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Lorsque nous traitons des ensembles de données, nous appliquons différentes fonctions statistiques à ces ensembles de données. Ces fonctions peuvent être utilisées pour une large exploration de statistiques descriptives, de tests statistiques, de fonctionnalités de dessin, etc. La science des données est en réalité le développement d'algorithmes, l'inférence de données et l'exploration multidisciplinaire des technologies, spécialisée pour résoudre des problèmes analytiques complexes. Le cœur de la science des données est les données.
En Python, Pandas est une bibliothèque d'analyse de données utilisée pour importer des données à partir de tableaux Excel, CSV et d'autres sources de données.
R est un langage open source. Ce langage est très populaire car il aide à développer un environnement plus convivial pour l'utilisateur et à fournir de meilleures méthodes pour l'analyse de données, la statistique et les modèles graphiques. Lors de son développement, ce langage n'était utilisé que dans le domaine académique et de la recherche. Mais aujourd'hui, il est également utilisé par le secteur des entreprises. Actuellement, R est l'un des langages statistiques les plus en croissance dans le secteur des entreprises.
R vient d'une communauté immense. Cette communauté fournit un soutien par liste de diffusion, des documents fournis par les utilisateurs et un groupe très actif sur Stack Overflow. CRAN est une immense bibliothèque de paquets de R curatorés, où les utilisateurs peuvent contribuer facilement. C'est une collection de fonctions et de données. Il rend facile le développement des technologies et fonctionnalités les plus récentes, sans avoir à tout développer de zéro.
R dispose de nombreuses fonctionnalités d'analyse de données intégrées. Le langage R est principalement utilisé à des fins de statistique et d'analyse de données. Par défaut, R dispose de nombreux outils qui sont très importants dans la recherche et le développement liés à l'analyse de données.
Pour l'analyse de données, la visualisation des données est une partie importante, car R propose de nombreux packages tels que ggplot2ggvis, lattice, etc., qui sont très utiles pour simplifier ces implémentations.
R a de nombreux packages pour réaliser des applications liées à la science des données. La disponibilité de ces packages en grand nombre rend R le package le plus riche en ressources et le plus utilisé.
Lorsque les tâches d'analyse de données nécessitent des calculs ou des analyses indépendants sur un seul serveur, dans ce cas, utiliser R. Ce langage est très utile pour les travaux exploratoires et peut gérer n'importe quel type d'analyse de données, et peut réaliser des solutions plus grandes pour ce problème.
Le langage R est principalement utilisé dans les environnements de science des données.
Python est un langage de programmation très flexible, il est génial de faire des choses nouvelles et il se concentre principalement sur la lisibilité et la simplicité. Python a de nombreux packages qui peuvent travailler dans différents domaines d'applications liées à la science des données.
Pour trouver des valeurs atypiques dans un ensemble de données, Python et R sont bons, mais Python est préférable dans le cas où il est nécessaire de télécharger un ensemble de données sur un service Web et de trouver des valeurs atypiques.
Python est un langage de programmation généraliste, c'est pourquoi la plupart des fonctionnalités d'analyse de données sont disponibles.
Python fournit également des packages tels que Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor Flow, etc. Ces packages permettent de développer des réseaux neuronaux profonds, ce qui est beaucoup plus simple en Python.
Comme Python, Pandas et Scikit, il y a peu de logiciels d'analyse de données. Mais c'est facile à réaliser l'objectif.
Lorsque nos tâches d'analyse de données nécessitent une intégration avec une application Web ou qu'il est nécessaire de fusionner du code statistique dans une base de données de production, dans ce cas, utiliser Python. C'est un outil très populaire pour la mise en œuvre d'algorithmes d'utilisation en production.
Python est largement utilisé dans de nombreux domaines, par exemple-
Effectuer la vision par ordinateur (comme la détection de visage et la détection de couleur)
Développer un jeu
Faire de l'apprentissage automatique (donner à l'ordinateur la capacité d'apprendre)
Créer un site web
Activer un robot
Exécuter un script
Automatiser un navigateur web
Effectuer des calculs scientifiques
Effectuer l'analyse de données
Effectuer une analyse de web scraping (collecte de données à partir de sites web)
Créer l'intelligence artificielle