Introduction à l’Aide-mémoire : SAS, R (base, tidyverse, data.table), Arrow/DuckDB, et pandas

Cet aide-mémoire est conçu pour fournir des rappels pratiques et des points de référence pour ces outils. Que vous soyez en train de choisir un outil pour un projet spécifique ou de chercher à approfondir vos compétences dans un environnement particulier, cet aperçu vous aidera à comprendre les forces et les applications de chacun de ces outils dans le cadre de vos analyses de données :

• SAS : Un logiciel complet pour l’analyse statistique et la gestion des données, largement utilisé dans les entreprises et les institutions académiques pour sa robustesse et ses capacités avancées en gestion de données et statistiques.

• R : Un langage de programmation dédié à l’analyse statistique et à la visualisation des données, qui se divise en plusieurs environnements clés :

  • R base : La version de base du langage R, incluant des fonctions fondamentales pour la manipulation et l’analyse des données.
  • R tidyverse : Une collection de packages R conçus pour rendre la manipulation des données et la création de visualisations plus cohérentes et intuitives. Ce groupe de packages facilite la transformation, la visualisation et la gestion des données avec une syntaxe uniforme.
  • R data.table : Un package optimisé pour le traitement rapide des données, surtout utile pour les grands ensembles de données grâce à sa syntaxe efficace et ses performances élevées.

• Arrow/DuckDB :

  • Arrow : Un framework open-source pour la gestion des données en mémoire et l’interopérabilité entre différents systèmes de traitement de données. Il offre un format de données colonnaire efficace pour le stockage et le transfert de données.
  • DuckDB : Une base de données SQL en mémoire optimisée pour l’analyse de données, permettant des opérations SQL rapides et intégrées avec des environnements comme Python et R.

• pandas : Une bibliothèque Python incontournable pour la manipulation et l’analyse des données, offrant des structures de données flexibles et performantes pour gérer des ensembles de données complexes avec une syntaxe intuitive et des capacités de traitement puissantes.