Beaucoup de gens ont entendu parler de Python et de R, mais pour ces deux langages, beaucoup de gens sont plus empêchés de choisir lequel choisir. Ensuite, examinons les avantages de chacun.
Avantages de Python:
La plupart des recherches sur l'apprentissage en profondeur sont effectuées en python, de sorte que des outils tels que Keras et PyTorch ont un développement axé sur python. Vous pouvez en apprendre davantage sur ces sujets dans Introduction à l'apprentissage profond de Keras et Introduction à l'apprentissage profond de PyTorch.
Un autre avantage de Python par rapport à R est le déploiement de modèles dans d'autres parties du logiciel. Python est un langage à usage général. Le processus d'écriture d'applications en python et d'inclusion de modèles basés sur Python est transparent.
Python est appelé un langage universel avec une syntaxe facile à comprendre.
Avantages du langage R:
De nombreuses recherches sur la modélisation statistique sont effectuées en R, il existe donc un plus grand choix de classes de modèles. Si vous avez des questions sur la modélisation, R est le plus approprié.
Une autre astuce de R est d'utiliser Shiny pour créer facilement des tableaux de bord.Python a également Dash comme alternative, mais ce n'est pas assez mature.
Les fonctions de R sont développées pour les statisticiens, elles présentent donc des avantages spécifiques sur le terrain, tels que les puissantes fonctionnalités de visualisation des données.