Aujourd'hui, presque toutes les descriptions de poste pour un poste lié aux données nécessitent Python. Pourquoi donc? Est-ce vraiment si important pour la science des données ? Dans cet article, j'explore les raisons de la domination de Python dans le monde de la science des données.
Python et science des données
Il y a beaucoup de buzz autour de la science des données et des carrières en science des données. Alors que les organisations reconnaissent la valeur qu'une approche axée sur les données peut leur apporter, la demande de data scientists continue de croître. En conséquence, de nombreuses personnes de différentes professions explorent les opportunités de faire carrière dans les données.
Naturellement, il y a beaucoup de questions sur ce changement de carrière. Faut-il un master pour devenir data scientist ? Quel genre de logiciel avez-vous besoin d'apprendre? Est-il possible de devenir data scientist sans formation informatique ? Avez-vous besoin d'apprendre Python ?
Dans cet article, je veux me concentrer sur l'importance de Python pour une carrière réussie en science des données. La relation entre Python et la science des données est une voie à double sens. La science des données a joué un rôle clé dans la popularité croissante de Python, et Python a aidé les nouveaux arrivants à comprendre et à maîtriser la science des données.
La science des données consiste à extraire des informations exploitables à partir de données, et Python est sans doute l'outil le plus efficace pour atteindre cet objectif. Consultez cet article pour savoir pourquoi les data scientists utilisent Python. Et ici, je veux élaborer sur POURQUOI ils ont choisi Python.
6 raisons d'apprendre Python pour la science des données
Les data scientists choisissent Python pour une raison. Ce langage de programmation est dominant en science des données et requis dans presque toutes les offres d'emploi liées à l'analyse et à la modélisation des données. Voici pourquoi Python a conquis le monde de la science des données.
1. Python est adapté aux débutants.
Les data scientists doivent être férus de technologie mais pas nécessairement programmeurs. Les universitaires, le marketing, les ressources humaines et la finance se tournent généralement vers la science des données et acquièrent de nouvelles compétences au milieu de leur carrière. Les outils plus faciles à maîtriser sont plus susceptibles de gagner en science des données.
Python, avec sa facilité d'utilisation et sa syntaxe simple, est une solution parfaite pour les personnes qui n'ont aucune expérience en informatique. Il est très accessible aux professionnels de différents horizons. Quelques semaines suffisent pour apprendre à traiter des données et à créer des modèles simples en Python.
Vous ne savez pas par où commencer ? Voici un cours interactif qui vous présente en douceur Python pour la science des données, même si vous n'avez aucune formation en informatique et n'avez eu aucune exposition aux langages de programmation.
2. Python dispose d'un ensemble d'outils pour gérer les mathématiques et les statistiques.
Python offre d'excellentes fonctionnalités pour traiter des calculs mathématiques, obtenir des statistiques descriptives et créer des modèles statistiques.
Les calculs mathématiques de base peuvent être effectués avec des opérateurs mathématiques intégrés, tels que l'addition (+ ), soustraction (- ), division (/ ) et multiplication (* ). Pour les opérations mathématiques de niveau supérieur, telles que les fonctions exponentielles, logarithmiques, trigonométriques et de puissance, vous pouvez utiliser le math module. Ce module permet d'effectuer des opérations mathématiques complexes avec seulement quelques lignes de code. Par exemple, avec le math de Python module, vous pouvez facilement calculer des combinaisons et des permutations à l'aide de factorielles, appliquer des fonctions trigonométriques et hyperboliques et simuler des fonctions périodiques.
Python a plusieurs bibliothèques (statistics , NumPy , SciPy , et Pandas ) qui offrent un accès direct à une riche sélection d'outils statistiques. Vous pouvez facilement obtenir des statistiques descriptives détaillées telles que la moyenne, la médiane, le mode, la moyenne pondérée, la variance, la corrélation, les valeurs aberrantes, etc. Il existe des bibliothèques (par exemple, scikit learn ) pour traiter les régressions linéaires, les régressions logistiques et de nombreux autres modèles statistiques. Vous pouvez explorer les relations causales et effectuer des tests d'hypothèses, le tout avec des bibliothèques Python open source.
3. Python est idéal pour visualiser des données.
De nombreuses informations sur les données proviennent de la visualisation des données. Après avoir maîtrisé Python pour la science des données, vous serez en mesure de dessiner des visualisations utiles et d'aspect professionnel pour explorer vos données, comprendre les corrélations possibles, repérer les valeurs aberrantes, les relations non évidentes, les tendances, etc.
matplotlib est la bibliothèque de visualisation de données de base en Python. Il offre un large éventail d'opportunités en termes de parcelles disponibles et de leur flexibilité. Cependant, il peut être long de construire quelque chose de complexe avec cette bibliothèque. Heureusement, de nombreux autres outils de visualisation de données sont basés sur matplotlib mais sont beaucoup plus conviviaux. Si vous souhaitez créer des tracés avancés avec Python, consultez seaborn , Plotly , et Bokeh bibliothèques.
4. Il existe un vaste écosystème de bibliothèques Python pour la science des données.
Python offre une riche sélection de bibliothèques open source avec des fonctionnalités qui vont bien au-delà des mathématiques, des statistiques et de la visualisation de données. Il existe différents modules pour importer des données à partir de diverses sources (fichiers CSV, Excel, etc.). Ensuite, il existe des packages pour traiter et structurer des données de différents formats (par exemple, Scrapy et Beautiful Soup pour extraire des données structurées de sites Web et NLTK pour traiter des données textuelles non structurées).
Enfin, il y a PyTorch et TensorFlow frameworks, développés respectivement par Facebook et Google. Ils sont largement utilisés dans les universités et l'industrie pour créer des modèles complexes d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance faciale, la détection d'objets, la génération de langage, etc.
5. Python est efficace et évolutif.
Python est parfait pour les applications de science des données en termes d'efficacité et d'évolutivité. Vous pouvez travailler avec des bases de données contenant quelques centaines d'enregistrements ou quelques millions d'enregistrements - Python est une bonne solution dans tous les cas.
De plus, les modèles développés avec Python sont faciles à déployer en production. Comme vous le savez probablement déjà, le processus de déploiement de modèles de science des données en production est généralement itératif, avec un modèle développé, validé, puis déployé, testé pour la production, évalué et mis à jour. Avec Python, vous pouvez gérer ce processus itératif de manière efficace et fluide.
6. Python a une communauté forte.
Enfin, Python a une grande communauté. Cette communauté travaille en permanence sur le développement et l'amélioration des bibliothèques Python pour la science des données tout en enrichissant cet écosystème open source.
Si vous êtes débutant, vous pouvez toujours obtenir le soutien de la communauté. Si vous ne trouvez pas de réponses à vos questions en ligne, il existe de nombreux forums où vous pouvez poser des questions, obtenir des recommandations et trouver des solutions possibles d'utilisateurs Python plus avancés. Une communauté forte et solidaire est l'une des principales raisons du succès de Python dans le monde de la science des données.
En savoir plus sur les avantages de l'utilisation de Python dans la science des données dans cet article.
Il est temps d'apprendre Python pour la science des données !
Python est aujourd'hui un outil efficace et incontournable en science des données. Vous savez maintenant qu'il y a de bonnes raisons à cela :
- Python est facile à apprendre.
- Il existe de nombreuses bibliothèques Python open source pour les mathématiques, les statistiques, la visualisation de données et la modélisation de données.
- Des entreprises technologiques de premier plan utilisent Python pour leurs applications avancées, notamment la reconnaissance faciale, la détection d'objets, le traitement du langage naturel et la génération de contenu.
- Le langage de programmation Python est efficace, évolutif et prêt pour la production.
- Python bénéficie d'une communauté solide et solidaire.
Alors, embarquons !
Je recommande de commencer par le cours Introduction à Python pour la science des données. Il comprend 141 exercices interactifs qui couvrent la visualisation et l'analyse des données de base, les calculs simples, le travail avec des valeurs manquantes, la création de variables, le filtrage des données, etc.
Si vous souhaitez aller au-delà des bases, assurez-vous de consulter cette piste d'apprentissage Python for Data Science. Il comprend quatre cours interactifs couvrant les bases nécessaires pour commencer à travailler dans le domaine de la science des données. En plus des sujets abordés dans le cours d'introduction, vous apprendrez à travailler avec des chaînes en Python et à traiter des données provenant de fichiers CSV, Excel et JSON.
Bonus. Voici quelques idées pour votre prochain projet de science des données en Python.
Merci d'avoir lu et bon apprentissage !
