Pourquoi Python est-il populaire pour la science des données ?

Python est un langage de programmation de haut niveau populaire utilisé principalement pour la science des données, l'automatisation, le développement Web et l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un langage de programmation à usage général prenant en charge la programmation fonctionnelle, la programmation orientée objet et la programmation procédurale. Au fil des ans, Python est connu pour être le meilleur langage de programmation pour la science des données, et il est couramment utilisé par les grandes entreprises technologiques pour les tâches de science des données.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez pourquoi Python est si populaire pour la science des données et pourquoi il restera populaire à l'avenir.

À quoi peut servir Python ?

Comme dit précédemment, Python est un langage de programmation à usage général, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour presque tout.

Une application courante de Python dans le développement Web est l'utilisation de Django ou Flask comme backend pour un site Web. Par exemple, le backend d'Instagram fonctionne sur Django, et c'est l'un des plus grands déploiements de Django.

Vous pouvez également utiliser Python pour le développement de jeux avec Pygame, Kivy, Arcade, etc. bien qu'il soit rarement utilisé. Le développement d'applications mobiles n'est pas en reste, Python propose de nombreuses bibliothèques de développement d'applications telles que Kivy et KivyMD que vous pouvez utiliser pour développer des applications multiplateformes; et de nombreuses autres bibliothèques comme Tkinter, PyQt, etc.

Le sujet principal de ce tutoriel est l'application de Python dans Data Science. Python s'est avéré être le meilleur langage de programmation pour la science des données et vous saurez pourquoi dans ce tutoriel.

Qu'est-ce que la science des données ?

Selon Oracle, la science des données combine plusieurs domaines, notamment les statistiques, les méthodes scientifiques, l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse des données, pour extraire la valeur des données. Cela comprend la préparation des données pour l'analyse, y compris le nettoyage, l'agrégation et la manipulation des données pour effectuer une analyse de données avancée.

La science des données est applicable dans différentes industries, et elle aide à résoudre des problèmes et à en savoir plus sur l'univers. Dans l'industrie de la santé, la science des données aide les médecins à utiliser les données passées pour prendre des décisions, par exemple, un diagnostic ou le bon traitement pour une maladie. Le secteur de l'éducation n'est pas en reste, vous pouvez désormais prédire les décrocheurs scolaires, tout cela grâce à la science des données.

Python a une syntaxe simple

Quoi d'autre peut rendre la programmation beaucoup plus facile que d'avoir une syntaxe intuitive? En Python, vous n'avez besoin que d'une seule ligne pour exécuter votre premier programme: tapez simplement print("Bonjour le monde !") et courir - c'est aussi simple que ça.

Python a une syntaxe très simple et rend la programmation beaucoup plus facile et plus rapide. Il n'y a pas besoin d'accolades lors de l'écriture de fonctions, aucun point-virgule n'est votre ennemi et vous n'avez même pas besoin d'importer des bibliothèques avant d'écrire du code de base.

C'est l'un des avantages de Python par rapport aux autres langages de programmation. Vous avez moins tendance à faire des erreurs et vous pouvez facilement remarquer des bugs.

Large communauté

La science des données est un domaine complexe que vous ne pouvez pas faire sans avoir besoin d'aide. Python offre toute l'aide dont vous avez besoin grâce à sa vaste communauté. Chaque fois que vous êtes bloqué, parcourez-le et votre réponse vous attend. Débordement de pile est un site Web très populaire où les questions et les réponses sont affichées sur les problèmes de programmation.

Si votre problème est nouveau, ce qui est rare, vous pouvez poser des questions et les gens seraient disposés à fournir des réponses.

Python offre toutes les bibliothèques

Vous avez cruellement besoin d'eau et vous n'avez que deux tasses sur la table. L'un est un quart rempli d'eau tandis que l'autre est presque plein. Porteriez-vous la coupe avec beaucoup d'eau ou l'autre, bien qu'elles aient toutes deux de l'eau? Vous voudriez porter la tasse contenant beaucoup d'eau parce que vous avez vraiment besoin d'eau. Ceci est lié à Python, il offre toutes les bibliothèques dont vous auriez besoin pour la science des données, vous ne voudriez certainement pas utiliser un autre langage de programmation avec seulement quelques bibliothèques disponibles.

Vous aurez une grande expérience de travail avec ces bibliothèques car elles sont vraiment faciles à utiliser. Si vous devez installer une bibliothèque, recherchez le nom de la bibliothèque sur PyPI.org et suivez les instructions vers la fin de cet article pour installer la bibliothèque.

En rapport: Bibliothèques de science des données pour Python que tout scientifique de données devrait utiliser

Python numérique - NumPy

NumPy est l'une des bibliothèques de science des données les plus utilisées. Il vous permet de travailler avec des tâches numériques et scientifiques en Python. Les données sont représentées à l'aide de tableaux ou de ce que vous pouvez appeler des listes, qui peuvent être dans n'importe quelle dimension: tableau à 1 dimension (1D), tableau à 2 dimensions (2D), tableau à 3 dimensions (3D), etc.

Pandas

Pandas est également une bibliothèque de science des données populaire utilisée dans la préparation des données, le traitement des données et la visualisation des données. Avec Pandas, vous pouvez importer des données dans différents formats tels que CSV (valeurs séparées par des virgules) ou TSV (valeurs séparées par des tabulations). Pandas fonctionne comme Matplotlib car il vous permet de créer différents types de tracés. Une autre fonctionnalité intéressante offerte par Pandas est qu'il vous permet de lire des requêtes SQL. Donc, si vous êtes connecté à votre base de données et que vous souhaitez écrire et exécuter des requêtes SQL en Python, Pandas est un excellent choix.

Matplotlib et Seaborn

Matplotlib est une autre bibliothèque géniale proposée par Python. Il a été développé sur MatLab - un langage de programmation utilisé principalement à des fins scientifiques et de visualisation. Matplotlib vous permet de tracer différents types de graphiques avec seulement quelques lignes de code.

Vous pouvez tracer des graphiques pour visualiser toutes les données, vous aider à mieux comprendre vos données ou vous donner une meilleure représentation des données. D'autres bibliothèques comme Pandas, Seaborn et OpenCV utilisent également Matplotlib pour tracer des graphiques sophistiqués.

Seaborn (pas Seaborne) est comme Matplotlib, juste que vous avez plus d'options - pour donner différentes couleurs ou teintes à différentes parties de vos graphiques. Vous pouvez tracer de jolis graphiques et personnaliser l'apparence pour améliorer la représentation des données.

Vision par ordinateur ouverte - OpenCV

Vous souhaitez peut-être créer un système de reconnaissance optique de caractères (OCR), un scanner de documents, une image filtre, capteur de mouvement, système de sécurité ou tout autre élément lié à la vision par ordinateur, vous devriez essayer OpenCV. Cette bibliothèque étonnante et gratuite proposée par Python vous permet de créer des systèmes de vision par ordinateur en quelques lignes de code seulement. Vous pouvez travailler avec des images, des vidéos ou même le flux et le déploiement de votre webcam.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn est la bibliothèque la plus populaire utilisée spécifiquement pour les tâches d'apprentissage automatique en science des données. Sklearn offre tous les utilitaires dont vous avez besoin pour exploiter vos données et créer des modèles d'apprentissage automatique en quelques lignes de code seulement.

Il existe diverses tâches d'apprentissage automatique telles que la régression linéaire (simple et multiple), la régression logistique, les k-plus proches voisins, bayes naïfs, régression de vecteur de support, régression de forêt aléatoire, régression polynomiale, y compris classification et regroupement Tâches.

Bien que Python soit simple en raison de sa syntaxe; il existe des outils spécialement conçus pour la science des données. Jupyter notebook est le premier outil, c'est un environnement de développement construit par Anaconda, pour écrire du code Python pour les tâches de science des données. Vous pouvez écrire et exécuter instantanément des codes dans des cellules, les regrouper ou même inclure de la documentation, comme le permet sa capacité de démarquage.

Une alternative populaire est Google Colaboratory, également connu sous le nom de Google Colab. Ils sont similaires et utilisés dans le même but, mais Google Colab présente plus d'avantages en raison de sa prise en charge du cloud. Vous avez accès à plus d'espace, sans avoir à vous soucier de la saturation de la mémoire de votre ordinateur. Vous pouvez également partager vos blocs-notes, vous connecter sur n'importe quel appareil et y accéder, ou même enregistrer votre bloc-notes sur GitHub.

Comment installer n'importe quelle bibliothèque de science des données en Python

Étant donné que Python est déjà installé sur votre ordinateur, cette section étape par étape vous guidera dans l'installation de n'importe quelle bibliothèque de science des données sur votre ordinateur Windows. NumPy sera installé dans ce cas, suivez les étapes ci-dessous :

1. presse Démarrer et tapez commande. Faites un clic droit sur le résultat et choisissez Exécuter en tant qu'administrateur.

1. Vous avez besoin de PIP pour installer les bibliothèques Python à partir de PyPi. Si vous l'avez déjà fait, n'hésitez pas à sauter cette étape; sinon, veuillez lire comment installer PIP sur votre ordinateur.
2. Taper pip installer numpy et appuyez sur Entrer courir. Ce processus installera NumPy sur votre ordinateur et vous pourrez maintenant importer et utiliser NumPy sur votre ordinateur. Ce processus devrait ressembler à la capture d'écran ci-dessous, ignorez l'avertissement et les espaces vides. (Si vous utilisez Linux ou macOS, ouvrez simplement un terminal et entrez le installation de pip commander).

Il est temps d'utiliser Python pour la science des données

Parmi d'autres langages de programmation comme R, C++ et Java; Python est le meilleur pour la science des données. Ce didacticiel vous a expliqué pourquoi Python est si populaire pour la science des données. Vous savez maintenant ce que propose Python et pourquoi de grandes entreprises comme Google, Meta, la NASA, Tesla, etc. utilisent Python.

Ce tutoriel a-t-il réussi à vous convaincre que Python restera le meilleur langage de programmation pour la science des données? Si oui, continuez et construisez de beaux projets de science des données; aider à rendre la vie plus facile.

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