introduction

La data science est un domaine passionnant dans lequel travailler, alliant des compétences statistiques et quantitatives avancées à une capacité de programmation réelle. L’aspirant spécialiste des données pourrait envisager de se spécialiser dans de nombreux langages de programmation potentiels.

Bien qu’il n’y ait pas de réponse correcte, il y a plusieurs choses à prendre en considération. Votre réussite en tant que spécialiste des données dépendra de nombreux facteurs, notamment:

Spécificité

En ce qui concerne la data science avancée, vous ne pourrez que réinventer la roue à chaque fois. Apprenez à maîtriser les différents packages et modules proposés dans la langue de votre choix. La mesure dans laquelle cela est possible dépend en premier lieu des packages spécifiques à un domaine qui vous sont proposés!

Généralité

Un data scientist de haut niveau aura de bonnes compétences en matière de programmation, ainsi que la capacité de réduire les chiffres. La majeure partie du travail quotidien en data science est consacrée à la recherche et au traitement de données brutes ou au «nettoyage de données». Pour cela, aucune quantité de packages d’apprentissage machine sophistiqués ne sera utile.

Productivité

Dans le monde en évolution rapide de la data science commerciales, il y a beaucoup à dire pour faire le travail rapidement. C’est toutefois ce qui permet à la dette technique de s’insinuer – et ce n’est que grâce à des pratiques judicieuses que cela pourra être minimisé.

Performance

Dans certains cas, il est essentiel d’optimiser les performances de votre code, en particulier lorsque vous traitez de gros volumes de données critiques. Les langages compilés sont généralement beaucoup plus rapides que ceux interprétés; De même, les langages à typage statique sont considérablement plus fiables que ceux à typage dynamique. Le compromis évident est contre la productivité.

Dans une certaine mesure, ils peuvent être vus comme un couple d’axes (spécificité généralité, performance-productivité). Chacune des langues ci-dessous se situe quelque part sur ces spectres.

Gardant à l’esprit ces principes fondamentaux, examinons quelques-uns des langages les plus populaires utilisés dans la data science. Ce qui suit est une combinaison de recherche et d’expérience personnelle de moi-même, de mes amis et de mes collègues, mais elle n’est en aucun cas définitive! En ordre de popularité approximatif, voici:

R

Que souhaitez-vous savoir

Publié en 1995 en tant que descendant direct de l’ancien langage de programmation S, R est devenu de plus en plus puissant. Écrit en C, Fortran et lui-même, le projet est actuellement soutenu par la Fondation R pour l’informatique statistique .

Licence

Libre!

Avantages

  • Excellente gamme de packages open source de haute qualité, spécifiques à un domaine et . R propose un package pour presque toutes les applications quantitatives et statistiques imaginables. Cela inclut les réseaux de neurones, la régression non linéaire, la phylogénétique, le tracé avancé et bien d’autres.
  • L’installation de base comprend des fonctions et méthodes statistiques très complètes et intégrées. R gère également très bien l’algèbre matricielle.
  • La visualisation des données est un atout majeur avec l’utilisation de bibliothèques telles que ggplot2 .

Les inconvénients

  • Performance. Il n’y a pas deux manières, R n’est pas un langage rapide .
  • Spécificité de domaine. R est fantastique pour les statistiques et la science des données. Mais moins pour la programmation générale.
  • Bizarreries. R possède quelques fonctionnalités inhabituelles qui pourraient attirer les programmeurs expérimentés dans d’autres langues. Par exemple: indexation à partir de 1, utilisation de plusieurs opérateurs d’assignation, structures de données non conventionnelles.

Verdict – “brillant pour ce pour quoi il a été conçu”

R est un langage puissant qui excelle dans une grande variété d’applications de statistiques et de visualisation de données, et être open source permet une communauté très active de contributeurs. Sa récente croissance en popularité témoigne de son efficacité.

Python

Que souhaitez-vous savoir

Guido van Rossum a introduit le langage Python en 1991. Il est depuis devenu un langage polyvalent extrêmement populaire et largement utilisé par la communauté des technologies de l’information. Les versions principales sont actuellement 3.6 et 2.7 .

Licence

Libre!

Avantages

  • Python est un langage de programmation généraliste très populaire et très populaire. Il propose une vaste gamme de modules spécialement conçus et un soutien communautaire. De nombreux services en ligne fournissent une API Python.
  • Python est une langue facile à apprendre. La faible barrière à l’entrée en fait une langue maternelle idéale pour les débutants en programmation.
  • Des packages tels que pandas , scikit-learn et Tensorflow font de Python une option solide pour les applications d’apprentissage automatique avancées.

Les inconvénients

  • Sécurité de type: Python est un langage typé dynamiquement, ce qui signifie que vous devez faire preuve de la plus grande prudence. Les erreurs de type (telles que le passage d’une chaîne en tant qu’argument à une méthode qui s’attend à un entier) doivent être attendues de temps en temps.
  • À des fins statistiques et d’analyse de données spécifiques, la vaste gamme de packages de R lui confère un léger avantage sur Python. Pour les langages à usage général, il existe des alternatives plus rapides et plus sûres à Python.

Verdict – “excellent à tout faire”

Python est un très bon choix de langage pour la data science, et pas seulement pour les débutants. Une grande partie du processus de data science tourne autour du processus ETL (extraction-transformation-chargement). Cela rend la généralité de Python parfaitement adaptée. Des bibliothèques telles que Tensorflow de Google font de Python un langage très intéressant dans lequel travailler pour l’apprentissage automatique.

SQL

Que souhaitez-vous savoir

SQL (‘Structured Query Language’) définit, gère et interroge des bases de données relationnelles . Le langage est apparu en 1974 et a depuis subi de nombreuses implémentations, mais les principes de base restent les mêmes.

Licence

Varie – certaines implémentations sont gratuites, d’autres propriétaires

Avantages

  • Très efficace pour interroger, mettre à jour et manipuler des bases de données relationnelles.
  • La syntaxe déclarative fait du SQL un langage souvent très lisible. Il n’y a pas d’ambiguïté sur ce qu’on SELECT name FROM users WHERE age > 18est censé faire!
  • Le langage SQL est très utilisé dans de nombreuses applications, ce qui en fait un langage très utile à connaître. Des modules tels que SQLAlchemyfacilitent l’intégration de SQL avec d’autres langages.

Les inconvénients

  • Les capacités analytiques de SQL sont plutôt limitées – au-delà de l’agrégation et de la somme, du comptage et de la moyenne des données, vos options sont limitées.
  • Pour les programmeurs venant d’un contexte impératif, la syntaxe déclarative de SQL peut présenter une courbe d’apprentissage.
  • Il existe de nombreuses implémentations différentes de SQL, telles que PostgreSQL , SQLite , MariaDB  . Ils sont tous suffisamment différents pour faire de l’interopérabilité un casse-tête.

Verdict – “intemporel et efficace”

Le langage SQL est plus utile comme langage informatique que comme outil analytique avancé. Pourtant, une grande partie du processus de science des données repose sur ETL, et la longévité et l’efficacité de SQL prouvent que c’est un langage très utile à connaître pour le spécialiste des données.

Java

Que souhaitez-vous savoir

Java est un langage polyvalent extrêmement populaire qui s’exécute sur la machine virtuelle Java (JVM). C’est un système informatique abstrait qui permet une portabilité transparente entre les plates-formes. Actuellement pris en charge par Oracle Corporation .

Licence

Version 8 – Gratuit! Anciennes versions, propriétaires.

Avantages

  • Ubiquité. De nombreux systèmes et applications modernes reposent sur un back-end Java. La capacité à intégrer des méthodes de data science directement dans la base de code existante est un outil puissant.
  • Fortement tapé. Java est un bon moyen de garantir la sécurité des types. Pour les applications Big Data stratégiques, cela est inestimable.
  • Java est un langage compilé performant, à usage général. Cela le rend approprié pour l’écriture de code de production ETL efficace et d’algorithmes d’apprentissage machine intensifs en calcul.

Les inconvénients

  • Pour les analyses ad-hoc et les applications statistiques plus dédiées, la verbosité de Java en fait un premier choix peu probable. Les langages de script à typage dynamique tels que R et Python se prêtent à une productivité bien supérieure.
  • Par rapport aux langages spécifiques à un domaine tels que R, il n’existe pas un grand nombre de bibliothèques disponibles pour les méthodes statistiques avancées en Java.

Verdict – «un sérieux prétendant à la science des données»

Il y a beaucoup à dire sur l’apprentissage de Java en tant que langage de choix pour la data science. De nombreuses entreprises apprécieront la possibilité d’intégrer de manière transparente le code de production Data Science directement dans leur base de code existante. Vous constaterez que les performances et le type de sécurité de Java constituent de réels avantages. Cependant, vous ne disposerez pas de la gamme de packages spécifiques aux statistiques disponibles dans d’autres langues. Cela dit, il ne fait aucun doute que vous devez en tenir compte, surtout si vous connaissez déjà R / et / ou Python.

Scala

Que souhaitez-vous savoir

Développé par Martin Odersky et publié en 2004, Scala est un langage qui tourne sur la JVM. C’est un langage multi-paradigme, permettant à la fois une approche orientée objet et une approche fonctionnelle. Framework informatique de cluster Apache Spark est écrit en Scala.

Licence

Libre!

Avantages

  • Scala + Spark = Informatique en cluster hautes performances. Scala est un choix de langue idéal pour ceux qui travaillent avec des ensembles de données volumineux.
  • Multi-paradigmatique: les programmeurs Scala peuvent avoir le meilleur des deux mondes. Les paradigmes de programmation fonctionnels et orientés objet à leur disposition.
  • Scala est compilé en bytecode Java et s’exécute sur une machine virtuelle Java. Cela permet une interopérabilité avec le langage Java lui-même, faisant de Scala un langage polyvalent très puissant, tout en étant également adapté à la science des données.

Les inconvénients

  • Le scala n’est pas une langue simple à utiliser si vous débutez. Votre meilleur pari est de télécharger sbt et de configurer un IDE tel que Eclipse ou IntelliJ avec un plug-in Scala spécifique.
  • La syntaxe et le système de types sont souvent décrits comme complexes. Cela crée une courbe d’apprentissage abrupte pour ceux issus de langages dynamiques tels que Python.

Verdict – “parfait, pour les grandes données”

Quand il s’agit d’utiliser le cluster computing pour travailler avec le Big Data, Scala + Spark sont des solutions fantastiques. Si vous avez de l’expérience en Java et dans d’autres langages statiques, vous apprécierez également ces fonctionnalités de Scala. Toutefois, si votre application ne traite pas les volumes de données qui justifient la complexité supplémentaire de Scala, votre productivité sera probablement beaucoup plus élevée en utilisant d’autres langages tels que R ou Python.

Julia

Que souhaitez-vous savoir

Sorti il ​​y a un peu plus de 5 ans, Julia a fait forte impression dans le monde de l’informatique numérique. Son profil a été renforcé grâce à l’adoption rapide de plusieurs grandes organisations, parmi lesquelles de nombreuses entreprises du secteur financier.

Licence

Libre!

Avantages

  • Julia est un langage compilé JIT (« juste à temps »), ce qui lui permet d’offrir de bonnes performances. Il offre également les fonctionnalités de simplicité, de frappe dynamique et de script d’un langage interprété tel que Python.
  • Julia a été spécialement conçue pour l’analyse numérique. Il est également capable de programmation générale.
  • Lisibilité. De nombreux utilisateurs de la langue citent cela comme un avantage clé

Les inconvénients

  • Maturité. En tant que nouvelle langue, certains utilisateurs de Julia ont connu une instabilité lors de l’utilisation de packages. Mais le langage de base lui-même serait suffisamment stable pour être utilisé en production.
  • Les paquets limités sont une autre conséquence de la jeunesse de la langue et de la petite communauté de développement. Contrairement à R et à Python, Julia n’a pas (pour le moment) le choix de paquets.

Verdict – “un pour l’avenir”

Le principal problème avec Julia est un problème auquel on ne peut rien reprocher. En tant que langage récemment développé, il n’est pas aussi mature et prêt à la production que ses alternatives principales, Python et R. Mais si vous voulez être patient, vous avez toutes les raisons de prêter une attention particulière à l’évolution du langage dans les années à venir.

MATLAB

Que souhaitez-vous savoir

MATLAB est un langage informatique numérique bien connu, utilisé dans les milieux universitaires et industriels. Il est développé et licencié par MathWorks, une société créée en 1984 pour commercialiser le logiciel.

Licence

Propriétaire – le prix varie en fonction de votre cas d’utilisation

Avantages

  • Conçu pour l’informatique numérique. MATLAB est bien adapté aux applications quantitatives avec des exigences mathématiques sophistiquées telles que le traitement du signal, les transformations de Fourier, la calcul formelle et le traitement des images.
  • Visualisation de données. MATLAB a de grandes capacités de traçage intégrées.
  • MATLAB est souvent enseigné dans le cadre de nombreux cours de premier cycle dans des matières quantitatives telles que la physique, l’ingénierie et les mathématiques appliquées. En conséquence, il est largement utilisé dans ces domaines.

Les inconvénients

  • Licence propriétaire. En fonction de votre cas d’utilisation (universitaire, personnel ou entreprise), vous devrez peut-être débourser une licence coûteuse. Il existe des alternatives gratuites telles que Octave . C’est une chose à laquelle vous devriez vraiment réfléchir.
  • MATLAB n’est pas un choix évident pour la programmation à usage général.

Verdict – «idéal pour les applications à forte intensité mathématique»

L’utilisation généralisée de MATLAB dans une gamme de domaines quantitatifs et numériques dans l’industrie et le monde universitaire en fait une option sérieuse pour la science des données. Le cas d’utilisation clair serait lorsque votre application ou votre rôle quotidien nécessite des fonctionnalités mathématiques avancées et intensives; En effet, MATLAB a été spécialement conçu pour cela.

Conclusion

Voilà, un guide rapide sur les langues à prendre en compte pour la data science. La clé ici est de comprendre vos exigences d’utilisation en termes de généralité par rapport à la spécificité, ainsi que votre style de développement préféré de performance par rapport à la productivité.

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