Top 10 des langages de programmation à apprendre pour la science des données

La science des données est l'un des domaines les plus en vogue dans le domaine de la technologie aujourd'hui. Bien qu'il s'agisse d'un domaine émergent, la science des données a donné naissance à de nombreux profils d'emploi uniques avec des descriptions de poste passionnantes. Ce qui est encore plus excitant, c'est que les aspirants de plusieurs disciplines - statistiques, programmation, sciences du comportement, informatique, etc. - peuvent améliorer leurs compétences pour entrer dans le domaine de la science des données. Cependant, pour les débutants, le voyage initial peut devenir un peu intimidant si l'on ne sait pas par où commencer.

Chez upGrad, nous avons guidé des étudiants de différents horizons éducatifs et professionnels à travers le monde et les avons aidés à entrer dans le monde de la science des données. Alors, faites-nous confiance lorsque nous disons qu'il est toujours préférable de commencer votre voyage en science des données en vous familiarisant avec les outils du métier. Lorsque vous cherchez à maîtriser la science des données, nous vous recommandons de commencer par les langages de programmation.

Maintenant la question importante se pose : quel langage de programmation choisir ?

Découvrons-le!

Meilleurs langages de programmation pour la science des données

Le rôle de la programmation dans la science des données intervient généralement lorsque vous devez effectuer des calculs numériques ou créer des modèles statistiques ou mathématiques. Cependant, tous les langages de programmation ne sont pas traités de la même manière - certains langages sont souvent préférés à d'autres lorsqu'il s'agit de résoudre les défis de la science des données.

Gardant cela à l'esprit, voici une liste de 10 langages de programmation. Lisez-le jusqu'à la fin et vous aurez une idée précise du langage de programmation qui conviendrait le mieux à vos objectifs en matière de science des données.

1.Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires dans les cercles de la science des données. En effet, Python peut répondre à un large éventail de cas d'utilisation de la science des données. C'est le langage de programmation incontournable pour les tâches liées à l'analyse de données, à l'apprentissage automatique, à l'intelligence artificielle et à de nombreux autres domaines relevant de la science des données.

Python est livré avec des bibliothèques puissantes et spécialisées pour des tâches spécifiques, ce qui facilite son utilisation. À l'aide de ces bibliothèques, vous pouvez effectuer des tâches importantes telles que l'exploration de données, la collecte, l'analyse, la visualisation, la modélisation, etc.

Une autre grande chose à propos de Python est la forte communauté de développeurs qui vous guidera à travers toutes les situations et tâches difficiles possibles. Vous ne serez jamais laissé sans réponse en matière de programmation Python - quelqu'un de la communauté sera toujours là pour vous aider à résoudre vos problèmes.

Principalement utilisé pour : bien que Python dispose de bibliothèques spécialisées pour différentes tâches, son principal cas d'utilisation est l'automatisation. Vous pouvez utiliser Python pour automatiser diverses tâches et gagner beaucoup de temps.

Le bon et le mauvais : La communauté active des développeurs est l'une des principales raisons pour lesquelles les programmeurs en herbe et les professionnels expérimentés aiment Python et s'y dirigent. En outre, vous disposez de nombreux outils open source liés à la visualisation, à l'apprentissage automatique, etc. pour vous aider dans différentes tâches de science des données. Il n'y a pas beaucoup d'inconvénients à ce langage, sauf qu'il est relativement plus lent que de nombreux autres langages présents sur cette liste, notamment en termes de temps de calcul.

2.R

En termes de popularité, R est juste derrière Python pour travailler avec les défis de la science des données. Il s'agit d'un langage facile à apprendre qui favorise l'environnement de calcul parfait pour les statistiques et la programmation graphique.

Des choses comme la modélisation mathématique, l'analyse statistique et la visualisation sont un jeu d'enfant avec le langage de programmation R. Tout cela a fait du langage une priorité pour les data scientists du monde entier. De plus, R peut gérer de manière transparente des ensembles de données volumineux et complexes, ce qui en fait un langage approprié pour traiter les problèmes découlant des tas de données sans cesse croissants. Une communauté active de développeurs soutient R, et vous apprendrez beaucoup de vos pairs une fois que vous vous lancerez dans l'aventure R !

Principalement utilisé pour : R est sans conteste le langage le plus célèbre pour la modélisation statistique et mathématique.

Le bon et le mauvais: R est un langage de programmation open source qui est livré avec un système de support solide, divers packages, une visualisation de données de qualité, ainsi que des opérations d'apprentissage automatique. Cependant, en termes d'inconvénients, le facteur de sécurité est un problème avec le langage de programmation R.

3.Java

Java est un langage de programmation qui n'a pas besoin d'être présenté. Il a été utilisé par les meilleures entreprises pour le développement de logiciels, et aujourd'hui, il trouve une utilisation dans le monde de la science des données. Java facilite l'analyse, l'exploration, la visualisation et l'apprentissage automatique.

Java apporte avec lui le pouvoir de créer des applications Web et de bureau complexes à partir de zéro. C'est un mythe courant que Java est un langage pour débutants. À vrai dire, Java convient à toutes les étapes de votre carrière. Dans le domaine de la science des données, il peut être utilisé pour l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l'analyse de données et l'exploration de données.

Principalement utilisé pour : Java a été principalement utilisé pour créer des applications d'entreprise de bout en bout pour les mobiles et les ordinateurs de bureau.

Le bon et le mauvais : Java est beaucoup plus rapide que ses concurrents en raison de ses capacités de ramasse-miettes. C'est donc un choix idéal pour créer des logiciels évolutifs de haute qualité. Le langage est extrêmement portable et offre l' approche d' écriture unique, d'exécution n'importe où (WORA). En revanche, Java est un langage très structuré et discipliné. Ce n'est pas aussi flexible que Python ou Scala. Donc, maîtriser la syntaxe et les bases est assez difficile.

4. C/C++

C++ et C sont deux langages très importants pour comprendre les bases de la programmation et de l'informatique. Dans le contexte de la science des données également, ces langages sont extrêmement utiles. En effet, la plupart des nouveaux langages, frameworks et outils utilisent C ou C++ comme base de code.

C et C++ sont préférés pour la science des données en raison de leurs capacités de compilation rapide des données. En ce sens, ils offrent beaucoup plus de commande aux développeurs. En tant que langages de bas niveau, ils permettent aux développeurs d'affiner différents aspects de leur programmation en fonction de leurs besoins.

Principalement utilisé pour : C et C++ sont utilisés pour des projets performants avec des exigences d'évolutivité.

Le bon et le mauvais : ces deux langages sont très rapides et sont les seuls à pouvoir compiler des Go de données en moins d'une seconde. En revanche, ils s'accompagnent d'une courbe d'apprentissage abrupte. Cependant, si vous êtes capable de maîtriser le C ou le C++, vous trouverez tous les autres langages relativement faciles et il vous faudra moins de temps pour les maîtriser !

5. SQL

Abréviation de Structured Query Language, SQL joue un rôle essentiel si vous avez affaire à des bases de données structurées. SQL vous donne accès à diverses statistiques et données, ce qui est excellent pour les projets de science des données.

Les bases de données sont cruciales pour la science des données, tout comme SQL pour interroger la base de données afin d'ajouter, de supprimer ou de manipuler des éléments. SQL est généralement utilisé pour les bases de données relationnelles. Il est soutenu par un grand nombre de développeurs qui y travaillent.

Principalement utilisé pour : SQL est le langage de référence pour travailler avec des bases de données relationnelles structurées et les interroger.

Le bon et le mauvais : SQL, étant non procédural, ne nécessite pas de constructions de programmation traditionnelles. Il a sa propre syntaxe, ce qui le rend beaucoup plus facile à apprendre que la plupart des autres langages de programmation. Vous n'avez pas besoin d'être un programmeur pour maîtriser SQL. Quant aux inconvénients, SQL présente une interface complexe qui peut sembler décourageante pour les débutants au départ.

Apprenez des cours d'analyse de données en ligne dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

6. MATLAB

MATLAB est depuis longtemps l'un des outils incontournables en matière de calcul statistique ou mathématique. Vous pouvez utiliser MATLAB pour créer des interfaces utilisateur et implémenter vos algorithmes. Ses graphiques intégrés sont suffisamment variés et extrêmement utiles pour concevoir des interfaces utilisateur. Vous pouvez utiliser les graphiques intégrés pour créer des visualisations et des tracés de données.

Ce langage est particulièrement utile pour la science des données car il joue un rôle déterminant dans la résolution de problèmes de Deep Learning.

Principalement utilisé pour : MATLAB trouve son chemin le plus souvent dans l'algèbre linéaire, l'analyse numérique et la modélisation statistique, pour n'en nommer que quelques-uns.

Le bon et le mauvais : MATLAB offre une indépendance complète de la plate-forme avec une énorme bibliothèque de fonctions intégrées pour travailler sur de nombreux problèmes de modélisation mathématique. Vous pouvez créer des interfaces utilisateur, des visualisations et des tracés transparents pour vous aider à expliquer vos données. Cependant, étant un langage interprété, il aura tendance à être plus lent que de nombreux autres langages (compilés) de la liste. De plus, ce n'est pas un langage de programmation libre.

7. Scala

Il s'agit d'un langage de programmation polyvalent très puissant qui possède des bibliothèques spécifiquement pour la science des données. Comme il est facile à apprendre, Scala est le choix idéal de nombreux aspirants en science des données qui viennent de commencer leur voyage.

Scala est pratique pour travailler avec de grands ensembles de données. Il fonctionne en compilant son code en bytecode puis en l'exécutant sur une VM (Virtual Machine). Grâce à ce processus de compilation, Scala permet une interopérabilité transparente avec Java, ouvrant des possibilités infinies aux professionnels de la science des données.

Vous pouvez utiliser Scala avec Spark et gérer des données cloisonnées sans aucun problème. De plus, grâce à la prise en charge de la simultanéité, Scala est l'outil incontournable pour créer des applications et des cadres de science des données hautes performances de type Hadoop. Scala est livré avec plus de 175 000 bibliothèques offrant des fonctionnalités infinies. Vous pouvez l'exécuter sur n'importe lequel de vos IDE préférés tels que VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ ou même votre navigateur.

Principalement utilisé pour : Scala trouve son utilité pour des projets impliquant des ensembles de données à grande échelle et pour la construction de cadres hautement fonctionnels.

Le bon et le mauvais: Scala est définitivement un langage facile à apprendre, surtout si vous avez déjà eu de l'expérience en programmation. Il est fonctionnel, évolutif et aide à résoudre de nombreux problèmes de Data Science. L'inconvénient est que Scala est pris en charge par un nombre limité de développeurs. Bien que vous puissiez trouver des développeurs Java en abondance, il peut être difficile de trouver des développeurs Scala pour vous aider.

8. JavaScript

Bien que JavaScript soit le plus couramment utilisé pour le développement Web complet, il trouve également une application dans la science des données. Si vous êtes familier avec JavaScript, vous pouvez utiliser le langage pour créer des visualisations perspicaces à partir de vos données, ce qui est un excellent moyen de présenter vos données sous la forme d'une histoire.

JavaScript est plus facile à apprendre que de nombreux autres langages de la liste, mais vous devez vous rappeler que JS est plus une aide qu'un langage principal pour la science des données. Il peut servir d'outil de science des données louable car il est polyvalent et efficace. Ainsi, même si vous pouvez aller de l'avant avec la maîtrise de JavaScript, essayez d'avoir au moins un langage de programmation supplémentaire dans votre arsenal - un langage que vous pouvez utiliser principalement pour les opérations de science des données.

Principalement utilisé pour : en science des données, JavaScript est utilisé pour les visualisations de données. Sinon, il trouve une utilisation dans le développement d'applications Web.

Le bon et le mauvais : JavaScript vous aide à créer des visualisations extrêmement perspicaces qui transmettent des informations sur les données - il s'agit d'un élément extrêmement essentiel du processus d'analyse des données. Cependant, le langage n'a pas autant de packages spécifiques à la science des données que les autres langages de la liste.

En conclusion

Apprendre un langage de programmation, c'est comme apprendre à cuisiner. Il y a tant à faire, tant de plats à apprendre et tant de saveurs à ajouter. Donc, juste lire la recette ne servira à rien. Vous devez aller de l'avant et préparer ce premier plat, peu importe qu'il soit mauvais ou bon. De même, quel que soit le langage de programmation que vous décidez d'utiliser, l'idée devrait être de continuer à pratiquer les concepts que vous apprenez. Continuez à travailler sur un petit projet tout en apprenant la langue. Cela vous aidera à voir les résultats en temps réel.

Si vous avez besoin d'une aide professionnelle, nous sommes là pour vous. Le programme de certificat professionnel upGrad en science des données pour la prise de décision commerciale est conçu pour vous faire gravir les échelons dans votre parcours en science des données. Nous proposons également le programme Executive PG en science des données , pour ceux qui souhaitent travailler avec des modèles mathématiques pour reproduire le comportement humain à l'aide de réseaux de neurones et d'autres technologies avancées.

Si vous recherchez un cours plus complet pour approfondir les nuances de l'informatique, nous avons le cours de maîtrise ès sciences en informatique . Consultez la description de ces cours et sélectionnez celui qui correspond le mieux à vos objectifs de carrière!

Si vous êtes à la recherche d'un changement de carrière et que vous recherchez une aide professionnelle, upGrad est fait pour vous. Nous avons une solide base d'apprenants dans plus de 85 pays, plus de 40 000 apprenants rémunérés dans le monde et plus de 500 000 professionnels heureux. Notre assistance professionnelle à 360 degrés, combinée à l'exposition des études et du brainstorming avec des étudiants du monde entier, vous permet de tirer le meilleur parti de votre expérience d'apprentissage. Contactez-nous dès aujourd'hui pour une liste organisée de cours sur la science des données, l'apprentissage automatique, la gestion, la technologie et bien plus encore !