Principaux langages pour l'analyse des données : R vs Python | 10h11
Il existe plusieurs langages informatiques qui permettent de mener des analyses exploratoires de données. Les deux options les plus populaires sont R et Python, chacune avec des points forts uniques pour les projets de science des données.
R
Nous commençons par R, car ce langage est considéré par les initiés comme le langage le plus intuitif à apprendre, surtout si vous débutez et que vous n'avez pas encore de compétences en programmation informatique. Il est utilisé par les universitaires ou les chercheurs et vous permet d'appliquer une infinité de techniques d'analyse statistique et de modélisation.
Python
Son principal rival est Python. La principale différence est que Python est avant tout un langage de programmation informatique qui a ensuite évolué pour pouvoir créer des fonctionnalités d'exploration de données. Il est idéal pour un programmeur informatique qui souhaite exploiter des données.
Ces deux premiers langages sont open-source donc gratuits pour leur utilisation et disposent de multiples bibliothèques et packages qui vous permettront de tester rapidement l'utilisation d'un algorithme.
SAS
Nous terminerons en parlant de SAS, un framework de composants logiciels qui permet également le traitement statistique des données. Il est utilisé dans de nombreuses entreprises. Cependant, il présente l'inconvénient d'être payant par l'acquisition d'une licence. Donc, si vous voulez commencer à moindre coût, R ou Python seront sans aucun doute de meilleurs alliés.
Comment installer R puis Rstudio
Pour faire un premier pas dans l'analyse de données, nous vous invitons à installer R et Rstudio sur votre ordinateur. Gratuits, riches en ressources grâce à une forte communauté, ces deux logiciels vous permettront de tester vos premières analyses statistiques automatisées.
R est le logiciel/langage d'origine et Rstudio est une surcouche d'interface qui rend R plus ergonomique et plus agréable à utiliser. Par ailleurs, pensez à installer R en premier puis Rstudio en second. Si vous faites l'inverse, Rstudio ne fonctionnera pas. Ci-dessous, vous trouverez quelques liens pour vous permettre de tout installer sans problèmes :
Installer R :https://cran.r-project.org
(Puis) Installer Rstudio :https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
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