Meilleurs langages de programmation pour la science des données en 2022

Illustration : © IdO pour tous

Le poste de data scientist n’existait même pas il y a quelques décennies. Les données étaient déjà organisées, nettoyées et soumises à des analyses par les employés. Cependant, les scientifiques des données de l’ère moderne ont des compétences exceptionnelles très demandées par les entreprises. Compte tenu de leur force et de leur complexité, les langages de programmation de science des données les plus populaires devraient être compris par quiconque souhaite participer à ce domaine en pleine expansion et devenir un professionnel de la science des données. Aujourd’hui, suivre les développements les plus récents dans le secteur de la technologie est essentiel. Il est assez difficile de choisir le meilleur langage de programmation pour la science des données car il y en a tellement. Nous discuterons de chacun d’entre eux et pourquoi ils sont les langages de programmation les plus populaires pour la science des données.

Principaux langages de programmation

#1 : Java

Aujourd’hui, le langage de programmation le plus utilisé et le plus apprécié est Java. Il est également considéré comme l’un des langages les plus populaires pour l’analyse de données. Grâce à la technologie Java Virtual Machine, le langage est particulièrement simple à implémenter sur plusieurs systèmes. La machine virtuelle Java est largement utilisée dans la pile de données volumineuses open source.

Certains avantages de Java incluent :

  • Convivial
  • Gestion de la mémoire portable et automatisée pour un débogage rapide
  • Capacité à concevoir un contenu visuellement attrayant
  • De nombreuses bibliothèques, y compris la Java Machine Learning Library, sont prises en charge par Java

#2 : C++

L’année 1983 a vu la création de C++ par Bjarne Stroustrup. Il est également connu comme “le langage de programmation le plus rapide”, ce qui est l’une des principales raisons pour lesquelles il est largement utilisé pour la création d’applications de bureau, de jeux vidéo et de moteurs de recherche. Google Chrome, par exemple, est basé sur C++.

Parce que C++ offre un temps de réponse plus rapide, il est utilisé pour les applications où le temps de développement est extrêmement important. Les principales applications de cette science des données C++ incluent le développement de produits sophistiqués tels que les systèmes cloud, les logiciels d’entreprise et les logiciels bancaires.

#3 : Python

Python est le langage de programmation le plus utilisé pour la science des données en raison de son évolutivité, de sa flexibilité et de sa simplicité. Il contient très peu de codage et une syntaxe simple. Il fournit également un grand nombre de bibliothèques toujours accessibles.

Python est open source et peut être modifié de la manière que les programmeurs jugent nécessaire. Ce langage, considéré comme le meilleur pour la science des données, évolue sans cesse pour améliorer les performances et rendre la syntaxe plus claire. Il fonctionne bien avec différents langages de programmation et est indépendant de la plate-forme. Ce langage de programmation de haut niveau à usage général est principalement utilisé en science des données et fournit un nombre impressionnant de bibliothèques spécialisées. Certaines des puissantes bibliothèques Python, qui peuvent toutes être apprises dans un cours de science des données, sont :

  • Numpy
  • pandas
  • ScikitLearn
  • matplotlib

#4 : SQL et NoSQL

Les bases de données relationnelles peuvent être interrogées, gérées et traitées à l’aide de SQL ou du langage de requête structuré. Une base de données NoSQL stocke des données non structurées sous la forme d’un document. Les bases de données NoSQL nécessitent un langage propriétaire différent de SQL pour l’interrogation.

#5 : R

La syntaxe et la structure organisationnelle de ce langage de programmation gèrent les tâches analytiques. C’est l’un des langages de programmation les plus séduisants pour les entreprises en raison de sa capacité à gérer des volumes de données énormes et complexes. Il comprend des packages qui garantissent une gestion plus facile de l’analyse. Voici quelques-uns des forfaits :

Le meilleur des meilleurs

Comme vous pouvez le voir, il n’y a que quelques langages de programmation à connaître pour la science des données. Chacun est important à bien comprendre, mais plusieurs sont plus demandés que d’autres. Sur les cinq langages de programmation discutés, nous concluons que Python, R et SQL sont les plus souhaitables en 2022.

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