Transition entre Python et R

Introduction

Bienvenue dans la section Transition, votre porte d’entrée pour maîtriser Python et R pour la science des données. Que vous veniez de R et cherchiez à tirer parti de l’écosystème robuste de Python, ou que vous souhaitiez travailler efficacement dans un environnement bi-langue, cette collection de tutoriels propose des comparaisons pratiques et des guides complets. Vous y trouverez des ressources qui couvrent des sujets clés tels que la manipulation des données, la visualisation, les flux de travail d’apprentissage automatique et les différences de syntaxe, vous permettant ainsi d’acquérir les compétences nécessaires pour naviguer de manière transparente entre les deux langages.

Ce que vous apprendrez

Cette section comprend une série de tutoriels conçus pour vous aider à effectuer une transition en douceur:

• Python pour les utilisateurs de R : transition vers Python pour la science des données
  Apprenez à tirer parti de vos compétences R existantes pour devenir productif en Python grâce à des exemples concrets et des conseils pratiques.

• Manipulation de données en Python vs. R : dplyr vs. pandas
  Comparez les capacités de traitement des données de dplyr de R et de pandas de Python à l’aide d’exemples détaillés.

• Visualisation de données pour les utilisateurs de R : ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn
  Explorer comment créer des visualisations similaires en utilisant ggplot2 en R et matplotlib/Seaborn en Python.

• Workflows d’apprentissage automatique : tidymodels vs. scikit-learn
  Découvrez comment la formation, l’évaluation et la prédiction des modèles d’apprentissage automatique se comparent entre tidymodels en R et scikit-learn en Python.

• Syntaxe R vs Syntaxe Python : Guide comparatif pour les débutants
  Comprendre les principales différences syntaxiques entre R et Python à l’aide d’exemples de code côte à côte, des opérations de base aux sujets avancés.

• R et Python : un guide complet des traductions de code
  Accédez à une référence détaillée pour traduire le code R courant en Python, couvrant la syntaxe générale, les opérations sur les cadres de données, les types d’objets, etc.

Exploration plus approfondie

Chacun de ces tutoriels est conçu pour répondre aux défis spécifiques de la transition entre R et Python. Que vous souhaitiez apprendre à convertir votre code de manipulation de données, à recréer des visualisations ou à comprendre les nuances de la construction de modèles dans chaque langage, vous trouverez ici les ressources dont vous avez besoin.

Bon codage et bon voyage dans la maîtrise de Python et de R pour la science des données!

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Note

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