30 Déc Big Data : Python reste le langage le plus utilisé

Ces dernières années, le Big Data a fait parler de lui. Toutes les grandes entreprises, les grands scientifiques se penchent là-dessus. Plusieurs nouveaux postes ont émergé grâce à la science des données. Pour le moment et pour la majorité des utilisateurs, Python reste le meilleur langage pour le Big Data.

Python est ses librairies

C’est grâce à ses bibliothèques riches et surtout destinées à la science de données que le Python surpasse ses concurrents. Pour la data science Python beaucoup de paquets, mais nous allons en voir quelques-uns les plus utilisés ces derniers temps.

Numpy

Cette librairie est destinée aux calculs numériques. Elle gère toutes les fonctions mathématiques ainsi que les calculs complexes. Un de ses points forts est le traitement de tableaux de données multidimensionnelles. Avec les grosses données à traiter dans le Big Data, Numpy propose donc la solution de calcul idéale. Il est utilisé surtout pour les calculs mathématiques dans les tableaux.

Scikit Learn

Scikit Learn est utilisé dans le Machine Learning. Avant le traitement des données, elles passent par cette librairie qui met en place la modélisation de données ainsi que toutes les optimisations possibles afin de réduire le travail pendant la manipulation des données. Le passage par cette bibliothèque est obligatoire, car elle résout les problèmes de classification, de régression, de regroupement et aussi de clustering.

Pandas

Les Data Scientist qui utilisent Python vous le diront, Pandas est sans doute la librairie de base dans le traitement des données. Rapide à prendre en main et riche, Pandas est compatible avec les fichiers CSV, les bases SQL et autres. Vous pouvez utiliser cette librairie pour les données manquantes, la fusion de données, divers calculs, indexation, représentation graphique, ainsi de suite.

Tensorflow

Utilisé par les plus grandes marques et les plus grandes boites pour traiter les données, Tensorflow réunit tous les critères d’une librairie d’IA. Il traite les données textuelles, les données visuelles, les données vidéos, les données voix et son et bien davantage. Tout ce qui est perception, compréhension ou encore classification est traité par cette librairie.

Scipy

Ici se passent les traitements mathématiques classiques comme l’interpolation de données, l’algèbre linéaire. La librairie Scipy traite entre autres les images multidimensionnelles, les équations différentielles, le traitement de signal. C’est aussi une des bases dans la data science à avoir sous le coude.

Vous êtes Python, R ou autres ?

Beaucoup de sondages ont été faits pour savoir si les programmeurs Big Data sont plus Python, R ou autres. Dans la data science, les avis sont partagés, mais c’est haut la main que Python gagne la course. C’est sans doute par habitude des utilisateurs. Bien sûr, dans certains cas d’utilisation, Python surpasse R et les autres langages. Mais on peut dire qu’il a aussi ses failles. Par exemple, la courbe d’apprentissage de Python est plus complexe qu’avec R. quoi qu’il en soit, le but n’est pas de dire que celui-ci est meilleur que ceux-là, mais de sortir des résultats d’apprentissage à la hauteur des attentes des demandes.