Quelle langue devriez-vous choisir pour commencer votre aventure dans la science des données ? Python, bien sûr ! Dans cet article, vous découvrirez les avantages de l'utilisation de Python pour la science des données.
Python a été publié pour la première fois en 1991, mais il a gagné en popularité ces dernières années. La science des données est le facteur le plus influent dans l'essor de Python. Et cette relation entre Python et la science des données a été mutuellement bénéfique.
Python facilite et accélère le processus d'apprentissage de la science des données. La prévalence croissante de la science des données continue d'attirer les gens vers la communauté Python. Ainsi, Python représente un excellent ajustement qui motive les aspirants data scientists.
De plus, Python est l'acteur prédominant de l'écosystème de la science des données. Toutes les avancées dans ce domaine sont réalisées ou compatibles avec Python. En plus d'être simple et facile à apprendre, Python est très susceptible d'être à la pointe des nouvelles technologies et améliorations de la science des données.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles Python est attrayant pour les passionnés de science des données. Ils choisissent Python pour une raison. Dans cet article, nous découvrirons ce qui fait de Python le meilleur choix pour apprendre la science des données.
Facile à apprendre
La science des données est un domaine interdisciplinaire, et l'une des parties intégrantes est la programmation. Ainsi, un manque de compétences en programmation est un obstacle majeur pour devenir un data scientist.
Vous avez peut-être une compréhension approfondie des concepts de la science des données, mais cela ne suffit pas. Ces concepts doivent être mis en œuvre pour être utiles et fonctionnels. Une implémentation robuste nécessite un niveau décent de compétences logicielles.
La science des données est omniprésente. Il peut être appliqué à tout processus ou opération dans lequel nous pouvons collecter des données. La prévision des cours des actions, la prévision basée sur les données, la prédiction du taux de désabonnement des clients et la classification des images sont quelques cas d'utilisation de la science des données.
La vaste portée de la science des données attire de nombreuses entreprises dans de nombreux secteurs. En conséquence, des personnes d'horizons divers décident de devenir des scientifiques des données. La plupart d'entre eux n'ont pas de solides compétences en codage ou en logiciel.
Python est le meilleur langage de programmation pour les aspirants scientifiques des données sans compétences logicielles approfondies, car il est facile à apprendre. Sa syntaxe propre offre un haut niveau de lisibilité. Même si vous venez d'un milieu non programmeur, la syntaxe ne vous semblera pas compliquée.
Ceci est important car passer trop de temps à écrire du code décourage les débutants. Python motive les aspirants scientifiques des données à accomplir rapidement des tâches et des défis de codage. Dans un sens, écrire du code en Python, c'est comme écrire en langage clair.
Python est un langage à typage dynamique, c'est pourquoi il est plus facile à coder et à lire. « Dynamiquement typé » signifie que vous n'avez pas à déclarer le type des variables lors de leur création. Des langages comme C, C++ et Java exigent que vous déclariez explicitement le type des variables.
Vous devez bien sûr attribuer des valeurs appropriées aux variables en fonction de leurs types. Sinon, vous rencontrerez des erreurs d'exécution. Cependant, ne pas avoir à déclarer explicitement les types rend le code plus fluide.
Riche sélection de bibliothèques
Il existe une riche sélection de bibliothèques et de frameworks Python qui se concentrent sur les opérations liées à la science des données. Ces bibliothèques fournissent de nombreuses fonctions et méthodes pour effectuer efficacement les tâches typiques des data scientists.
Le cours Introduction à Python pour la science des données fournit un excellent aperçu des bases de Python et présente les bibliothèques Python fondamentales utilisées pour la science des données.
Par exemple, Pandas, une bibliothèque Python, est l'une des bibliothèques d'analyse et de manipulation de données les plus utilisées. Les fonctions polyvalentes de Pandas offrent des moyens élégants et puissants d'analyser les données sous forme de tableau.
La visualisation des données fait partie intégrante de la science des données. Vous pouvez appliquer des techniques de visualisation de données pour explorer un ensemble de données ainsi que pour rapporter vos résultats. Il existe plusieurs bibliothèques de visualisation de données dans l'écosystème Python telles que Matplotlib, Seaborn et Altair.
Il existe de nombreuses autres bibliothèques Python qui accélèrent et facilitent le processus d'apprentissage de la science des données. Si vous souhaitez en savoir plus sur ces bibliothèques, je vous recommande vivement de lire cet article sur les 15 meilleures bibliothèques Python pour la science des données.
Python est également fort du côté de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire parmi les scientifiques de données débutants et expérimentés. TensorFlow et PyTorch sont également des bibliothèques d'apprentissage en profondeur hautement fonctionnelles et puissantes pour Python. Vous pouvez implémenter des modèles et des algorithmes de pointe avec quelques lignes de code à l'aide de ces bibliothèques.
Langage généraliste
Bien que Python soit réputé pour ses tâches liées à la science des données, il s'agit d'un langage à usage général. Par exemple, vous pouvez également développer des applications Web ou des jeux mobiles avec Python. D'autres cas d'utilisation courants avec Python sont le scraping Web, l'Internet des objets (IoT) et la programmation intégrée.
Par conséquent, Python ne se limite pas à la seule science des données. L'avantage d'être un langage à usage général est que ce que vous apprenez serait toujours précieux si vous décidiez de ne pas poursuivre une carrière en science des données. La gamme d'applications avec Python garantit que vous aurez un niveau complet de compétences logicielles.
Considérez un cas dans lequel vous apprenez Python pour la science des données. Après un certain temps, vous décidez que le développement de logiciels vous convient mieux. Ce que vous apprenez en Python servira de base à votre carrière de développeur de logiciels.
Prêt pour la production
Le but ultime de la science des données est de créer de la valeur en utilisant les données. La valeur peut prendre la forme de l'amélioration d'un processus, de la prévision de la demande, de la prévision de l'attrition des clients, etc. Pour créer de la valeur, les modèles que vous développez doivent être déployés en production.
Les modèles qui n'existent que dans un notebook Jupyter sont inutiles. Ils doivent être testés et utilisés en production. De plus, une évaluation plus réaliste d'un modèle se produit en production. Le développement de modèles est un processus itératif. Ainsi, une fois qu'un modèle est déployé, il doit être continuellement évalué et mis à jour.
Pour ces raisons, le langage de programmation devrait être capable de très bien gérer les opérations pendant le déploiement et la production. Vous pouvez gérer de telles opérations avec Python en douceur. L'autre langage de programmation populaire pour la science des données, R, est davantage axé sur la recherche et non prêt pour la production.
Grande communauté Open Source
Python est un langage open source. Il est continuellement amélioré par une grande communauté open source. Ainsi, vous n'aurez jamais à vous soucier de l'obsolescence de Python.
Grâce aux personnes qui développent, améliorent et utilisent Python, il y a toujours un support pour les débutants. Vous trouverez probablement des réponses à toutes vos questions en peu de temps. Ainsi, vous ne resterez pas coincé à essayer de résoudre un problème qui vous démotiverait.
Un autre avantage d'une communauté active est d'avoir toujours accès aux informations pertinentes. Comment accomplir une tâche particulière, la raison d'un problème particulier et comment utiliser une bibliothèque sont quelques exemples du type d'informations dont vous pourriez avoir besoin. Trouver ce que vous cherchez sans difficulté est un grand avantage. De plus, vous pouvez voir si d'autres ont également les mêmes problèmes ou problèmes.
Soutenu par des géants de la technologie
Bien que Python soit un langage open source, il est utilisé et pris en charge par des géants de la technologie tels que Google, Facebook, Microsoft et Netflix. C'est une autre indication du succès de Python. Le soutien des géants de la technologie améliorera davantage Python et assurera son succès.
Deux des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires pour Python sont TensorFlow et PyTorch, qui ont été développées respectivement par Google et Facebook. Ces deux bibliothèques dominent les tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Ils sont également largement utilisés dans les compétitions Kaggle, qui sont comme la Formule 1 pour la science des données.
La motivation de Google et Facebook pour créer ces bibliothèques est une autre raison de choisir Python pour apprendre la science des données. La concurrence entre eux est susceptible de produire des résultats étonnants en termes d'amélioration de TensorFlow et PyTorch.
Les géants de la technologie adaptent et utilisent Python non seulement pour sa simplicité mais aussi pour son efficacité, sa polyvalence et son évolutivité. Par conséquent, Python n'est pas réservé aux débutants. Vous pouvez également continuer à l'utiliser pour des tâches avancées.
Réflexions finales
Si vous lisez cet article, je suppose que vous êtes déjà engagé dans l'apprentissage de la science des données. La science des données est un domaine interdisciplinaire, et l'un de ses éléments essentiels est le logiciel. Ainsi, le choix du langage de programmation joue un rôle clé dans votre parcours en science des données.
Python présente plusieurs avantages pour l'apprentissage de la science des données, comme nous l'avons évoqué dans cet article. Le parcours Python pour la science des données, bien conçu et structuré, est une excellente première étape dans votre carrière en science des données.
Il faut beaucoup de temps et d'efforts pour apprendre la science des données. Il y a tellement de sujets et de concepts à couvrir. Vous devez choisir un langage de programmation qui vous permet d'accomplir des choses sans difficulté. Vous ne voulez pas avoir de difficulté à apprendre et à utiliser un langage de programmation en plus d'autres sujets que vous devez apprendre.
Python est un ajustement parfait, en particulier pour les débutants. Sa syntaxe est simple et directe. Il existe un grand nombre de ressources pour apprendre. Je recommande LearnPython, qui offre une excellente opportunité d'apprendre Python pour la science des données.
