8 langages pour la science des données

Les données continuent d’arriver. Le travail d’un scientifique des données consiste à transformer tous ces bits sans fin en une analyse cohérente afin que les utilisateurs de données puissent commencer à chercher des réponses dans la mer d’informations. La bonne nouvelle, c’est qu’il existe plein de bons langages de programmation pour faire ce travail. Mais jey a-t-il un meilleur?

il y a quelques langues, comme R et Python, qui dominent les projecteurs car ils sont souvent utilisés pour enseigner les cours. Ce sont d’excellents premiers choix, et personne ne peut se tromper en les utilisant.

Il existe également un certain nombre d’autres choix qui peuvent bien faire le travail. Les langages à usage général qui sont déjà à la base du flux de travail principal peuvent être étendus pour filtrer et nettoyer les données ou peut-être même gérer une partie de l’analyse. De bonnes bibliothèques peuvent aller très loin.

Voici une liste de certains des meilleurs langages pour la science des données—ceux qui font de bons choix pour votre prochain projet. Parfois, une seule ne suffit pas, et plusieurs langues sont la réponse. Certains scientifiques des données construisent des pipelines de données avec plusieurs technologies différentes à chaque étape, chacune tirant parti des meilleures fonctionnalités d’un langage particulier.

R

R a été conçu pour l’analyse statistique et reste l’un des favoris de nombreux data scientists dévoués. La Langage R lui-même comprend des structures de données telles que des trames de données conçues pour fonctionner avec de grands blocs de données tabulaires. Au fil des ans, d’autres scientifiques ont écrit et distribué de très bonnes bibliothèques open source qui abordent bon nombre des algorithmes statistiques et mathématiques les plus courants. Il existe même de belles bibliothèques telles que Swave et knitr qui transforment les données en rapports soignés et composés à l’aide Latex.

De nombreux data scientists aiment utiliser des environnements de développement intégrés tels que Studio R, qui est optimisé pour la tâche à accomplir. D’autres aiment travailler avec d’autres outils de développement tels qu’Eclipse ou certaines interfaces de ligne de commande car ils souhaitent intégrer du code d’autres langages pouvant être utilisé pour collecter ou pré-nettoyer les données. R permet de travailler facilement avec d’autres packages.

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Python

Ce langage a commencé comme un langage de script avec une syntaxe propre, mais il est devenu l’un des favoris dans les laboratoires du monde entier. De nombreux scientifiques apprennent Python pour faire tout leur calcul, de la collecte des données à l’analyse.

La véritable force du langage est la grande collection de bibliothèques consacrées à la science des données. Des forfaits tels que NumPy, SciPy, pandas, et Keras ne sont que quelques-uns des plus notables. Les scientifiques ont également intégré le langage à des cadres de programmation parallèle tels qu’Apache Spark pour faciliter le traitement d’ensembles de données particulièrement volumineux.

Le langage est également très populaire auprès des scientifiques de l’intelligence artificielle et peut être très utile lorsque l’analyse des données nécessite l’aide de l’IA. Des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow peuvent également tirer parti d’un matériel spécialisé pour accélérer considérablement l’analyse.

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Julia

Ce langage est un outil polyvalent pour créer un logiciel qui gère les tâches de base telles que IO, mais Julia a attiré un certain nombre de scientifiques au fil des ans parce qu’il fait un travail particulièrement bon avec les tâches numériques. Aujourd’hui, il prend en charge une bonne collection de routines pour la visualisation, la science des données et l’apprentissage automatique (ML). Il existe, par exemple, d’excellentes bibliothèques pour explorer équations différentielles, Transformées de Fourieret la physique quantique. Il existe plus de 4000 packages différents pour différentes tâches dans le calcul scientifique.

La qualité la plus attrayante de Julia est peut-être sa rapidité. Le compilateur est capable de cibler plusieurs architectures de puces ; Il n’est pas rare que les scientifiques constatent que le code de Julia s’exécute plusieurs fois plus rapidement que d’autres langages. Pendant ce temps, divers environnements de développement intégrés tels que Jupyter Notebook offrent une expérience interactive aux codeurs Julia.

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Java

Java peut être utilisé à de nombreuses fins générales, mais certaines personnes l’utilisent pour la science des données en tant qu’outil de prétraitement pour nettoyer les données. Il fonctionne bien en combinaison avec des langages tels que R car il offre des fonctionnalités et des bibliothèques plus générales qui peuvent être utiles pour le nettoyage de bas niveau. Certains des frameworks de traitement de données volumineuses tels que Hadoop et Spark sont hautement compatibles avec Java. Pour certaines tâches de base, il existe un certain nombre de fonctions intégrées Des classes qui peut calculer efficacement les résumés d’un ensemble de données. Java prend également en charge de bonnes bibliothèques pour ML, telles que MLib.

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MATLAB

MATLAB a d’abord été créé pour aider à jongler avec de grandes matrices, et il reste populaire auprès des scientifiques des données qui souhaitent utiliser certaines de ces méthodes numériques pour analyser leur travail. Les algorithmes qui fonctionnent avec des vecteurs, des matrices et des tenseurs et dépendent de décompositions ou d’inversions standard peuvent être simples à mettre en œuvre.

Au fil des ans, MathWorks, la société qui prend en charge le logiciel propriétaire pour MATLAB, a ajouté des fonctionnalités étendues qui transforment le package en un environnement de développement entièrement intégré pour la science des données. Il existe des bibliothèques qui prennent en charge toutes les méthodes statistiques importantes, les routines d’IA et les algorithmes ML. Il existe également des packages graphiques qui peuvent produire des visualisations de données à partir des résultats.

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COBOL

Le langage d’origine de l’informatique d’entreprise reste une base solide pour la science des données. Le langage a été conçu pour collecter et traiter des données d’entreprise, et il prend en charge de nombreux algorithmes statistiques classiques avec des bibliothèques. Il existe de nombreuses piles logicielles en cours d’exécution dans les grandes entreprises qui sont écrites en COBOL; Souvent, le moyen le plus simple d’y intégrer de la science des données consiste à écrire quelques routines supplémentaires en COBOL.

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SPSS

SPSS, publié pour la première fois en 1968, signifiait à l’origine Package statistique pour les sciences sociales ; Cela a été remplacé par des solutions de produits et services statistiques à mesure que le marché se développait. IBM possède et gère le Suite logicielle SPSS maintenant, et il fait partie de la vaste collection de produits logiciels d’IBM tels que les entreprises peuvent déployer pour fournir la science des données.

Une grande partie du travail avec SPSS peut être effectuée directement sans trop de programmation, en utilisant des menus déroulants et un environnement intégré. Lorsque cela ne suffit pas, un langage macro facilite l’extension des routines de base. Récemment, il est devenu possible d’écrire certaines de ces routines en R ou en Python. La version 29 de SPSS a récemment été publiée, offrant plus d’options pour la régression linéaire et l’analyse des séries chronologiques.

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Mathématique

Certains mathématiciens considèrent Mathématique L’un des logiciels les plus étonnants jamais créés, capable de résoudre certains des problèmes mathématiques les plus complexes qui soient. La plupart des spécialistes des données n’ont pas besoin de toutes les fonctionnalités et bibliothèques étendues. Pourtant, les fondations sont solides, les graphismes sont de premier ordre et les possibilités sont excellentes pour quiconque souhaite explorer des algorithmes plus complexes.

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Une approche hybride

Bien que tous ces langages aient leurs fans et leurs niches fortes où ils dominent, il n’est pas rare que les scientifiques des données assemblent du code de plusieurs langages différents dans un pipeline. Ils peuvent commencer par une grande partie du prétraitement et du filtrage effectués par un langage à usage général tel que COBOL, puis passer à un langage avec un noyau statistique solide tel que R pour certaines analyses. À la fin, ils peuvent utiliser un autre langage pour la visualisation des données car il prend en charge un type de graphique qu’ils aiment.

Chaque étape tire parti des meilleures qualités de la langue. Vous n’avez pas besoin d’en choisir un seul.

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