Les langages de programmation les plus populaires pour la science des données

La science des données est bien au-delà du simple mot à la mode et son impact se répand dans toutes les industries. Il n’y a pas non plus de ralentissement pour cela à l’avenir. Étant donné que l’industrie prévoit une pénurie aiguë de professionnels qualifiés en science des données, de nombreux professionnels suivent des cours pour se perfectionner en science des données. 

Cet article met en lumière les meilleurs langages de programmation pour la science des données que tout aspirant data scientist doit maîtriser pour progresser dans sa carrière en science des données.

Python

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires pour la science des données, et sa popularité est due à sa polyvalence. Python inclut des structures de données de haut niveau, un typage dynamique, une liaison dynamique et d’autres fonctionnalités, ce qui le rend adapté au développement d’applications complexes. Les versions de Python sont protégées par le droit d’auteur sous une licence compatible GPL, qui est certifiée par l’Open Source Initiative. Python est considéré comme idéal pour les tâches à usage général telles que l’exploration de données et la facilitation du Big Data.

Python est un choix idéal pour les projets impliquant des calculs analytiques et quantitatifs et la mise en œuvre d’algorithmes. Un bon exemple est YouTube, qui utilise Python et l’intelligence artificielle pour améliorer son infrastructure interne.

Langage de programmation R

R est un outil open-source et a été largement utilisé dans le développement d’applications statistiques, l’analyse statistique, l’analyse de données, ainsi que l’apprentissage automatique. R est un langage de programmation impératif pour transformer les données brutes et aider les utilisateurs à analyser, traiter, transformer et visualiser les informations. Vous avez également la possibilité de développer des modèles de prédiction, des algorithmes d’apprentissage automatique, ainsi que plusieurs packages de traitement d’images.

La programmation R est largement utilisée par les statisticiens, les analystes de données, les chercheurs et les spécialistes du marketing, elle a donc une large applicabilité dans les projets de calcul statistique, d’analyse de données et de recherche scientifique. Un bel exemple est la création d’un système de détection de fraude par carte de crédit.

Java

Java est un langage de programmation basé sur les classes, orienté objet et à usage général. Java a un nombre moindre de dépendances d’implémentation. Il est parfait pour les applications multiplateformes, y compris les applications Web et les codes côté serveur. Il n’est pas limité à un processeur ou à un ordinateur.

Il a été conçu auparavant pour offrir des alternatives plus simples, principalement en termes de gestion de la mémoire et de bibliothèques de classes. Pourtant, son importance n’a jamais faibli et a un rôle important à jouer dans le Big Data. La plupart des frameworks et outils populaires utilisés pour le Big Data sont généralement écrits en Java. De l’exploration de données et de l’analyse de données à la création d’applications d’apprentissage automatique, Java est impératif dans le domaine de la science des données.