Introduction
Les projets de science des données requièrent souvent les atouts uniques de plusieurs langages de programmation. En intégrant les outils et les flux de travail de Python et de R, vous pouvez exploiter des bibliothèques d’apprentissage automatique avancées, des analyses statistiques robustes et une visualisation de haute qualité, le tout au sein d’un flux de travail unifié. Cette section est consacrée à la programmation croisée, où nous explorons comment combiner le meilleur des deux mondes.
Dans cette section, vous trouverez des tutoriels sur les sujets suivants:
Interopérabilité Python et R:
Apprenez à utiliser le package reticulate pour exécuter du code Python à partir de R et intégrer des bibliothèques dans les deux langages.Flux de travail en science des données : Python vs. R:
Comparez et opposez les flux de travail typiques de la science des données en Python et en R, et comprenez quand utiliser chaque outil en fonction des besoins de votre projet.Analyse des séries temporelles en Python et R:
Suivez des exemples côte à côte utilisant Facebook Prophet pour prévoir et analyser des données de séries temporelles dans les deux langages.
Pourquoi la programmation croisée?
La combinaison de Python et de R vous permet de:
- Exploiter des bibliothèques spécialisées:
Utilisez les vastes bibliothèques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond de Python aux côtés des puissants outils statistiques et de visualisation de R. - Améliorer la reproductibilité:
Intégrez des flux de travail pour garantir la robustesse et la reproductibilité de vos analyses, quel que soit le langage de programmation. - Optimiser les performances:
Sélectionner le meilleur outil pour chaque tâche, qu’il s’agisse de manipulation de données, de modélisation ou de visualisation.
Prochaines étapes
Explorez les tutoriels listés ci-dessus pour construire des flux de travail hybrides qui maximisent les forces de Python et de R. Que vous soyez novice en matière de programmation croisée ou que vous cherchiez à optimiser vos flux de travail existants, cette section vous fournit les ressources dont vous avez besoin pour réussir.
Bon codage, et profitez de la puissance de plusieurs langages de programmation pour vos projets de science des données!
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Réutilisation
Citation
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author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Programmation croisée en science des données},
date = {2024-02-12},
url = {https://www.datanovia.com/fr/learn/programming/cross-programming/index.html},
langid = {fr}
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