Avec l’évolution constante de la science des données, vous devez maîtriser les technologies de pointe dans ce domaine. Dans cet article, nous allons examiner les principaux langages de programmation utilisés dans la science des données.

Les données ont pris une valeur considérable au cours de la dernière décennie.

Toutes les grandes entreprises disposent de données précieuses qui, avec l’aide d’un bon scientifique des données, peuvent améliorer la façon dont elles mènent leurs activités. Dans d’autres cas, il s’agit de mettre le doigt sur des stratégies qui ne fonctionnent peut-être pas très bien.

Le secteur est en pleine expansion et la demande de scientifiques des données augmente.

Si vous souhaitez devenir un data scientist, vous devez commencer par apprendre les principaux langages de programmation dans ce domaine.

Examinons les langages les plus utilisés dans le domaine de la science des données et les raisons pour lesquelles vous devriez les utiliser.

Python

De nos jours, Python est le langage de programmation le plus utilisé. Plusieurs indices de langages de programmation comme PYPL et TIOBE le confirment.

Tableau des langages de programmation les plus utilisés par PYPL.

Python est l’un des langages les plus puissants et les plus flexibles qui soient, et il est également très utilisé dans le domaine de la science des données. La raison principale en est sa syntaxe simple et élégante, ainsi qu’une vaste collection de bibliothèques tierces.

Jupyter est un outil que vous trouverez partout dans le domaine de la science des données.

Avec les carnets Jupyter, vous pouvez rapidement voir les résultats du code sur lequel vous travaillez, tracer des données et créer une documentation de votre code via des blocs markdown.

Il ne s’agit pas d’un outil exclusivement Python, mais la combinaison la plus courante est Python et Jupyter.

Bloc-notes Jupyter

La communauté Python est toujours accueillante pour les nouveaux venus. Vous aurez toujours des forums et des sites comme Stack Overflow pour résoudre vos doutes.

Si vous souhaitez commencer à apprendre ce langage, nous avons la liste des ressources d’apprentissage de Python idéale pour vous.

R

R est un langage de programmation open-source introduit pour la première fois en 1993 et utilisé pour le calcul statistique, l’analyse de données et l’apprentissage automatique.

Selon une analyse de Stack Overflow, la popularité de R a augmenté au cours des deux dernières années.

La popularité croissante de R

Bien que R soit largement utilisé par les chercheurs, il est aujourd’hui utilisé par les grandes entreprises technologiques telles que Google, Facebook et Twitter, à des fins liées à l’analyse des données et aux statistiques.

Nous pourrions parler pendant des heures des avantages de ce langage.

R, tout comme Python, est un langage interprété, ce qui vous permet d’exécuter votre code sans avoir besoin d’un compilateur. En même temps, R est multiplateforme, vous n’avez donc pas à vous soucier de votre système d’exploitation.

R est un langage tellement populaire que vous avez le choix entre de nombreux éditeurs et IDE. Mais depuis de nombreuses années, RStudio est l’IDE le plus populaire pour le développement de R.

RStudio

Vous pouvez aller au-delà de l’utilisation conventionnelle des statistiques. Avec R, vous avez accès à un immense répertoire de bibliothèques qui vous permettent de créer des applications de toutes sortes. Par exemple, avec le paquetage Shiny, vous pouvez développer des applications web esthétiques depuis le confort de votre IDE R.

Si vous vous intéressez aux statistiques ou à la recherche, l’utilisation de R devrait être une évidence.

Julia

Julia prend le meilleur de langages comme Python, Ruby, Lisp et R, le combine avec la rapidité du C et inclut une notation mathématique familière tout comme Matlab.

Nous pouvons considérer Julia comme une tentative ambitieuse de créer un langage suffisamment bon pour la programmation générale tout en étant étonnant dans des disciplines spécifiques de l’informatique, telles que l’apprentissage automatique, l’exploration de données, l’informatique distribuée et parallèle.

L’un des principaux avantages de Julia est sa vitesse, comparable à celle de langages tels que C, Rust, Lua et Go. Ceci est dû au fait qu’il est compilé en Just-In-Time (JIT).

Les benchmarks de Julia

Au cours des dernières années, Julia a considérablement augmenté le nombre de ses utilisateurs. Le nombre de téléchargements cumulés en 2022 en témoigne.

Julia est incroyablement bien adapté à la science des données pour les raisons suivantes :

  • Le langage est plus facile à apprendre pour les mathématiciens. Il utilise une syntaxe similaire aux formules mathématiques utilisées par les non-programmeurs.
  • Gestion automatique de la mémoire avec contrôle manuel du ramasse-miettes.
  • Optimisé pour l’apprentissage automatique et les statistiques dès le départ.
  • Typage dynamique, presque comme s’il s’agissait d’un langage de script.
  • Plusieurs bibliothèques Julia pour interagir avec vos données(DataFrames.jl, JuliaGraphs, entre autres).

La communauté Julia est si dynamique qu’elle a créé une chanson en l’honneur de ce langage.

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Si vous voulez un langage qui supporte la science des données dès le départ, la facilité d’utilisation de Python et la rapidité de C, Julia est votre langage de choix.

Scala

Scala est un langage de programmation de haut niveau introduit pour la première fois en 2004 qui fonctionne dans la JVM (Java Virtual Machine) ou avec JavaScript dans votre navigateur.

Il a été créé pour améliorer certains aspects que les programmeurs Java considéraient comme fastidieux et restrictifs. Parmi ces améliorations, nous trouvons l’incorporation de la programmation fonctionnelle en plus du paradigme orienté objet déjà familier. Scala est également un langage plus rapide que Python ou même Java.

De nombreux scientifiques des données ont intégré Scala dans leur ensemble d’outils, car il est inestimable lorsqu’il s’agit d’analyser de grands ensembles de données.

Selon l’enquête Stack Overflow 2021, Scala est le 7e langage le plus payé au monde. Il convient toutefois d’être prudent avec cette statistique, car les emplois en Scala ne sont pas très répandus dans l’industrie.

Comme Scala fonctionne sur la JVM, vous aurez accès à une tonne de bibliothèques existantes et à certains packages exclusivement en Scala utilisés dans les domaines du big data, des mathématiques, des bases de données et de l’informatique en général.

Si vous maîtrisez déjà Java, Scala pourrait être le langage idéal pour passer à la science des données.

Voici la visite officielle qui vous permettra de vous lancer dans l’aventure dès maintenant.

Java

Java est l’un des langages de programmation les plus utilisés et les plus appréciés depuis des décennies. C’est un langage polyvalent qui peut être utilisé dans presque toutes les situations imaginables.

La science des données n’est pas une exception. Bien que Java soit principalement utilisé dans les applications mobiles et web, en raison de sa forte base d’utilisateurs, il est utilisé avec d’autres cadres populaires tels que Hadoop ou Spark pour effectuer des analyses de données lourdes.

En conclusion, plus que de parler de Java comme le meilleur choix pour la science des données, nous devrions réaliser qu’en raison du nombre de développeurs Java et des entreprises qui ont déjà leurs logiciels écrits dans ce langage, il est plus confortable de tout faire dans le même langage.

L’utilisation de Java au fil des ans

Ceci étant dit, Java est utilisable dans la plupart des domaines de la science des données, tels que la gestion de base de données, l’apprentissage automatique,

Si vous connaissez Java, il est beaucoup plus facile d’apprendre quelques bibliothèques que d’apprendre l’utilisation d’un langage complètement différent comme R ou Julia.

MATLAB

MATLAB est un langage de programmation propriétaire utilisé par des millions d’ingénieurs et de scientifiques pour le calcul mathématique et statistique.

Les scientifiques des données utilisent principalement ce langage pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique. L’avantage est que vous avez tout dans un seul espace de travail.

MATLAB est surtout utilisé dans les universités, mais il reste un excellent choix pour acquérir des connaissances approfondies sur les concepts de la science des données.

Le seul inconvénient de MATLAB est qu’il s’agit d’un logiciel payant. Vous n’utiliserez donc ce langage que si vous êtes inscrit dans une université ou si vous l’utilisez déjà dans le cadre de votre travail.

Consultez la liste officielle des ressources MathWorks pour commencer votre apprentissage dès aujourd’hui.

C

Pour terminer cette liste, nous avons le langage C . Bien qu’il soit principalement utilisé pour créer des applications et des systèmes d’exploitation, nous n’aurions pas pu assister à l’essor moderne de la science des données sans lui.

Les scientifiques des données préfèrent les langages faciles à utiliser et à déboguer comme Python ou R, car ils ne veulent pas passer du temps à corriger des bogues C/C étranges.

Cependant, le langage C joue un rôle majeur dans la science des données, car de nombreuses bibliothèques utilisées dans d’autres langages sont écrites dans ce langage. La création d’un modèle d’apprentissage automatique demande un effort de calcul, il est donc logique d’utiliser un langage efficace comme le C.

Si vous souhaitez participer à l’industrie de la science des données en développant des bibliothèques pour d’autres langages, le C peut être le bon choix.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les langages de programmation les plus utilisés dans le domaine de la science des données. Ce domaine connaît une croissance explosive et c’est aujourd’hui le moment idéal pour commencer votre carrière en tant que data scientist.

Si vous débutez, je vous recommande de commencer par Python ou R. Une fois que vous aurez acquis une certaine expérience de la création de projets, vous pourrez commencer à élargir votre palette d’outils en apprenant d’autres langages comme Julia ou Scala.

Quel que soit votre choix, n’oubliez pas que la création d’un portfolio est le moyen d’obtenir un emploi bien rémunéré dans la technologie, mais vous devez commencer par quelque chose. Que pensez-vous de ces ressources d’apprentissage de la science des données?

Bon codage !