Python vs R vs Scala pour la science des données

La science des données est un domaine dynamique, fascinant et prometteur. L'influence et les cas d'utilisation de la science des données ne cessent de croître et la boîte à outils nécessaire pour réaliser ces applications se développe rapidement. Par conséquent, les scientifiques des données doivent connaître les meilleures solutions pour chaque mission.

Bien qu'il existe de nombreux langages qui peuvent être utiles pour un scientifique des données , Python pour la science des données est l'une des solutions de traitement de données les plus utilisées. Cependant, R et Scala sont également des solutions puissantes avec des bibliothèques puissantes. Nous voulons nous concentrer sur les packages de science des données les mieux adaptés à l'apprentissage automatique, basés sur l'analyse des données, la visualisation de la taille du projet et la recherche reproductible pour exécuter des solutions d'apprentissage automatique appropriées.

Découvrons brièvement les performances de Scala vs Python vs R dans cet article.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage interprété de haut niveau largement utilisé qui a été créé en 1991 par Guido van Rossum. Python est connu pour sa facilité d'apprentissage, sa lisibilité et sa compréhensibilité du code. Il a une syntaxe qui permet aux programmeurs d'exprimer des concepts en moins de lignes de code que ce qui serait possible dans des langages tels que C.

De plus, Python est un langage basé sur un interpréteur, il est donc possible d'exécuter du code immédiatement après son écriture. Cela signifie que le prototypage peut être très rapide et qu'aucune étape spécifique d'édition/compilation/lien/exécution n'est requise. Outre les modules et les packages, Python pour la science des données prend également en charge la réutilisation du code et la modularité du programme. Une licence gratuite est disponible avec l'interpréteur Python ainsi que la vaste bibliothèque standard.

Qu'est-ce que Scala ?

Scala est un langage de programmation puissant qui combine les meilleures fonctionnalités de la programmation orientée objet et fonctionnelle. Créé par Martin Odersky et sorti en 2004, Scala est depuis devenu l'un des langages les plus populaires pour développer des applications à grande échelle.

De plus, Scala est connu pour sa syntaxe concise et expressive, ce qui facilite l'écriture de code à la fois fiable et maintenable. De plus, le système de type de Scala permet d'éviter les erreurs au moment de la compilation, ce qui en fait un choix idéal pour les applications critiques. De plus, la prise en charge de Scala pour la programmation simultanée en fait un excellent choix pour développer des applications hautes performances. Avec sa combinaison d'expressivité, de sécurité et de performances, il n'est pas étonnant que Scala soit devenu le langage de prédilection de nombreux développeurs.

C'est quoi R ?

La R Foundation for Statistical Computing fournit des langages de programmation et des environnements logiciels libres pour le calcul statistique et les graphiques. Les logiciels statistiques et l'analyse de données sont souvent développés avec le langage R par des statisticiens et des mineurs de données. Des études de bases de données de littérature savante et des enquêtes auprès de mineurs de données montrent que la popularité de R a considérablement augmenté ces dernières années. Même si R devient de plus en plus populaire, il est toujours considéré comme un langage difficile à maîtriser.

Cependant, cela est probablement dû au fait qu'il s'agit d'un langage de programmation sérieux avec des normes élevées. Une fois ces normes comprises, R peut être assez facile à utiliser. De plus, de nombreuses ressources en ligne sont disponibles pour aider les nouveaux utilisateurs à démarrer avec R. Dans l'ensemble, R est un outil puissant d'analyse de données qui vaut bien l'effort requis pour l'apprendre.

L'écosystème dans les langages de programmation Python, Scala et R

Python a une communauté assez large qui l'utilise pour de nombreuses applications de science des données. L'excellent écosystème de packages Python axés sur la gestion des données en fait l'une des utilisations les plus fondamentales pour l'analyse des données. L'un de ces packages, Pandas avec NumPy, simplifie l'importation, l'analyse et la visualisation des données.

Scala est un langage de programmation à usage général qui peut être utilisé à la fois pour la programmation fonctionnelle et les paradigmes orientés objet. Il vous offre des fonctionnalités uniques telles que l'inférence de type, l'interpolation de chaînes, une excellente évolutivité et un calcul lent. De plus, la machine virtuelle Java peut exécuter du code Scala après avoir été traduit en octets. Le langage de programmation est fréquemment utilisé dans la science des données, le développement Web et l'apprentissage automatique.

Possédant un écosystème riche, le langage de programmation R est essentiellement utilisé dans l'exploration de données et les techniques de base d'apprentissage automatique. Il est utile pour l'analyse statistique d'énormes ensembles de données, offre une variété de choix pour l'exploration des données et facilite l'utilisation des distributions de probabilité et l'application de divers tests statistiques.

Python contre R contre Scala

Résumé

Les langages de programmation sont utiles en science des données car ils traitent diverses tâches de données telles que l'identification, la représentation et l'extraction d'informations ingénieuses à partir de diverses sources de données. Qu'il s'agisse de performances Python vs R ou Scala vs R ou Spark Scala vs Python , le choix des langages de programmation dépend largement des tâches.

Bien que vous puissiez utiliser Python ou R pour des solutions de traitement de données de petite ou moyenne taille, Scala est toujours le choix lorsqu'il s'agit d'applications de traitement de données plus volumineuses pour faciliter la maintenance. Comme ces trois langages de programmation sont spécifiques à une tâche, il est crucial pour un data scientist de connaître les forces et les faiblesses de chaque langage. Il peut être écrasant d'apprendre les trois à la fois, mais les trois langages de programmation remplissent leur fonction avec élégance et avec des solutions d'apprentissage automatique simples.

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