5 bonnes raisons d’utiliser Python pour la Data Science

Dans un monde devenu totalement digitalisé, avec l’ensemble de nos appareils connectés, l’existence des médias sociaux et la puissance d’Internet et des données libres, la science des données ou Data Science, est devenue extrêmement populaire.
La Data Science est considérée comme la science spécialisée dans la manipulation et l’organisation de grands volumes de données, leur stockage, leur visualisation et leur modélisation à des fins de prédictions.
Tous domaines confondus, selon l’index TIOB d’octobre 2020, on estime que le langage de programmation Python est dans le top 3 des langages les plus populaires dans le monde. Dans le domaine particulier de la Data Science, il est le langage le plus utilisé, et ceci pour au moins 5 bonnes raisons.

Bonne Raison n°1

La simplicité d’utilisation de Python pour la Data Science

Tout d’abord, Python est un langage de haut niveau, interprété, ce qui le rend accessible aux novices en programmation. Il possède une syntaxe facile à appréhender et des fonctionnalités puissantes et simples à utiliser.
Cette simplicité d’utilisation participe à sa forte popularité auprès des data scientists et data analysts : en effet, ceux-ci peuvent ainsi se concentrer sur la résolution de leurs problèmes plutôt que sur la programmation en tant que telle.

Bonne Raison n°2

Python, un langage open-source disposant d’une grande communauté

Python est un langage open-source, c’est-à-dire qu’il est gratuit et que tout un chacun peut participer à son amélioration et son évolution. De ce fait, une large communauté d’utilisateurs existe autour de ce langage, celle-ci est dynamique, ce qui permet d’interagir avec elle sur les différents problèmes rencontrés.
Lorsque c’est le cas, une simple recherche permet généralement de trouver une solution déjà existante, tant ce langage est utilisé. Enfin, une vaste documentation et de nombreux tutoriels sont disponibles en ligne.

Bonne Raison n°3

Des librairies Python dédiées à la Data Science

Des centaines de librairies sont disponibles avec le langage Python, ce qui facilite d’autant plus son utilisation pour effectuer des actions complexes. Il existe de nombreuses librairies dédiées à la Data Science comme NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn, pour ne citer qu’elles.
Ces librairies permettent de manipuler les données, de les organiser, de les nettoyer, de les interroger et de les visualiser de manière très efficace. Etant donné sa popularité et la communauté autour de Python, les librairies existantes sont fréquemment mises à jour et de nouvelles librairies apparaissent pour offrir des solutions accessibles à des problèmes qui semblent insolubles, ce qui fait la force du langage.

Bonne Raison n°4

Des applications du langage Python très larges

Le langage Python permet non seulement de faire du développement pour des applications de Data Science liées au traitement de données, mais il permet aussi bien de faire du développement web ou du développement d’applications dans des domaines très variés.
Le domaine de la science des données étant très vaste, un langage polyvalent comme Python est crucial, que ce soit pour requêter des bases de données, traiter des données, générer des tableaux de bord interactifs représentant les analyses effectuées et les résultats obtenus ou encore automatiser des processus de manière efficace.

Bonne Raison n°5

Une compétence très recherchée dans les offres d’emploi

La majorité des offres d’emplois dans le domaine de la Data Science demande d’avoir comme compétence la programmation avec le langage Python. Ainsi, si vous voulez travailler dans ce domaine, il est fortement recommandé d’apprendre à programmer avec ce langage et les librairies dédiées. Et c’est encore plus vrai dans le domaine du développement informatique en général.
En effet, de très grandes entreprises comme Google, Amazon ou encore Netflix utilisent Python comme langage de programmation pour certaines de leurs applications, et c’est le cas d’un grand nombre d’entreprises de toutes tailles.

En conclusion

Le langage Python s’est fait une place majeure dans de nombreux domaines, comme celui de la science des données.
Sa polyvalence, sa simplicité d’utilisation et ses améliorations continues grâce à une communauté très active en fait un langage de choix dans de nombreux projets. Ainsi, si la Data Science vous intéresse et que vous souhaitez vous y essayer, Python est indéniablement un langage de prédilection pour bien débuter.

Diplômée du master Bioinformatique Modélisation et Statistique de l’Université de Rouen Normandie, Amandine VELT est ingénieure en Bioinformatique à l’INRAE (Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement).
Passionnée par la programmation, le traitement de données de grandes volumétries et l’enseignement, elle est aussi formatrice indépendante en Data Science avec les langages de programmation Python et R. Ses deux formations en ligne dans le domaine regroupent environ 3000 participants.
Le livre Python pour la Data Science, qu’elle a voulu pratique et concret, est dédié aux lecteurs désireux d’apprendre à analyser des données ave le langage Python.

Amandine Velt

notre experte Python et Data Science