7 avantages d'utiliser Python pour la science des données

Saurez-vous deviner quel est le langage le plus utilisé dans l'univers de la Data Science ? Eh bien, à en juger par le titre de cet article, vous devez déjà savoir ce que c'est, et si vous vous posez encore la question, c'est Python.

Selon une analyse StackOverflow,

"L'utilisation de Python qui connaît la croissance la plus rapide concerne la science des données, l'apprentissage automatique et la recherche universitaire."

Derrière cet énorme fan-following de Python se cachent de nombreuses raisons. La principale raison étant que Python est super facile à apprendre. En ce qui concerne la science des données, Python est un outil astucieux avec toute une gamme d'avantages. Puisqu'il est open-source, il est flexible et s'améliore continuellement. De plus, Python dispose d'un éventail de bibliothèques utiles et il ne faut pas oublier qu'il peut être intégré à d'autres langages (comme Java) ainsi qu'aux structures existantes. Pour faire court, Python est un excellent outil de Data Science.

Nous allons vous donner 6 bonnes raisons de soutenir notre revendication !

1. Simplicité!

Lorsque l'on parle de la popularité de Python dans la communauté de la programmation et de la science des données, la première chose qui vient à l'esprit est sa simplicité. L'une des meilleures caractéristiques de Python est sa simplicité et sa lisibilité inhérentes qui en font un langage convivial pour les débutants. Sa syntaxe est soignée et lucide, offrant ainsi une courbe d'apprentissage plus courte que la plupart des autres langues. En fait, vous pourriez écrire un programme beaucoup plus rapidement en Python qu'avec d'autres langages tels que C++ ou Java.

Python est rapide car il vous permet d'accéder directement à la partie recherche sans avoir à passer des heures à lire la documentation. Aujourd'hui, Python est largement utilisé pour l'analyse de données, l'analyse statistique, le développement Web, le traitement de texte et bien plus encore.

2. Bibliothèques – il y en a une pour chaque besoin !

Alors que la simplicité de Python en fait le premier choix pour beaucoup, son assortiment de bibliothèques fantastiques le rend d'autant plus attrayant pour les professionnels de la science des données. Au fil des ans, Python s'est enrichi avec l'inclusion de bibliothèques qui améliorent encore plus ses fonctionnalités. Il existe tellement de bibliothèques que vous êtes sûr d'en trouver une sur mesure pour répondre à vos besoins en science des données.

Jetons un coup d'œil à certaines des bibliothèques Python les plus populaires -

NumPy est l'une des premières bibliothèques à avoir trouvé un cas d'utilisation en Data Science. Il intègre des fonctions mathématiques de haut niveau qui fonctionnent sur des tableaux et des matrices multidimensionnels et est excellent pour le calcul scientifique.

Pandas a été construit sur NumPy. Il s'agit de la bibliothèque d'analyse de données de Python et peut être utilisée pour tout, de l'importation de données à partir de feuilles Excel au traitement d'ensembles de données pour l'analyse de séries chronologiques.

SciPy est l'équivalent scientifique de NumPy. Il dispose de tous les outils nécessaires à l'intégration numérique et à l'analyse efficace des données scientifiques. Matplotlib est une bibliothèque de traçage 2D qui est équipée de tous les outils nécessaires à la visualisation des données des offres. Scikit-Learn et PyBrain sont des librairies ML équipées de modules de développement de réseaux de neurones.

En dehors de ces bibliothèques, il existe également d'autres bibliothèques comme SymPy (applications statistiques) ; Shogun, PyLearn2 et PyMC (apprentissage automatique) ; Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib et seaborn (visualisation et traçage des données), et csvkit, PyTables, SQLite3 (formatage et stockage des données), pour n'en nommer que quelques-uns.

3. Approche multi-paradigme.

Une grande chose à propos de Python est que, contrairement aux langages POO, il n'est pas limité dans son approche - c'est un langage de programmation multi-paradigme. Ainsi, par exemple, alors qu'en Java, vous seriez obligé de créer une classe OO distincte pour imprimer "Hello World", vous n'avez pas à le faire en Python. Ayant une approche multi-paradigme, Python prend en charge les styles de programmation fonctionnels, procéduraux, orientés objet et orientés aspect.

4. Intégration d'applications d'entreprise (EAI).

Python est un excellent outil pour l'intégration d'applications d'entreprise (EAI). Comme nous l'avons mentionné précédemment, Python est hautement intégrable dans les applications, même celles écrites dans d'autres langages de programmation. Ainsi, il permet une intégration facile avec d'autres langages, facilitant ainsi le processus de développement Web. Par exemple, il peut invoquer des composants CORBA/COM et également appeler directement depuis et vers du code Java, C++ ou C. La forte intégration de Python avec Java, C et C++ en fait un excellent choix pour les scripts d'application.

De plus, Python est également un outil utile pour les tests de logiciels grâce à de solides capacités de traitement de texte et d'intégration. Il est livré avec son cadre de test unitaire unique et peut également être utilisé pour développer des applications de bureau GUI sophistiquées.

5. Le cahier Jupyter.

Travaillant avec Python, chaque programmeur connaît le Jupyter Notebook. Il s'agit d'une application Web open source qui permet aux codeurs d'écrire du code expressif. Le Jupyter Notebook est un outil pratique pour la science des données et le ML. Il vous permet d'exposer vos découvertes et d'intégrer les résultats (visualisations) dans le même document que votre code.

Parmi les nombreux services liés au Jupyter Notebook, il y a le Google Colaboratory qui vous offre des avantages de cloud computing gratuits ainsi qu'un accès à des GPU hautes performances pour exécuter le Jupyter Notebook. Étant donné que Google Colab est directement synchronisé avec les applications Google Drive, vous pouvez stocker vos données et vos blocs-notes sur votre Google Drive.

6. Communauté - il y a toujours quelqu'un sur qui compter !

Quoi de plus génial à propos de Python que les choses que nous avons déjà mentionnées jusqu'à présent ?

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La communauté Python.

Pour le meilleur ou pour le pire, la communauté Python sera toujours là pour vous. Il n'y a pas de problème, pas de problème ou pas de question qui ne sera pas résolu ou répondu par les passionnés et les bénévoles de Python. Tout ce que vous devez faire est de demander. C'est l'une des caractéristiques les plus louables des communautés open source - elles sont toujours ouvertes aux discussions.

Si vous êtes coincé quelque part dans votre code ou sur quelque chose, vous pouvez être sûr que quelqu'un quelque part a déjà rencontré un tel problème. Donc, il y a toujours une solution. Vous pouvez vous connecter avec des experts Python et des membres de la communauté sur des plateformes en ligne comme Reddit et StackOverflow, ou vous pouvez assister à des rencontres/conférences et autres rassemblements.

En résumé, Python s'est avéré être un changeur de jeu pour la science des données. Il regorge d'outils et de fonctionnalités utiles qui en font le premier choix de nombreux scientifiques et analystes de données du monde entier.

Bien que nous soyons convaincus que les raisons ci-dessus suffisent à vous montrer les avantages de Python pour la science des données, vous devez le tester par vous-même pour le croire !