Pourquoi l'apprentissage de Python est désormais essentiel pour tous les scientifiques des données

Depuis l'année 1950, le monde a vu l'émergence de plusieurs langages de programmation. Que ce soit JAVA, C, C ++, Python ou C #, tous les langages sont conçus pour servir un objectif. Au fil du temps, les gens ont commencé à communiquer avec des machines dans ces multiples langues. En conséquence, de nombreuses applications logicielles merveilleuses sont nées et de nombreux problèmes complexes existants ont été résolus. Mais, alors que nous avançions vers l'avenir, la bataille pour le langage le plus dur et le plus robuste a commencé. Alors que certains d'entre eux ont pu arriver dans le monde que nous connaissons aujourd'hui, d'autres se sont estompés.

De plus, les nouvelles technologies et la numérisation ont balayé le monde de ses pieds. Cela a libéré les données qui n'avaient jusqu'à présent aucun enregistrement ou n'étaient pas capturées. Aujourd'hui, nous vivons dans l'abondance de données que les entreprises utilisent pour une multitude d'objectifs tels que la conception d'applications, la fourniture de nouveaux services et, finalement, une meilleure compréhension du client. En raison de ces nouveaux emplois émergent qui nécessitent un langage de programmation pour atteindre les objectifs. Un de ces emplois est celui d'un data scientist, dans lequel de plus en plus d'organisations investissent aujourd'hui.

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L'histoire derrière Data Science [19659005] Avec l'abondance de données, toutes les autres organisations veulent en tirer des informations. Les entreprises veulent mesurer les progrès, prendre des décisions éclairées, planifier pour l'avenir et proposer des produits économiques et efficaces. La seule solution qu'ils trouvent est de déterrer les vastes données et d'essayer de leur donner un sens. C'est là que les scientifiques des données entrent en scène. Ce sont les personnes qui sont responsables du traitement et de l'organisation des données avec des méthodes scientifiques, des algorithmes et d'autres techniques pertinentes. Au quotidien, le travail d'un data scientist consiste à passer en revue de grandes quantités d'ensembles de données, à extraire ce qui compte et, à terme, à fournir aux entreprises des informations faciles et claires à comprendre. Sur la base de ces informations, les entreprises élaborent des stratégies et prennent des décisions stratégiques.

Les informations tirées des données sont à l'origine de l'innovation massive qui transforme les industries. Même si cela peut sembler une tâche intuitive, beaucoup de choses vont derrière le bureau d'un data scientist. Les données brutes peuvent parfois être un cauchemar. Ils ont tout le bruit et les attributs qui pourraient être totalement sans rapport avec l'objectif de l'organisation. Par conséquent, un scientifique des données a besoin d'un ensemble d'outils dans un langage de programmation efficace et facile à implémenter.

Python – Le plus préféré pour la science des données

L'avancement de technologies comme l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive, la science des données gagne encore plus de rythme avec chaque jour qui passe. Il devient un choix de carrière populaire parmi les gens. S'il est avantageux pour les scientifiques des données de connaître plus d'un langage de programmation, ils doivent commencer par saisir au moins un langage avec clarté. De plus, les scientifiques des données soulignent que l'obtention et le nettoyage des données représentent 80% de leur travail. Les données peuvent être en désordre, ont des valeurs manquantes, un formatage incohérent, des enregistrements mal formés et des valeurs aberrantes absurdes dans la pratique. Bien qu'il puisse y avoir plusieurs outils pour aider dans ce travail, Python est le plus préféré. Il y a plusieurs raisons derrière cela.

La popularité du langage Python est à son apogée. Les développeurs et les chercheurs l'utilisent pour toutes sortes de raisons. Que ce soit la conception d'une application d'entreprise, la formation de données à l'aide de modèles ML, la conception de logiciels de pointe ou le nettoyage et le tri de données. Il n'y a actuellement aucun autre langage qui le fasse mieux que Python. Les statistiques suggèrent que Python est officiellement le langage de programmation le plus utilisé au monde aujourd'hui. Il a battu JAVA, qui est la langue préférée des développeurs à travers le monde depuis le plus longtemps. Mais, la nature dynamique de Pythons et une merveilleuse bibliothèque avec des fonctionnalités intégrées pour presque tout ce qui en fait le choix populaire parmi les développeurs et les organisations.

Pourquoi Python pour la science des données?

L'une des meilleures fonctionnalités de Python est qu'il s'agit d'un environnement ouvert -langue originelle. Cela signifie que n'importe qui peut ajouter aux fonctions existantes de Python. En fait, les entreprises proposent chaque jour leur propre ensemble de cadres et de fonctions qui les aident à atteindre un objectif plus rapidement et en même temps à aider d'autres développeurs qui partagent la plate-forme. Les scientifiques des données doivent souvent incorporer du code statistique dans la base de données de production ou intégrer les données existantes à des applications Web. En dehors de ceux-ci, ils doivent également implémenter quotidiennement des algorithmes. Python fait de toutes ces tâches une affaire sans tracas pour les scientifiques des données.

Facile à saisir

L'une des qualités les plus attrayantes de Python est qu'il est facile à apprendre et à commencer à mettre en œuvre. Qu'il s'agisse de débutants qui commencent tout juste leur carrière dans la science des données ou de professionnels bien établis, tout le monde peut apprendre Python et ses nouvelles bibliothèques sans avoir à y investir beaucoup de temps et de ressources. Des professionnels occupés qui ont souvent un temps limité pour apprendre quelque chose de nouveau. Python est donc très pratique avec ses capacités faciles à apprendre et à comprendre. Même si on le compare à d'autres langages de science des données tels que R et MATLAB, Python a une courbe d'apprentissage relativement facile.

Évolutivité phénoménale

Python excelle en matière d'évolutivité. Il est beaucoup plus rapide que des langages comme MATLAB, R et Stata. Il le fait en permettant aux scientifiques et aux chercheurs de données d'aborder un problème de plusieurs façons, plutôt que de s'en tenir à une approche particulière. Que vous le croyiez ou non, l'évolutivité est la raison pour laquelle Youtube a choisi de migrer leurs processus vers Python. En fait, le titan du cloud Dropbox a récemment écrit plus de 4 millions de lignes de code Python pour leur application.

Bibliothèques de science des données

Les bibliothèques de science des données de Python en font un succès instantané parmi les scientifiques des données. Depuis Numpy, Scipy, StatsModels et sci-kit-learn, Python continue d'ajouter des bibliothèques de science des données à sa collection. Par conséquent, les scientifiques des données trouvent que Python est un langage de programmation robuste qui répond à la majorité de leurs besoins et aide à résoudre des problèmes qui semblaient insolubles dans un premier temps. aider les scientifiques à atteindre leurs objectifs avec perfection. En outre, la grande communauté de Python qui soutient et aide les développeurs et les scientifiques à rechercher des solutions auprès d'autres membres qui ont traversé et rencontré un problème particulier.

Cet article a été écrit par James Warner Analyste en intelligence d'affaires . Vous pouvez lire l'original sur Medium ici.