Python est le langage de programmation préféré des Data Scientists. Ils ont besoin d’un langage facile à utiliser, avec une disponibilité décente des bibliothèques et une grande communauté. Les projets ayant des communautés inactives sont généralement moins susceptibles de mettre à jour leurs plates-formes. Mais alors, pourquoi Python est populaire en Data Science ?
Nous avons examiné les raisons pour lesquelles Python est si répandu dans la Data Science (science des données) et comment vous pouvez l’utiliser dans vos projets Big Data et Machine Learning.
Pourquoi Python est le meilleur ?
Python est connu depuis longtemps comme un langage de programmation simple à maîtriser, du point de vue de la syntaxe. Python possède également une communauté active et un vaste choix de bibliothèques et de ressources. Le résultat ? Vous disposez d’une plate-forme de programmation qu’il est logique d’utiliser avec les technologies émergentes telles que l’apprentissage automatique et la Data Science.
Les professionnels travaillant avec des applications de science des données ne veulent pas s’embourber dans des exigences de programmation compliquées. Ils veulent utiliser des langages de programmation tels que Python pour effectuer des tâches sans tracas.
Python permet également aux développeurs de déployer des programmes et de faire fonctionner des prototypes, accélérant ainsi considérablement le processus de développement.
C’est pourquoi Python est populaire au point que 48% des Data Scientists ont classé Python comme leur langage de programmation préféré.
Pourquoi Data Science et Python sont bien liés?
Les Librairies Python pour Data Science les plus populaires ?
La science des données consiste à extrapoler des informations utiles à partir de vastes stocks de statistiques, de registres et de données. Ces données sont généralement non triées et difficiles à corréler avec une précision significative. L’apprentissage automatique peut établir des liens entre des ensembles de données disparates, mais requiert de la sophistication informatique et du pouvoir.
Python répond à ce besoin en étant un langage de programmation polyvalent. Il vous permet de créer une sortie CSV pour une lecture facile des données dans une feuille de calcul. Vous pouvez également utiliser des sorties de fichiers plus complexes pouvant être ingérées par des clusters d’apprentissage automatique à des fins de calcul.
Exemple :
Les prévisions météorologiques s’appuient sur des lectures antérieures tirées de relevés météorologiques datant d’un siècle. L’apprentissage automatique peut aider à créer des modèles prédictifs plus précis basés sur les événements météorologiques passés. Python peut le faire car il est léger et efficace pour exécuter du code, mais il est également multifonctionnel. En outre, Python peut prendre en charge les styles de programmation orientés objet, structuré et fonctionnel, ce qui signifie qu’il peut trouver une application n’importe où.
Une des principales raisons pourquoi Python est populaire est le nombre bibliothèques disponible qui avoisinent les 70 000 bibliothèques. Comme mentionné précédemment, Python propose de nombreuses bibliothèques orientées vers la science des données. Une simple recherche sur Google révèle de nombreuses librairies du Top 10 des packages de Data Science. La bibliothèque d’analyse de données la plus populaire est une bibliothèque open source appelée Pandas. Il s’agit d’un ensemble d’applications hautes performances qui simplifie considérablement l’analyse de données en Python.
Python dispose des outils nécessaires pour exécuter toute une gamme de fonctions puissantes. Il n’est pas étonnant que les spécialistes de l’informatique aient adopté Python.
Dernières pensées
Python est encore en développement, ce qui signifie qu’il reçoit des mises à jour et des versions régulières. Vous pouvez donc être assuré que l’apprentissage de Python pour la science des données est une bonne utilisation de votre temps. Au fur et à mesure que le big data et l’apprentissage automatique se généraliseront dans les entreprises et les gouvernements, la demande pour davantage de praticiens qualifiés pour Python augmentera.
Pourquoi ne pas commencer à apprendre Python aujourd’hui ?
