Un data scientist est un expert technique qui utilise des techniques mathématiques et statistiques pour manipuler, analyser et tirer des enseignements des données. Cela dit, faire de la science des données nécessite d’utiliser d’excellents langages de programmation. Voici le top 10 des langues en 2022.

Python

Python est un langage de programmation open source pour la science des données. Cela signifie qu’il est à usage général et également pertinent dans d’autres domaines tels que le développement Web et le développement de jeux vidéo.

Python possède un riche écosystème de bibliothèques. Par conséquent, il peut effectuer toutes les tâches de science des données. Cela couvre tous les types d’opérations, depuis le prétraitement des données, la visualisation et l’analyse statistique. Tous les types d’utilisation de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur s’ajoutent à cette liste.

Python présente une syntaxe simple et lisible. Par conséquent, il est considéré comme l’un des langages de programmation les plus faciles à apprendre et à utiliser. C’est aussi pourquoi il convient très bien aux débutants.

R

R est le principal concurrent de Python. Cependant, ce n’est pas encore à la mode. R est un langage de programmation de science des données pour les aspirants scientifiques des données. Il est également open source, mais reste spécifique à un domaine. C’est un langage parfait pour manipuler, traiter et visualiser des données. Il est également idéal pour le calcul statistique et l’apprentissage automatique.

Apprendre R est essentiel, que ce soit pour débuter en science des données ou pour vouloir acquérir une nouvelle compétence.

SQL

SQL (Structured Query Language) est également un langage de programmation de science des données spécifique à un domaine. Il permet, quant à lui, de communiquer, modifier et extraire des données de bases de données. Avoir des connaissances en SQL permettra de travailler avec un certain nombre de bases de données relationnelles. Cela inclut même des systèmes populaires tels que SQLite, MySQL et PostgreSQL. SQL est un langage de programmation polyvalent pour la science des données. De plus, SQL inclut une syntaxe déclarative et simple. En conséquence, il est très facile à apprendre par rapport à d’autres langues.

Certes, le choix est presque toujours entre R et Python. Mais, apprendre SQL reste aussi une option incontournable.

Java

Java est classé n°2 dans l’indice PYPL et n°3 dans TIOBE. Il est très efficace et indéniablement efficace. En conséquence, c’est l’un des langages de programmation de science des données les plus populaires au monde. Il est également open source, mais plus objectif. L’écosystème Java se compose de technologies, d’applications logicielles et de sites Web sans fin.

Les machines virtuelles Java fournissent un cadre robuste et efficace pour les outils de Big Data populaires tels que Hadoop ou Spark. Ainsi, il a également prospéré dans l’industrie de la science des mégadonnées ces dernières années.

Java est le langage idéal pour développer des tâches ETL. C’est également le plus fiable pour effectuer des tâches avec un stockage important et des exigences complexes.

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Julia

Créée en 2011, Julia a déjà marqué le monde de l’informatique numérique. Comparé à d’autres langages, Julia est particulièrement efficace pour l’analyse de données. Au fait, on l’appelle aussi l’héritière de Python. Ce langage de programmation de science des données s’est démarqué grâce à son adoption précoce par plusieurs organisations renommées. Et, la plupart d’entre eux sont dans le secteur financier.

Cependant, Julia n’est pas encore assez mature pour rivaliser avec les meilleurs langages de science des données. En effet, il a une petite communauté et n’a pas autant de bibliothèques que ses principaux concurrents. Son principal inconvénient continue à ce jour sa jeunesse.

Scala

Scala est un langage de programmation de science des données créé en 2004. Plus précisément, il a été conçu pour être une version plus propre et moins verbeuse de Java. Scala est interopérable avec Java car il peut s’exécuter sur sa machine virtuelle. Cela dit alors que Scala est parfait pour les projets Big Data distribués. De plus, il est devenu l’un des meilleurs langages pour l’apprentissage automatique et le big data. Scala est classée 18e dans l’indice PYPL et 33e dans TIOBE. Pourtant, en parler est obligatoire dans le cadre de la science des données.

C et C++

C est un proche parent de C++. Les deux sont considérés comme les plus optimisés. Ils sont particulièrement utiles dans le traitement de travaux intensifs de science des données computationnelles. Leur grand atout est leur rapidité. Par conséquent, ils s’adaptent facilement au développement d’applications Big Data et d’apprentissage automatique. En revanche, ils ont l’inconvénient d’être de faible niveau dans la nature. Cependant, les apprendre reste une option favorable pour optimiser un profil.

Javascript

JavaScript est le langage de programmation de science des données préféré d’aujourd’hui. Il n’est pas seulement multiparadigme mais aussi polyvalent. JavaScript est connu pour sa capacité à créer des pages Web riches et interactives.

javascript est généralement utilisé pour le développement Web. Cependant, il est également devenu célèbre dans l’industrie de la science des données. Ce langage prend en charge les bibliothèques automatiques, le deep learning et des outils de visualisation extrêmement puissants.

Swift

Swift se démarque car il s’agit d’un langage de programmation de science des données conçu pour les appareils mobiles. Apple l’a créé pour faciliter la création d’applications et développer son écosystème d’applications. Cela peut également augmenter la fidélité des clients. De plus, Swift est interopérable avec Python. L’un de ses avantages supplémentaires est également qu’il n’est plus limité à l’écosystème iOS. De plus, il est devenu open source pour fonctionner sous Linux.

Go

Go (ou GoLang) est devenu un célèbre langage de programmation de science des données pour les projets d’apprentissage automatique. Il est flexible et facile à comprendre. Créé en 2009 par Google, il est livré avec une syntaxe et une mise en page similaires à C. Selon de nombreux développeurs, Go est la version du 21e siècle de C. L’inconvénient de Go à ce jour est sa petite communauté. Cependant, il se présente comme un excellent allié pour les tâches d’apprentissage automatique.