Top 6 des langages de programmation de science des données 2022 [Hand-Picked]

Publié: 2021-01-08

Un langage de programmation est un langage formel comprenant un ensemble d'instructions qui produisent différents types de sortie. Ces langages sont utilisés dans les programmes informatiques pour implémenter des algorithmes et ont de multiples applications. Il existe également plusieurs langages de programmation pour la science des données . Les scientifiques des données doivent apprendre et maîtriser au moins un langage car il s'agit d'un outil essentiel pour réaliser diverses fonctions de la science des données.

Table des matières

Langages de programmation de bas niveau et de haut niveau

Il existe deux types de langages de programmation - de bas niveau et de haut niveau. Les langages de bas niveau sont relativement moins avancés et les langages les plus compréhensibles utilisés par les ordinateurs pour effectuer différentes opérations. Ceux-ci incluent le langage d'assemblage et le langage machine.

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Alors que le langage d'assemblage traite de la manipulation directe du matériel et des problèmes de performances, un langage machine est essentiellement constitué de binaires lus et exécutés par un ordinateur. Un logiciel assembleur convertit le langage assembleur en code machine. Les langages de programmation de bas niveau sont plus rapides et économes en mémoire par rapport à leurs homologues de haut niveau.

Le deuxième type de langages de programmation fournit une abstraction plus forte des détails et des concepts de programmation. Ces langages de haut niveau peuvent créer du code indépendant du type d'ordinateur. De plus, ils sont portables, plus proches du langage humain et extrêmement utiles pour les instructions de résolution de problèmes.

Par conséquent, de nombreux data scientists utilisent des langages de programmation de haut niveau. Ceux qui aspirent à entrer dans le domaine peuvent envisager de se spécialiser dans un langage de science des données pour commencer leur voyage. Comprenons les caractéristiques et les avantages de certaines de ces langues.

Langages de programmation pour la science des données

1.Python

Python est le langage de programmation de science des données le plus utilisé dans le monde aujourd'hui. Il s'agit d'un langage open source facile à utiliser qui existe depuis 1991. Ce langage polyvalent et dynamique est intrinsèquement orienté objet. Il prend également en charge plusieurs paradigmes, de la programmation fonctionnelle à la programmation structurée et procédurale.

Par conséquent, c'est également l'un des langages les plus populaires pour la science des données . Avec moins de 1000 itérations, c'est plus rapide et une meilleure option pour les manipulations de données. Le traitement naturel des données et l'apprentissage des données deviennent un jeu d'enfant avec les packages contenus dans Python. De plus, Python permet aux programmeurs de lire plus facilement les données dans une feuille de calcul en créant une sortie CSV.

2. JavaScript

JavaScript est un autre langage de programmation orienté objet utilisé par les data scientists. Des centaines de bibliothèques Java sont disponibles aujourd'hui, couvrant tous les types de problèmes qu'un programmeur peut rencontrer. Il existe des langages exceptionnels pour créer des tableaux de bord et visualiser des données.

Ce langage polyvalent est capable de gérer plusieurs tâches à la fois. Il est également utile pour tout intégrer, de l'électronique aux applications de bureau et Web. Les frameworks de traitement populaires comme Hadoop s'exécutent sur Java. Et c'est l'un de ces langages de science des données qui peut être rapidement et facilement mis à l'échelle pour de grandes applications.

3. Échelle

Ce langage de programmation moderne et élégant a été créé bien plus récemment, en 2003. Scala a été initialement conçu pour résoudre les problèmes avec Java. Ses applications vont de la programmation Web à l'apprentissage automatique. C'est aussi un langage évolutif et efficace pour gérer le Big Data. Dans les organisations modernes, Scala prend en charge la programmation orientée objet et fonctionnelle ainsi que le traitement simultané et synchronisé.

Lire : Questions d'entretien chez Scala

4.R

R est un langage de programmation de haut niveau construit par des statisticiens. Le langage et les logiciels open source sont généralement utilisés pour le calcul statistique et les graphiques. Mais, il a également plusieurs applications en science des données et R dispose de plusieurs bibliothèques utiles pour la science des données. R peut être utile pour explorer des ensembles de données et effectuer des analyses ad hoc. Cependant, les boucles ont plus de 1000 itérations, et il est plus complexe à apprendre que Python.

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5. SQL

Au fil des ans, Structured Query Language ou SQL est devenu un langage de programmation populaire pour la gestion des données. Bien qu'elle ne soit pas exclusivement utilisée pour les opérations de science des données, la connaissance des tables et des requêtes SQL peut aider les scientifiques des données lorsqu'ils traitent avec des systèmes de gestion de bases de données. Ce langage spécifique à un domaine est extrêmement pratique pour stocker, manipuler et récupérer des données dans des bases de données relationnelles.

6. Julia

Julia est un langage de programmation de science des données qui a été spécialement développé pour une analyse numérique rapide et une science informatique de haute performance. Il peut rapidement mettre en œuvre des concepts mathématiques comme l'algèbre linéaire. Et c'est un excellent langage pour traiter les matrices. Julia peut être utilisée pour la programmation back-end et front-end, et son API peut être intégrée dans des programmes.

En un mot

Il existe aujourd'hui plus de 250 langages de programmation dans le monde. Dans ce vaste domaine, Python ressort clairement comme un gagnant avec plus de 70 000 bibliothèques et environ 8,2 millions d'utilisateurs dans le monde. Python permet l'intégration avec TensorFlow, SQL, entre autres bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique. Une connaissance de base de Python aide également à choisir des frameworks informatiques tels qu'Apache Spark, célèbre pour ses tâches d'ingénierie de données et d'analyse de données volumineuses.

Avant de devenir un expert en science des données, l'apprentissage d'un langage de programmation est une exigence cruciale. Les scientifiques des données doivent peser le pour et le contre des différents types de langages de programmation pour la science des données avant de prendre une décision.

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Pourquoi Python est-il considéré comme le meilleur choix pour la science des données ?

Bien que tous ces langages soient adaptés à la science des données, Python est considéré comme le meilleur langage de science des données. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles Python est le meilleur parmi les meilleurs : Python est beaucoup plus évolutif que d'autres langages comme Scala et R. Son évolutivité réside dans la flexibilité qu'il offre aux programmeurs. Il possède une grande variété de bibliothèques de science des données telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn, ce qui lui donne un avantage sur les autres langages. La grande communauté de programmeurs Python contribue constamment au langage et aide les débutants à grandir avec Python.

Indiquez les structures de données dans R ?

Les structures de données sont les conteneurs qui stockent les données pour les utiliser efficacement. Principalement, le langage R a 4 structures de données : Vector est une structure de données allouée dynamiquement qui agit comme un conteneur et stocke les valeurs avec des types de données similaires. Les valeurs de données stockées dans un vecteur sont appelées composants. Une liste peut être considérée comme un objet R pouvant stocker des valeurs de données de plusieurs types de données tels que des entiers, des chaînes, des caractères ou une autre liste. La matrice est une structure de données en forme de grille qui lie des vecteurs de même longueur. Il s'agit d'une structure de données 2D et tous les éléments qu'elle contient doivent être du même type de données. Un bloc de données est similaire à une matrice sauf qu'il est plus générique. Il peut contenir des valeurs avec différents types de données tels que des entiers, des chaînes et des caractères. Il montre la combinaison des caractéristiques d'une liste et d'une matrice.

Qu'est-ce que ShinyR et quelle est sa signification ?

ShinyR est un package open-source de langage R qui fournit un cadre Web puissant utilisé pour développer des applications et des projets Web interactifs. Avec ShinyR, vous pouvez convertir vos analyses en applications Web sans technologies Web de premier plan telles que HTML, CSS ou JavaScript. En dépit d'être un outil si puissant, il est facile à apprendre et à impliquer. Les applications développées avec ShinyR peuvent être étendues pour être utilisées efficacement avec des widgets HTML, des thèmes CSS et des actions JavaScript. De plus, avec ShinyR, vous pouvez héberger des applications autonomes sur une page Web, ou vous pouvez également les intégrer dans des documents Rmarkdown.