Python, le meilleur langage pour l'analyse des données

Table des matières

Introduction

L’existence de différents langages de programmation pousse l’individu à se poser la question suivante : Quel langage de programmation dois-je utiliser pour réaliser mon projet ? Cette question n’est pas seulement liée à l’esthétique mais plutôt au besoin du projet que l’individu souhaite entamer.

Cet article mettra au jour les différentes raisons pour lesquelles le langage Python est considéré des meilleurs langages à utiliser pour l’analyse données.

Pourquoi utiliser Python pour l’analyse de données ?

Avant de répondre à la question pourquoi python est votre meilleur choix pour l’analyse de données, il est adéquat de définir en premier lieu les tâches réalisé lors de cette analyse.

L’analyse de données consiste à donner une interprétation aux données et d’analyser les résultats en utilisant des techniques statistiques et en fournissant des rapports continus. Les analystes de données mettent en œuvre des systèmes de collecte de données et des stratégies qui optimisent l’efficacité et la qualité des statistiques. Ils identifient, analysent et interprètent les tendances dans des ensembles de données complexes.

Cependant, python facilite la tâche pour les analystes de données en leur mettant en place plusieurs librairies et bibliothèques qui permettent de leur éviter la peine d’écrire les codes d’implémentation des algorithmes des méthodes statistiques nécessaires pour l’analyse de données.

Ceci dit, les algorithmes destinés à l’analyse de données sont faciles à utiliser mais reste difficile à implémenter. Cependant, python met en place des bibliothèques réutilisables, celui-ci est très laconique, c’est-à-dire qui nécessite que peu de mots clés pour formuler une requête et tout en étant un langage lisible et naturel.

On cite ci-après quelques librairies que python met en place :

NumPy : est une extension fondamentale de python qui permet la manipulation des tableaux à N dimensions;
SciPy : est l’une des importantes bibliothèques de python permettant de faire le calcul scientifique. La bibliothèque SciPy est conçue pour fonctionner avec les tableaux NumPy et est organisée sous forme de sous modules permettant différentes opérations ;
Matplotlib : est une bibliothèque pour la création de graphes statiques et interactifs qui est basée sur le langage de programmation python;
Pandas : quant à elle est une bibliothèque open source de manipulation et d’analyse de données ;
Scikit Learn : est l’un des packages les plus utilisés pour les algorithmes d’apprentissage automatique et qui comprend les nombreuses méthodes de classification, de régression, de validation croisée, de clustering, etc. ;
Seaborn : est une bibliothèque pour la visualisation des données, spécialisée dans l’analyse statistique et qui est basée sur matplotlib. Elle améliore et simplifie la création des graphiques ;
Keras : est l’une des bibliothèques Python les plus puissantes et les plus faciles à utiliser pour les modèles d’apprentissage profond et qui permet l’utilisation des réseaux de neurones de manière simple.

Ceci dit, python est un langage de programmation de haut niveau, orienté objet et interprété qui a beaucoup d’avantages. Sa rapidité lui permet de bien s’adapter à l’analyse de données ainsi que l’étendue des fonctionnalités uniques qu’il fournit fait de lui l’option numéro 1 pour celle-ci.

Nous énumérons dans ce qui suit pourquoi python est le meilleur langage pour l’analyse de données :

Facile à apprendre: Python est largement reconnu pour sa syntaxe qui est simple, claire et lisible. En le comparant avec Java, C# ou Ruby qui sont des langages difficiles à maitriser surtout pour les débutants, python est axé sur la lisibilité ainsi que la simplicité du code tout en offrant une panoplie d’options utiles aux analystes de données et aux scientifiques. Ce langage est l’outil idéal pour s’initier au monde de la programmation.
Flexible: l’une des caractéristiques qui rendent ce langage de programmation avantageux est sa flexibilité qui permet, en effet, de systématiser des ensemble de données, de créer des algorithmes fonctionnant avec le Machine Learning et de mettre en place des services web en une courte période ce qui fait de ce langage une solution idéale pour l’industrie des sciences des données.
Bien supporté: même si python est un outil gratuit, il dispose d’une base communautaire massive qui offre son soutien afin de faire face aux situations où vous aurez besoin d’aide. En effet, ce langage largement utilisé dans plusieurs domaines dispose d’une tonnes de bibliothèques utiles et gratuites, de codes fournis par les utilisateurs de ce langage et de documentations. C’est un facteur clé qui donne une forte impulsion à python dans la science des données. Il est à noter que les bibliothèques utilisées dans la communauté des sciences de données ne cessent de croitre, offrant des solutions robustes.
Evolutif : en comparant python à d’autres langages comme R ou Rust, celui-ci est beaucoup plus rapide et plus évolutif. Par conséquent, il convient à différents usages dans différents domaines et peut résoudre divers problèmes. L’analyse de données fait partie de ces domaines où le langage python peut être utilisé avec succès.
Outils de visualisation: Python met en place diverses options de visualisation, vu qu’il est connu que les informations visuelles sont beaucoup plus faciles à comprendre, à utiliser et à retenir. Ce qui fait de ce langage un outil indispensable non seulement pour l’analyse de données mais pour toute la science des données. En effet, python permet de créer des graphiques, des diagrammes ainsi que des tracés interactifs en faisant appel aux bibliothèques destinées pour ce faire.
Outils d’analyse: dans le processus d’analyse de données il est nécessaire de traiter les données après les avoir recueillis, python convient parfaitement à cette tâche parce qu’il intègre divers outils d’analyse de données. Il a également la capacité de corréler les informations dans les grands ensembles de données ainsi que d’évaluer les performances des modèles.

Conclusion

Pour conclure, python est l’un des langages les plus faciles à apprendre et à utiliser, fournissant un ensemble de fonctionnalités complet et gratuit. Ce langage est évolutif et flexible ce qui le rend convenable pour divers secteurs d’activité et à des fins multiples. Quoique ce langage soit open source, il est bien supporté par une large communauté et est en constante évolution.

Finalement, les différents outils de visualisation mis en place par python pour rendre les données facilement accessibles font de lui le langage préféré des analystes de données.

Article publié le 22 Janvier 2021par Imane BENHMIDOU