Envisagez-vous de vous lancer dans la science des données et vous vous demandez si vous devriez apprendre Python ? Voulez-vous savoir pourquoi Python est si populaire en science des données ? Cet article explique pourquoi l'apprentissage de Python est important pour les data scientists et fournit des conseils et des ressources pour apprendre.
Python est le langage de programmation le plus répandu chez les data scientists. Si vous envisagez de travailler en tant que data scientist, il y a de fortes chances que vous deviez travailler avec lui. Python, en science des données, est essentiel.
Vous vous demandez peut-être pourquoi si vous débutez dans la science des données. La science des données semble avoir plus à voir avec les statistiques et les affaires dès le départ et peu avec la programmation. À quoi sert la programmation dans ce rôle ?
Vous vous demandez peut-être aussi :pourquoi Python en science des données, en particulier ? Il existe d'autres grands langages de programmation scientifique comme R, MATLAB et Julia. Qu'est-ce qui a fait le succès de Python par rapport à ceux-ci ?
Ensuite, si vous envisagez d'apprendre Python pour la science des données, il est difficile de décider quoi apprendre et par où commencer. L'écosystème de Python dans la science des données est déjà énorme.
Nous vous donnons donc dans cet article un aperçu de la science des données et des raisons de la popularité de Python pour les scientifiques des données. Il fournit également des ressources pour vous aider à décider par où commencer et ce que vous pouvez utiliser immédiatement.
Si vous êtes impatient de commencer à apprendre, notre parcours Python pour la science des données enseigne les bases de Python dont vous avez besoin dans un rôle de science des données. Après avoir appris le cœur de Python, vous apprenez à gérer les données de chaîne et à travailler avec les formats de données les plus courants en science des données (Excel, JSON et CSV). La piste d'apprentissage se compose de 5 cours Python distincts et de plus de 300 défis de codage interactifs.
Lisez la suite si vous voulez comprendre la pertinence de Python dans la science des données.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données est un domaine professionnel visant à extraire de la valeur des données par des moyens analytiques. Ce n'est pas une discipline entièrement nouvelle, mais elle est devenue populaire au cours des dix dernières années.
Les organisations ont commencé à rechercher des data scientists en raison de l'augmentation du volume de données disponibles et de la montée en puissance d'outils efficaces pour les gérer et les analyser. Les data scientists génèrent de la valeur en utilisant les données pour produire des informations et créer des produits et services basés sur les données.
Les tâches et les méthodes spécifiques des scientifiques des données ne sont pas toujours claires en raison de la nouveauté de la profession et de son paysage commercial et technologique en évolution. Les problèmes auxquels les scientifiques des données sont confrontés changent en fonction de l'industrie et du cas d'utilisation, et nous avons vu différents rôles promus sous le même parapluie "science des données".
Une façon de comprendre le rôle du scientifique des données est de le différencier des autres rôles tels que les analystes de données, les analystes de bases de données, les ingénieurs de données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les ingénieurs en analyse. Les scientifiques des données appliquent des méthodes analytiques aux données et sont moins concernés par le stockage et la gestion des données ou le cycle de vie du modèle que leurs homologues ingénieurs. Contrairement aux analystes, les scientifiques des données utilisent souvent la programmation pour produire des solutions informatiques (par exemple, des modèles d'apprentissage automatique) pour leurs problèmes analytiques.
Voici une liste des tâches courantes que les data scientists effectuent dans leur travail quotidien :
- Rechercher et comprendre des ensembles de données
- Collecte de données à partir de sources externes.
- Nettoyage et préparation des ensembles de données pour analyse
- Obtenir des insights à partir des données en produisant des métriques, des statistiques descriptives et des visualisations
- Produire des rapports, des pipelines de rapports et des tableaux de bord
- Extraire des insights complexes à l'aide de moyens statistiques
- Création de modèles statistiques à des fins prédictives ou d'exploration de données
La science des données est un sujet brûlant depuis la pandémie, et il semble probable qu'elle le restera à l'avenir. La quantité de données que nous produisons augmente de façon exponentielle, donnant lieu à de nouveaux cas d'utilisation. Les salaires des scientifiques des données reflètent également cette demande.
L'histoire de l'intérêt pour le mot-clé "data science" dans Google ( source )
Si vous souhaitez faire progresser votre carrière, acquérir des compétences en science des données comme Python peut être une bonne chose.
Pourquoi Python est populaire en science des données
Python est le principal langage de codage que les data scientists utilisent généralement quotidiennement.
Le créateur de Python, Guido van Rossum, a commencé à développer Python au début des années 1990. Les grands principes qu'il a suivis dans sa conception étaient l'accessibilité, le support multi-paradigmes et la modularité. Il a rendu le projet open source pour atteindre ces objectifs et a créé une syntaxe propre, proche de l'anglais, utile pour les tâches quotidiennes.
Ces principes de conception ont rendu Python très populaire dans l'industrie ainsi que dans le milieu universitaire et l'un des langages de programmation les plus utilisés au monde avec de nombreux avantages.
Python est l'un des langages les plus faciles à apprendre pour un débutant. Sa syntaxe est simple et facile à comprendre. Mais malgré sa simplicité, son riche écosystème de bibliothèques permet aux utilisateurs de créer des applications utiles en un temps relativement court.
La flexibilité de Python l'empêche également d'être limité à un cas d'utilisation particulier comme le développement Web, l'analyse statistique ou les scripts. Vous pouvez utiliser Python dans n'importe lequel de ces domaines et bien d'autres ! Cela a valu à Python le surnom de "deuxième meilleur langage pour tout".
Source
Python convient également bien pour travailler avec des données, la visualisation de données et d'autres domaines de la science des données en raison de sa large sélection de bibliothèques de science des données.
Comme Python a été couramment enseigné dans les universités, de nombreux chercheurs ont produit leurs bibliothèques de modélisation en Python et l'ont rendu accessible au public. Étant donné que le langage suit les principes de développement logiciel, ces bibliothèques sont faciles à intégrer dans des applications prêtes pour l'industrie.
Python est un excellent choix comme premier langage de programmation à apprendre, surtout si vous envisagez de vous lancer dans la science des données. Une fois que vous avez choisi votre éditeur de code préféré, vous pouvez commencer à coder immédiatement.
Apprendre Python pour la science des données
Il existe un large éventail de ressources pour apprendre Python. Vous pouvez commencer par lire des articles de blog ou fouiller dans des livres.
Cependant, il est facile de se perdre dans les mauvaises herbes en raison de la flexibilité de Python et de son large éventail de cas d'utilisation. Vous arrivez bientôt à la « paralysie de l'analyse », confronté à trop d'options et ne parvenant pas à vous engager de peur de choisir le mauvais chemin. De plus, l'écosystème Python ne cesse de croître, et même si apprendre tous ses détails est amusant, ils ne correspondent pas nécessairement à ce que les employeurs recherchent lors d'un entretien d'embauche.
Évitez ces problèmes en suivant une approche structurée et ciblée, en acquérant des compétences utiles qui sont rapidement applicables maintenant et à l'avenir. Une excellente façon d'y parvenir consiste à réaliser des projets pratiques dans lesquels vous résolvez des problèmes de science des données. Il vous offre une expérience complète et vous permet de construire votre portefeuille. Trouvez des idées de projets ici ou dans cet article.
Nous avons développé nos cours sur LearnPython.com en gardant ces principes à l'esprit. Il existe des ressources dans nos cours Python pour toutes les étapes de votre processus d'apprentissage en science des données :
- Si vous êtes débutant, commencez à apprendre Python avec notre parcours d'apprentissage Python Basics. Il vous apprend le fonctionnement des ordinateurs, les bases de la programmation et les structures de données de base de Python.
- Le cours Apprendre à programmer avec Python est disponible pour les débutants complets, mais couvre davantage de sujets. Il vous apprend les structures de données et les algorithmes ; vous découvrez les problèmes fondamentaux de l'informatique, comme la façon de rendre les programmes rapides et économes en mémoire.
- Si vous connaissez déjà Python mais que vous souhaitez augmenter votre niveau de confiance, améliorez vos compétences en faisant de nombreux exercices pratiques. Dans ce court cours, vous vous mettez au défi en résolvant des énigmes de programmation et en affinant vos compétences avec des cas extrêmes.
- Ou, si vous souhaitez passer directement à l'utilisation de Python dans un contexte de science des données, consultez notre Introduction à Python pour la science des données. Vous pouvez suivre ce cours sans aucune expérience en programmation. Le cours vous enseigne les bases de Python dont vous avez besoin pour démarrer un projet de science des données. Il passe en revue les principales tâches auxquelles vous êtes confronté en tant que data scientist, telles que le chargement et le nettoyage de données, la transformation de tableaux, la réalisation de calculs et la visualisation de vos résultats.
Nos cours sont interactifs et organisés autour de projets. Ils vous font écrire du vrai code Python et résolvent des problèmes commerciaux dès le premier jour. Le programme vous aide à acquérir les bases de Python pour une utilisation au travail et en formation.
Commencez à apprendre Python pour résoudre les problèmes de science des données !
Nous vous avons donné un aperçu de Python dans la science des données et des raisons de la popularité de Python dans la profession. Nous avons fourni des conseils et des ressources pour votre parcours d'apprentissage. La prochaine étape est la vôtre !
Consultez nos articles si vous souhaitez en savoir plus avant de vous lancer dans un cours. Nous couvrons les perspectives de carrière avec Python, comment apprendre Python, nos cours Python et l'utilisation de Python dans la science des données, entre autres sujets.
Vous voulez commencer votre aventure dans la science des données et résoudre des problèmes avec les données et Python ? Inscrivez-vous à notre parcours d'apprentissage "Python pour la science des données". À bientôt !
