Python mange-t-il lentement du R ? La raison pour laquelle RStudio est devenu Posit

À la suite de la conférence annuelle des utilisateurs de la société à Washington, DC, qui s’est tenue le 27 juillet, IDE (Integrated Development Environment) RStudio a annoncé qu’il avait un nouveau nom : Posit. Cette décision a marqué les plans d’expansion de l’entreprise avec un accent au-delà de R, y compris les utilisateurs de Python et de Visual Studio Code.

Pendant ce temps, la communauté scientifique des données open source Posit a déclaré: “Bien que beaucoup de choses resteront les mêmes, notre changement de marque entraînera des changements au-delà d’un nouveau nom.”

RStudio insiste sur le fait que ses produits commerciaux sont “bilingues” pour R et Python depuis de nombreuses années. Cependant, la marque “RStudio” a rendu difficile de convaincre les organisations de considérer ses produits pour les utilisateurs de Python.

Mais cela amène-t-il à croire que Python supplante d’une manière ou d’une autre R pour l’écosystème de la science des données ?

Cocktail de langues

Lors du Snowday 2022, la société cloud “Snowflake” a annoncé de nouveaux ajouts à sa plate-forme qui sont destinés à aider les scientifiques et les développeurs de données à trouver de nouvelles façons de développer des pipelines, des applications et des modèles ML avec la plate-forme de données unique de l’entreprise.

Lis: Snowflake est maintenant compatible avec Python

Au fil des ans, Posit (anciennement RStudio) est passé d’un outil exclusif à R à un écosystème de langage agnostique. Il y a eu un changement progressif de RStudio IDE pour être plus compatible avec Python. RStudio, un nom synonyme de développement R open source, s’est rebaptisé pour mieux représenter l’évolution de l’entreprise.

Cela a conduit au changement de marque des outils et des produits commerciaux. RStudio Connect a été renommé « Posit Connect » et RStudio Workbench en « Posit Workbench ». RStudio a déclaré dans un tweet que RStudio IDE sera toujours là pour offrir de l’aide avec le développement R open source.

Hadley Wickham, scientifique en chef de RStudio, a déclaré : “Nous ne passons pas de R à Python.” Il a en outre expliqué: «Je ne vais pas arrêter d’écrire du code R. . . Je ne vais pas apprendre Python”, mettant les préoccupations des utilisateurs à l’aise.

Bien que RStudio cherche à équilibrer la part des ingénieurs travaillant sur R avec d’autres avancées au fil du temps, la société affirme que la majorité des travaux continueront d’être liés à R.

Python peut-il remplacer R ?

Python et R sont utilisés à des fins similaires, mais diffèrent par essence.

Python est un langage de programmation orienté objet de haut niveau qui est livré avec des structures de données intégrées, ce qui en fait un langage de premier plan pour le développement d’applications. Les syntaxes Python sont simples et faciles à lire.

D’autre part, R est un langage de programmation utilisé pour l’analyse statistique des données et est livré avec un large éventail de techniques de modélisation linéaire, de tests statistiques, de modélisation non linéaire et de clustering. L’une des principales forces de R est la production facile d’un graphique, y compris les notations mathématiques et les formules.

Cependant, les deux langages sont préférés pour la science des données, l’analyse des données et l’apprentissage automatique. R se concentre principalement sur l’aspect statistique d’un projet tandis que Python est flexible dans son analyse et son utilisation des données.

R joue un rôle important dans la visualisation des données dans les graphiques. Cependant, il est difficile d’utiliser ce langage dans un environnement de production en raison de ses outils de production “encore à développer”. En revanche, Python peut être facilement intégré dans un environnement de travail complexe.

En ce qui concerne les performances, les utilisateurs préfèrent Python car il s’exécute plus rapidement que R dans tous les environnements. Cependant, un utilisateur a posté sur Reddit que Python possède des bibliothèques “gênantes” par rapport à celles riches en fonctionnalités de R.

(Source : Reddit)

Néanmoins, les deux langages font partie des favoris des utilisateurs en fonction de leur utilisation dans un environnement donné.

Une maison unique pour R et Python

Avec les communautés R et RStudio, la société a aidé les utilisateurs à poser et à répondre à des questions difficiles sur les données. En créant des outils open source pour rendre la science des données “code-first” accessible à des millions de personnes afin d’établir la reproductibilité comme base d’analyse et de communication, l’entreprise vise à favoriser les développements dans une communauté diversifiée.

RStudio a déclaré que l’une des idées fondamentales auxquelles la communauté croyait était l’impératif d’utiliser des logiciels open source pour le travail scientifique.

“Le travail scientifique doit être reproductible, résilient et doit encourager une large participation à la création des outils eux-mêmes.”

Hadley Wickham a déclaré: “Le nom commençait à peine à se sentir de plus en plus contraignant.” Wickham et le PDG JJ Allaire ont souligné que le changement de marque ne signifiait pas un abandon de R.

Cependant, un utilisateur affirme que le principal problème de R est avant tout la gouvernance.

Sur Python github, les utilisateurs pourront voir des milliers de demandes d’extraction et de problèmes, avec diverses personnes essayant de contribuer au langage de base. De plus, Python organise même des élections avec quiconque devenant théoriquement un “développeur python principal”.

L’utilisateur a ajouté : “Voulez-vous contribuer au langage R de base ? Vous ne pouvez pas. R est open source en termes de code source disponible, mais complètement fermé en termes de développement. Vous ne pouvez même pas créer directement un problème sur le bug tracker si vous trouvez un bug.

Si Python est une démocratie, R est le système féodal. De plus, étant donné que les développeurs principaux de R ne sont pas élus et que le nombre de développeurs principaux peut être compté, cela rend Python plus diversifié que R.

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