QUATRIEME PARTIE :
FINALISATION DE LA SOLUTION
Chapitre VIII :
IMPLEMENTATION ET RESULTATS
25. CHOIX DES OUTILS
a) Choix de la Plateforme logiciel
Le projet a été implémenté en
utilisant le langage de programmation R version 4.1.2 et en utilisant la
plateforme RStudio version 4.1.2
(1) Pourquoi le langage de programmation
R ?
R est un environnement de simulation libre pour
l'informatique statistique et graphique crée par Ross Ihaka et Robert
Gentleman. R et Python sont aujourd'hui les bases indispensables du data
scientist. Il existe néanmoins des différences qui sont notables
et qui orienterons vos choix lors de la décision du langage à
utiliser pour un projet.
Emmanuel Jakobowicz, dans son ouvrage « python
pour le data scientist » a fait une étudecomparative
entre R et python sur les caractéristiques intrinsèques de chaque
langage dont les conclusions sont résumés dans le tableau 15
suivant :
Tableau 15 : comparaison
des caractéristiques de R et python
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Propriété
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R
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Python
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Analyse de données
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Très bien adapté (FactoMineR)
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manque d'outils de visualisationadaptés
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Visualisation
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Capacités fortes (ggplot2)
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Bonnes capacités (Matplotlib et Seaborn)
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Applications« web »
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En avance grâce au package shiny
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Quelques packages se mettent en place avecBokeh et Dash
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Source : (Jakobowicz, 2018)
En outre Ricco Rakotomalala, dans son article intitule :
«R et python performance comparées » a montré
pour certains taches de prétraitements des données et des
statistiques descriptifs, R avait en moyenne un temps d'exécution
nettement inférieur à celui de python (voir tableau 16)
Tableau 16:comparaison de
performance de R et Python
Source : (Rakotomalala)
(2) Les limites du langage de
programmation R
D'après (Odhiambo, juillet 2020) , les
inconvénients majeurs du langage R sont :
· La Difficulté à apprendre le langage
R : les fonctions peuvent avoir la fâcheuse habitude de renvoyer un
type d'objet imprévu.
· La syntaxe pour résoudre certains
problèmes peut ne pas être si évidente. Cela est dû
au grand nombre de bibliothèques.
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