Que sont les Python libraries for data science ?

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Python a été lancé en 1991 et est devenu un langage de choix pour les programmeurs et les professionnels de divers secteurs d'activité dans le domaine de la science des données. La popularité de Python est due à sa facilité d'utilisation, à sa portabilité, à sa communauté solide, à sa flexibilité et aux bibliothèques disponibles capables de gérer des tâches complexes liées à la science des données.

Les bibliothèques Python vous permettent d'accomplir des tâches et d'effectuer des analyses de données plus efficacement en vous fournissant des portions de code essentielles déjà construites pour vous. Il existe des bibliothèques capables de s'attaquer à des tâches d'analyse de données, telles que le nettoyage et la manipulation de données, ainsi que la création de représentations graphiques. En fait, les professionnels connaissent Python pour son nombre impressionnant de bibliothèques dédiées à la science des données, avec un total de plus de 137 000 [1]. 

En raison du grand nombre de bibliothèques à votre disposition pour la science des données, vous aurez peut-être besoin d'aide pour savoir lesquelles choisir. En guise de première étape de votre parcours professionnel dans l'utilisation des Python libraries for data science, il peut être utile de vous familiariser avec quelques-unes des plus populaires et leurs diverses utilisations. 

Types de Python libraries for data science

Python dispose de nombreuses bibliothèques pour faciliter votre programmation et vous aider à accomplir des tâches plus efficacement. Ces bibliothèques sont fournies avec une partie du code déjà écrit sous forme de modules. Vous trouverez ci-dessous six bibliothèques Python populaires pour la science des données, accompagnées d'une description de chacune d'entre elles afin d'en décrire l'utilisation et la valeur. 

NumPy

La bibliothèque NumPy se concentre sur les fonctions mathématiques et sert de base à plusieurs autres Python libraries for data science. NumPy est une bibliothèque populaire qui vous offre des capacités de calcul impressionnantes, la liberté d'effectuer des analyses sur des données à dimensions multiples et les outils nécessaires à l'analyse de l'algèbre linéaire. Le code contenu dans le paquetage est en C, et non en Python, ce qui contribue à la vitesse impressionnante de NumPy. 

Le C est un langage de programmation généraliste très répandu, applicable à de nombreuses disciplines informatiques. C’est un langage de programmation compilé, ce qui lui permet d'être plus rapide et plus efficace dans l'exécution de son code. À l'inverse, Python est un langage de programmation interprété. Les langages interprétés exécutent le code une ligne à la fois et sont moins rapides que les langages compilés. Dans le cas de NumPy, il s’agit d’une bibliothèque écrite en C. Ainsi, lorsque vous utilisez NumPy dans Python, vous bénéficiez d'un code plus rapide tout en ayant une syntaxe Python simple.

Matplotlib

En tant qu’expert en science des données, vous créez fréquemment des représentations graphiques de données pour présenter des données importantes à vos partenaires et contribuer aux processus de prise de décision. Conçue pour créer des représentations de données, Matplotlib vous offre un grand nombre d'options relatives aux graphiques que vous pouvez générer et à la manière dont vous pouvez les personnaliser. Cette bibliothèque est libre d'utilisation, open-source et s’intègre couramment à d'autres bibliothèques. Matplotlib prend en charge les représentations graphiques animées et hautement interactives, ainsi que les représentations standard, sous la forme de graphiques à barres, de graphiques circulaires, de diagrammes en boîte, de barres d'erreur, etc. 

Pandas

Sans avoir à générer vous-même une grande quantité de code, pandas vous permet d'effectuer des analyses, des manipulations et des nettoyages de données sur votre ensemble de données. Tout comme NumPy, le code de pandas est en C, ce qui vous permet de bénéficier de sa vitesse et de sa flexibilité. Parmi ses principales fonctionnalités, citons la possibilité de télécharger et de transformer vos données, d'écrire des données supplémentaires et d'effectuer des analyses sur celles-ci. Les capacités de pandas s'appliquent à divers secteurs et domaines, ce qui témoigne de sa place prépondérantedans la manipulation des données. 

SciPy

La bibliothèque Python pour la science des données SciPy excelle dans l'optimisation et l'intégration des données. Conçue pour traiter des concepts mathématiques complexes liés à la science des données et à l'informatique scientifique, tels que les équations différentielles, cette bibliothèque fournit les outils nécessaires pour trouver rapidement une solution à tous vos problèmes complexes. SciPy apporte une valeur ajoutée à divers autres sujets que vous pouvez rencontrer, tels que :

• L’interpolation numérique

• Les équations algébriques

• Les problèmes de valeurs propres

• Les structures de données de haut niveau

PyTorch

PyTorch aborde les thèmes de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en fournissant une base pour créer des modèles avancés d'apprentissage automatique de manière efficace. Il dispose des capacités nécessaires pour vous guider tout au long du processus, de la production de prototypes à la mise en production de vos modèles. PyTorch dispose en outre d'une structure distribuée, de fonctions de traitement du langage naturel, d'une grande communauté d’utilisateurs et d'outils connexes, tels que TorchScript et TorchServe, pour faciliter le processus de développement de vos modèles. Certaines des plus grandes universités et entreprises du monde utilisent PyTorch comme environnement de développement. 

Seaborn

Outre Matplotlib, Seaborn est une autre bibliothèque populaire de représentation graphique de données pour Python. Non seulement elles sont similaires, mais Seaborn a été construite en utilisant les bases de Matplotlib pour fournir aux utilisateurs la possibilité de générer des graphiques et des diagrammes plus avancés et interactifs. Seaborn dispose d'une interface de haut niveau et d'algorithmes avancés pour créer des représentations graphiques étonnantes à partir de l'ensemble des données disponibles. 

À quoi servent les Python libraries for data science ?

Les bibliothèques Python axées sur la science des données ont de nombreuses utilisations et applications pour les professionnels d'aujourd'hui. Les sujets liés à la science des données et à l'apprentissage automatique, tels que la manipulation des données, la représentation graphique des données et l'analyse des données, sont quelques-uns des sujets populaires liés à ces bibliothèques. Vous trouverez ci-dessous une brève description de la manière dont les différents domaines de la science des données exploitent ces bibliothèques Python dans le monde réel. 

Apprentissage automatique

En général, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des approches avancées par le biais d'algorithmes, d'analyses de données et de modèles statistiques pour simuler la façon dont les humains pensent et retiennent les informations. L'objectif de l'apprentissage automatique est d'entraîner un modèle à faire des prédictions précises dans diverses situations afin de l'utiliser comme outil d'aide à la prise de décision. 

Python et ses différentes bibliothèques pour la science des données fournissent un environnement de développement pour construire ces modèles d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités de Python facilitent la validation, le nettoyage, le traitement et l'analyse des données. Comme les Python libraries for data science sont livrées avec un code important déjà en place, vous n'avez pas à vous soucier des aspects techniques du codage, qui peuvent donner lieu à des erreurs coûteuses. 

Machine learning automatisé (AutoML)

L'AutoML s'appuie sur les bases de l'apprentissage automatique traditionnel et vise à « automatiser » les étapes longues et répétées de l'apprentissage et de la construction d'un modèle. Cela vous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique de premier ordre à un rythme efficace en utilisant des algorithmes pour gérer les parties itératives du processus de construction. 

Auto-PyTorch et Auto-Sklearn sont deux Python libraries for data science spécifiquement conçues pour faciliter l’usage d’AutoML. Auto-PyTorch vous offre une automatisation complète dans les domaines critiques et la possibilité de travailler avec des réseaux neuronaux profonds. Auto-Sklearn exploite le méta-apprentissage et quelques autres techniques pour déterminer l'algorithme exact dont vous avez besoin pour former votre modèle en fonction des caractéristiques de vos données d'entrée. 

Apprentissage profond

Sous-domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond consiste à reproduire le mode de pensée des humains par le biais de simulations et de réseaux neuronaux profonds. L'objectif de l'apprentissage profond est d'entraîner des modèles avec des quantités massives de données afin d'optimiser les capacités de prédiction. 

Les bibliothèques Python, telles que TensorFlow et Keras, vous permettent d'effectuer de l'apprentissage profond. Keras, en particulier, combine d'autres bibliothèques Python populaires pour créer un environnement convivial adapté aux réseaux neuronaux. 

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel vise à déchiffrer avec précision le langage humain au moyen de divers algorithmes et modèles. Pour ce faire, il sépare le discours en segments plus petits et explore les connexions et les relations impliquées dans chaque partie pour tenter de découvrir le message global. L'un des principaux avantages du traitement du langage naturel est qu'il permet d'améliorer la communication avec les ordinateurs. 

Il existe une multitude de Python libraries for data science qui vous permettent d'explorer le traitement du langage naturel, telles que NLTK, TextBlob et spaCy. Ces bibliothèques vous permettent de créer assez facilement des applications capables de classification, d'analyse des sentiments, de tokenisation, etc. 

Qui utilise les Python libraries for data science ?

En raison de la polyvalence et de la facilité d'utilisation inhérentes à Python et de la quantité massive de bibliothèques disponibles pour la science des données, les professionnels de nombreuses disciplines et branches d’activité, telles que les statistiques, les mathématiques, la science des données et les affaires, tirent parti de ces outils. Voici quelques exemples de branches d’activité et de domaines concernés, en plus de ceux déjà mentionnés, en rapport avec les Python libraries for data science :

• Le développement web

• La vision par ordinateur

• Le développement de jeux

• La biologie

• La psychologie

• La médecine

• La robotique

• Les véhicules autonomes

Python dispose d'une vaste communauté de programmeurs experts, de spécialistes des sciences sociales, d’experts en sciences des données, de développeurs en apprentissage automatique et d'autres encore qui utilisent tous les Python libraries for data science et sont disposés à vous aider à résoudre vos problèmes. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation des Python libraries for data science

L'utilisation de Python pour la science des données s'accompagne de divers avantages et inconvénients. Comprendre les avantages et les inconvénients de Python vous permet de déterminer les cas pour lesquels il est le mieux adapté et s'il peut vous aider à réaliser les tâches que vous traitez. Quelques-uns des avantages et des inconvénients font référence au langage de programmation R. R est un langage populaire utilisé pour l'analyse statistique et la science des données, tout comme Python. R est uniquement spécialisé dans les modèles statistiques, l'analyse statistique, la construction de graphiques et d'autres représentations graphiquess. 

Avantages

Les avantages de l'utilisation des Python libraries for data science sont les suivants :

• Sa popularité et sa polyvalence en tant que langage de codage universel

• Sa facilité d'utilisation

• Une courbe d'apprentissage peu prononcée

• Un code source ouvert

• Il permet un développement rapide

• Il convient à un large éventail d’utilisations

• Sa grande communauté d'utilisateurs

• Ses bibliothèques standard fiables

• Des résultats facilement reproductibles

Inconvénients

Les inconvénients de l'utilisation des Python libraries for data science sont les suivants :

• Son incapacité à traiter efficacement de grands ensembles de données

• La lenteur de ses calculs

• Les erreurs d'exécution sont fréquentes

• Sa gestion peu efficace de la mémoire

• Sa difficulté à travailler avec des bases de données

• D'autres langages de programmation, dont R, disposent de plus de bibliothèques pour la science des données.

• Il est fréquemment surutilisé ou utilisé dans des contextes ou des situations inappropriés

• Des représentations graphiquess moins informatives qu'avec R

Comment commencer à utiliser les Python libraries for data science ?

Vous pouvez commencer à utiliser les Python libraries for data science en vous assurant que vous avez les compétences nécessaires pour cette discipline. Une solide formation en mathématiques ou en statistiques peut vous aider à développer vos compétences en science des données. Il s'agit ensuite de se familiariser avec le codage en Python en se familiarisant avec la syntaxe de base et les bibliothèques disponibles. 

Cette base vous permet d'acquérir l'expérience nécessaire en Python et en science des données pour commencer à utiliser les Python libraries for data science. Il existe plusieurs options de formation pour commencer à apprendre Python pour la science des données, notamment l'obtention d'une licence ou d'un master en science des données ou la participation à un stage de formation en science des données. De nombreux établissements proposent des stages de formation à la science des données qui vous permettent de développer vos compétences.

Commencer sur Coursera

Pour en savoir plus sur les Python libraries for data science ou sur d'autres sujets Python en général, il peut être utile de suivre un cours ou de recevoir un certificat pertinent. Coursera propose par exemple Analyse des Données avec Python de IBM. Ce cours vous permet d'acquérir de l'expérience dans le nettoyage et la préparation des données, l'exécution d'analyses de données exploratoires, la construction de pipelines de données et la manipulation de cadres de données. Il propose également des bibliothèques de science des données Python, telles que pandas, NumPy et SciPy, avec lesquelles vous pourrez effectuer des analyses. 

Un autre cours à envisager est la spécialisation Applied Data Science with Python de l'université du Michigan. Cette spécialisation comprend cinq cours uniques, qui vous familiarisent avec l'analyse statistique inférentielle, l'apprentissage automatique appliqué, la connectivité des réseaux et les avantages et inconvénients de la représentation graphique des données.