises optent pour SAS ces jours-ci pour certaines raisons.
R et Python sont gratuits et peuvent être téléchargés facilement.
R et Python sont pris en charge par des milliers de contributeurs dans le monde. S'il y a un développement ou une gradation vers le haut disponible pour les langues, il est mis à la disposition des clients à l'aise.
Le produit SAS est accessible uniquement par le SAS Institute Incorporated et seuls les développeurs SAS sont autorisés à produire de nouvelles fonctionnalités. Cela prend beaucoup de temps. Et avant de mettre à jour les fonctionnalités SAS avec de nouveaux algorithmes, vous pouvez terminer votre projet à l'aide de tout autre outil.
SAS n'offre aucune orientation étape par étape à ses clients. Si vous commencez avec un nouveau sujet ou si vous souhaitez apprendre quelque chose de nouveau dans SAS, vous devriez certainement demander l'aide d'un consultant SAS qui est à nouveau de SAS Institute Incorporated.
R et Python, d'autre part, vous fournissent des exemples détaillés. Il propose également un tutoriel sur Internet. Python contient des blocs-notes reproductibles appelés iPython. Les exercices R et les cahiers iPython sont largement disponibles sur des sites tels que github et autres.
Voici un tableau pour comparer facilement les trois outils en fonction de quelques critères
| Critère | SAS | R | Python |
| Coût | Payé | Gratuit | Gratuit |
| Apprentissage | Difficile | Facile | Facile |
| Manipulation de données | Haute | Haute | Haute |
| Modélisation analytique | Haute | Haute | Moyen |
| Capacité graphique | Faible | Haute | Moyen |
| Traitement de texte | Faible | Moyen | Haute |
| Big Data | Moyen | Faible | Moyen |
| Usages courants | Haute | Haute | Moyen |
| Scénario d'emploi | Haute | Moyen | Faible |
| Service client | Haute | Faible | Moyen |
| Progrès dans l'outil | Haute | Faible | Moyen |
Conclusion
SAS peut certainement satisfaire tous vos besoins en science des données, mais il n'est pas adapté à long terme. Les entreprises évoluent désormais rapidement vers des langages de programmation open source faciles d'accès et d'utilisation.
SAS étant un outil restrictif et fermé, il n'est pas beaucoup préféré de nos jours.
R et Python sont des outils open source qui vous aideront à augmenter vos connaissances en science des données, à apprendre de nouvelles technologies et algorithmes. Connaître R et Python vous rend automatiquement admissible à des emplois en science des données de nos jours.
L'essentiel est qu'il n'y a pas de gagnant évident parmi les trois. Les trois outils ont chacun leurs avantages et leurs inconvénients. Leurs forces les font survivre sur le marché à long terme.
C'est finalement le data scientist qui doit choisir entre les langues. En tant que data scientist, il vous appartient de décider quelle langue correspond le mieux à vos besoins. Vous pouvez vous poser quelques questions et en décider
- Quel type de problèmes voulez-vous résoudre?
- Combien êtes-vous prêt à dépenser pour apprendre une langue?
- Quels sont les outils couramment utilisés dans votre domaine?
- Quels sont les autres outils similaires disponibles sur le marché et comment se rapportent-ils aux outils couramment utilisés?
Les réponses à ces questions peuvent vous aider à choisir le meilleur outil et à poursuivre votre carrière.
Apprenez et devenez un maître de la langue.