Principaux langages de programmation pour la science des données

Si vous envisagez une carrière en science des données, vous devez d'abord maîtriser différents langages de programmation en science des données .

La science des données est un domaine d'étude combinant les mathématiques, les statistiques, les compétences en programmation et l'expertise du domaine pour tirer des informations significatives à partir de grands volumes de données. Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour produire des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine.

La science des données couvre plusieurs disciplines et utilise divers outils, bibliothèques et langages de programmation pour extraire la valeur des données. Étant donné que la programmation est l'une des compétences essentielles d'un scientifique des données, les langages de programmation de la science des données méritent d'être explorés. Cependant, commencer à coder peut sembler décourageant, surtout si vous n'avez aucune expérience préalable.

Cet article examinera certains des meilleurs langages de programmation pour la science des données et mettra en évidence leurs points forts.

Meilleur langage de programmation pour la science des données

Voici le top 10 des meilleurs langages pour la science des données pour vous aider à réussir votre carrière en science des données.

1.Python

Python est un langage de programmation open source, orienté objet et polyvalent avec des applications en science des données, en développement Web, en développement de jeux vidéo et dans d'autres domaines. Classé n ° 1 dans PYPL et n ° 2 dans l' index TIOBE , Python a une syntaxe simple et facile à apprendre, des structures de données intégrées de haut niveau et un typage et une liaison dynamiques.

De plus, le riche écosystème de bibliothèques de Python, ses packages puissants et son support communautaire robuste le rendent idéal pour les opérations de science des données, du prétraitement des données et de l'analyse statistique à la visualisation et au déploiement de modèles d'IA et de ML. Certaines bibliothèques Python largement utilisées pour la science des données et l'apprentissage automatique incluent pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras et TensorFlow.

2.R

R est en train de devenir l'un des langages de programmation incontournables de la science des données, avec un rang #7 dans l' index PYPL . R est un langage de programmation facile exclusivement conçu pour la science des données. Il s'agit d'un langage et d'un environnement open source spécifiques à un domaine pour le calcul statistique et les graphiques. R est hautement extensible et propose des techniques statistiques et graphiques étendues, notamment des tests statistiques classiques, la modélisation linéaire et non linéaire, la classification et l'analyse de séries chronologiques, pour n'en nommer que quelques-unes.

L'un des avantages de l'utilisation de R est que vous pouvez facilement créer des graphiques de qualité publication bien conçus avec des formules mathématiques et des symboles. R compile et s'exécute sur les systèmes UNIX, Windows et macOS.

3.Java

Classé n ° 3 dans l' indice TIOBE et n ° 2 dans l' indice PYPL , Java est un langage de programmation orienté objet à usage général utilisé pour l'exploration de données, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le développement de systèmes embarqués, etc. L'écosystème Java est connu pour son efficacité, ses performances et sa capacité à créer des applications complexes à partir de zéro. Cependant, ces dernières années ont vu le langage de programmation populaire faire sa marque dans la science des données.

Grâce à la machine virtuelle Java (JVM), Java fournit un cadre efficace et robuste pour les outils de Big Data populaires tels que Spark, Hadoop et Scala. Les capacités hautes performances du langage sont parfaitement adaptées pour effectuer des opérations de données qui exigent des exigences de traitement complexes et un stockage massif.

4. JavaScript

JavaScript (JS) est un langage polyvalent et multi-paradigme classé n°3 et n°7 dans les indices PYPL et TIOBE , respectivement. Bien que JS soit surtout connu comme langage de script pour la création de pages Web riches et interactives, JS est également utilisé dans des environnements autres que des navigateurs tels qu'Adobe Acrobat, Node.js et Apache CouchDB. Récemment, JS a également gagné en popularité dans le secteur de la science des données.

Le langage de programmation léger et interprété prend en charge les bibliothèques populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur telles que Keras et TensorFlow et des outils de visualisation comme D3. La grande popularité de JS dans la communauté des développeurs Web en fait un excellent support pour les programmeurs frontaux et back-end qui cherchent à explorer différents aspects de la science des données.

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5. C/C++

C est un langage de programmation procédural dépendant de la machine, et son proche parent, C++, est un langage de programmation orienté objet. Bien que les deux langages aient une syntaxe et des structures de code similaires, C++ est un sur-ensemble de C avec des fonctionnalités telles que la gestion des exceptions et une bibliothèque riche. De plus, C est l'un des premiers langages de programmation, la plupart des langages modernes utilisant C/C++ comme base de code. C et C++ sont bénéfiques pour les applications de science des données en raison de leur capacité à compiler rapidement des données. Les natures de bas niveau du C et du C++ facilitent la personnalisation des applications, ce qui n'aurait pas été possible autrement. C/C++ est le meilleur pour les projets avec des exigences massives de performances et d'évolutivité.

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6. SQL

Structured Query Language (SQL) est un langage spécifique à un domaine permettant de récupérer et de gérer des données dans une base de données relationnelle. Tous les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDMS) tels que MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server et PostgreSQL utilisent SQL comme langage de base de données standard. Bien que ces bases de données relationnelles présentent des différences subtiles, leur syntaxe de requête de base est assez similaire, ce qui fait de SQL une option polyvalente.

Ainsi, la requête de base de données nécessite une bonne connaissance de SQL, et puisque SQL donne accès aux données et aux statistiques, c'est une ressource vitale pour les data scientists. De plus, SQL a une syntaxe déclarative simple, ce qui le rend relativement facile à apprendre par rapport à d'autres langages.

7. Scala

Scala est un langage de programmation de haut niveau à usage général avec des fonctionnalités de programmation fonctionnelles et orientées objet. Scala s'exécute sur la machine virtuelle Java, permettant aux utilisateurs d'utiliser librement des piles Java et Scala pour une intégration transparente. De plus, ses runtimes JavaScript et JVM aident à créer des systèmes hautes performances avec accès à des écosystèmes robustes de bibliothèques.

Scala est idéal pour gérer des ensembles de données volumineux, ce qui le rend adapté au Big Data et à l'apprentissage automatique. Lorsqu'il est utilisé avec Spark, Scala peut gérer de grandes quantités de données cloisonnées. En outre, Scala est parfait pour créer des cadres de science des données hautes performances comme Hadoop.

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8. Julia

Sorti en 2011, Julia est l'un des langages de science des données les plus jeunes de cette liste et celui qui connaît une popularité croissante. Julia est un langage de programmation dynamique de haut niveau avec la facilité de Python et la vitesse de C/C++. Idéal pour l'analyse numérique et le calcul scientifique, certaines des premières applications de Julia concernaient la biologie, la chimie et l'apprentissage automatique. Bien que Julia soit un langage de programmation à usage général pour le développement de jeux, le développement Web, etc., il est largement considéré comme le langage de nouvelle génération pour la science des données et l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un langage de programmation polyvalent prenant en charge l'informatique parallèle et distribuée avec la capacité de fonctionner comme un langage de programmation de bas niveau en cas de besoin.

9. MATLAB

Comme Julia, MATLAB est un langage de programmation de haut niveau de quatrième génération pour le calcul numérique. Initialement utilisé dans le milieu universitaire et la recherche scientifique, MATLAB fournit des outils d'opérations mathématiques et statistiques robustes, idéaux pour les applications de science des données. MATLAB permet aux utilisateurs de tracer des fonctions et des données, d'effectuer des manipulations matricielles, d'analyser des données, d'implémenter des algorithmes, de créer des modèles, etc. Cependant, l'un des inconvénients majeurs de MATLAB est qu'il est propriétaire. Ainsi, que vous souhaitiez utiliser MATLAB à des fins personnelles, académiques ou professionnelles, vous devez acheter une licence.

10. Rapide

Une création d'Apple Inc., Swift est un langage de programmation robuste et intuitif pour iOS, macOS, iPadOS, watchOS et tvOS. Il est rapide, sûr et interactif, avec un code optimisé et compilé pour tirer le meilleur parti du matériel moderne. Swift est interopérable avec Python et compatible avec TensorFlow avec une syntaxe moderne et légère.

Swift n'est plus limité aux systèmes iOS et fonctionne sur les plates-formes Linux. Il fournit diverses bibliothèques pour les calculs numériques, le traitement du signal numérique, les fonctions mathématiques matricielles hautes performances, la construction de modèles d'apprentissage automatique, etc.

Emballer

Bien qu'il existe plusieurs langages de science des données , choisir le meilleur pour votre cheminement de carrière en science des données peut être écrasant. Tenez compte des facteurs suivants avant de choisir le langage de programmation avec lequel vous souhaitez travailler :

• L'objectif que vous essayez d'atteindre
• Comment la science des données peut vous aider à exécuter la tâche à accomplir
• Votre expérience en programmation
• Votre maîtrise des langages de programmation que vous connaissez déjà

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