Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.
Pourquoi choisir Python ?
Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :
1. Simplicité
Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.
2. Compatibilité
Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.
3. Facilité d’apprentissage
Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.
4. Visualisation de données
Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.
5. Bibliothèques riches
Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.
Que sont les bibliothèques en Python ?
La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.
Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.
Python et la data science
La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.
Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.
