Avec l'évolution constante de la science des données, vous devez maîtriser les technologies de pointe dans le domaine. Dans cet article, nous examinerons les principaux langages de programmation utilisés en science des données.
Les données sont devenues extrêmement précieuses au cours de la dernière décennie.
Toutes les grandes entreprises disposent de données précieuses qui, avec l'aide d'un bon data scientist, peuvent améliorer la façon dont elles mènent leurs activités. Dans d'autres cas, identifiez les stratégies qui ne fonctionnent peut-être pas très bien.
L'industrie est en pleine expansion et la demande de spécialistes des données augmente.
Si vous souhaitez devenir data scientist, vous devez commencer par apprendre les meilleurs langages de programmation dans le domaine.
Examinons les langages les plus utilisés en Data Science et pourquoi 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 TIOBÉ confirmer cela.
Python est l'un des langages les plus puissants et les plus flexibles, et il est également largement utilisé en science des données. La raison principale est sa syntaxe simple et élégante, ainsi qu'une grande collection de bibliothèques tierces.
Un outil que vous trouverez partout dans le domaine de la science des données est Juppéyter.
Avec Cahiers Jupyter, vous pouvez voir rapidement les résultats du code avec lequel vous travaillez, tracer des données et créer Documentation de votre code via des blocs de démarquage.
Ce n'est pas un outil Python uniquement, mais la combinaison la plus courante est Python et Jupyter.
La communauté de Python est toujours amicale avec les nouveaux arrivants. Vous aurez toujours des forums et des sites comme Stack Overflow pour résoudre vos doutes.
Si vous voulez commencer à apprendre cette langue, nous avons le parfait Liste des ressources d'apprentissage Python à vos fins.
R
R est un langage de programmation open source introduit pour la première fois en 1993 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.
Bien que R soit largement utilisé par les chercheurs, il est aujourd'hui utilisé par les grandes entreprises de technologie comme Google, Facebook et Twitter, à des fins liées à l'analyse de données et statistiques.
On pourrait parler pendant des heures de l'avantage de cette langue.
R, tout comme Python, est un langage interprété, vous pouvez donc exécuter votre code sans avoir besoin d'un compilateur. Dans le même temps, R est multiplateforme, vous n'avez donc pas à vous soucier de votre système d'exploitation.
R est un langage si populaire que vous avez beaucoup d'éditeurs et IDE à choisir. Mais depuis de nombreuses années, RStudio a été l'IDE le plus populaire pour le développement R.
Vous pouvez aller au-delà de l'utilisation classique 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 Paquet brillant, vous pouvez développer des applications Web esthétiques dans le confort de votre R IDE.
Si vous aimez les statistiques ou la recherche, utiliser R devrait être une évidence.
Julia
Julia tire le meilleur parti de langages tels que Python, Ruby, Lisp et R, le combine avec la vitesse de C et inclut une notation mathématique familière, tout comme Matlab.
Nous pouvons désigner Julia comme la tentative ambitieuse de créer un langage assez bon pour la programmation générale tout en étant étonnant dans des disciplines spécifiques de l'informatique, comme machine learning, fouille de données, informatique distribuée et parallèle.
L'un des principaux avantages de Julia est sa vitesse, étant comparable à des langages comme C, Rust, Lua et Go. C'est parce qu'il est compilé juste-à-temps (JIT).
Au cours des dernières années, Julia a considérablement augmenté sa base d'utilisateurs. Nous pouvons le voir dans le nombre de téléchargements accumulés à partir de 2022.
Julia est incroyablement douée en science des données parce que :
- La langue 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 prêt à l'emploi.
- Dactylographie 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 de Julia est si vigoureuse qu'elle a créé une chanson en l'honneur de cette langue.
Si vous voulez un langage avec un support pour la science des données prêt à l'emploi, la facilité d'utilisation de Python et la vitesse 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 s'exécute dans la JVM (Java Virtual Machine) ou avec JavaScript dans votre navigateur.
Il a été créé pour améliorer certains aspects qui Java programmeurs considérés comme fastidieux et contraignants. Parmi ces améliorations, on trouve l'incorporation de la programmation fonctionnelle en plus du paradigme orienté objet déjà familier. C'est également un avantage que Scala soit un langage plus rapide que Python ou même Java lui-même.
De nombreux scientifiques des données ont intégré Scala à leur ensemble d'outils car il est inestimable lorsqu'il s'agit d'analyser de grands ensembles de données.
Selon la Enquête Stack Overflow 2021, Scala est la 7ème langue la plus payée au monde. Mais vous devez être prudent avec cette statistique car les emplois Scala ne sont pas si courants dans l'industrie.
Étant donné que Scala s'exécute sur la JVM, vous aurez accès à une tonne de bibliothèques existantes et à certains packages Scala uniquement utilisés dans le Big Data, mathématiques, bases de données et informatique en général.
Si vous maîtrisez déjà Java, Scala pourrait être le bon langage pour passer à la science des données.
Voici le tournée officielle afin que vous puissiez commencer cette aventure tout de suite.
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 ne fait pas 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 frameworks populaires tels que Hadoop ou Spark pour faire de lourdes analyses de données.
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 écrit leur logiciel, il est plus confortable de tout faire dans le même langage .
Cela étant dit, Java est utilisable dans la plupart des domaines de la science des données, tels que la gestion de bases 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 les mathématiques et le calcul statistique.
Les scientifiques des données utilisent principalement ce langage pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. La meilleure partie est que vous avez tout dans un seul espace de travail.
Il est principalement utilisé dans les universitaires, mais c'est toujours un excellent choix pour construire une base profonde sur les concepts de la science des données.
Le seul inconvénient de MATLAB est qu'il s'agit d'un logiciel payant. Vous utiliserez donc principalement ce langage si vous êtes inscrit dans une université ou si vous l'utilisez déjà dans votre JOB.
Vérifiez les MathWorks officiels liste de ressources pour commencer votre parcours d'apprentissage dès aujourd'hui.
C++
Pour finir cette liste, nous avons C + +. Bien qu'il soit principalement utilisé pour créer des applications et des systèmes d'exploitation, nous n'aurions pas pu voir l'essor moderne de la science des données sans lui.
Les data scientists préfèrent les langages faciles à utiliser et à déboguer comme Python ou R, car ils ne veulent pas passer du temps à corriger un bogue C/C++ étrange.
Cependant, C++ joue un rôle majeur dans la science des données car de nombreuses bibliothèques utilisées dans d'autres langages y sont écrites. La création d'un modèle d'apprentissage automatique nécessite un effort de calcul, il est donc logique d'utiliser un langage efficace comme C++.
Si vous souhaitez participer à l'industrie de la science des données en développant des bibliothèques pour d'autres langages, C++ peut être le bon choix.
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré les langages de programmation les plus utilisés pour 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 soit par Pythonou R. Une fois que vous avez acquis une expérience concrète de la création de projets, vous pouvez commencer à étendre votre ensemble d'outils en apprenant d'autres langages comme Julia ou Scala.
Peu importe ce que vous choisissez, rappelez-vous que la création d'un portefeuille est le moyen d'obtenir un emploi bien rémunéré dans la technologie, mais vous devez commencer par quelque chose. Qu'en est-il de ces ressources d'apprentissage de la science des données?
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