Les Data Scientists codent-ils ?

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour savoir si les Data Scientists ont besoin de coder, ainsi que quels langages de programmation sont les meilleurs pour la science des données.

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En un mot, oui. Code des scientifiques de données. Autrement dit, la plupart des Data Scientists doivent savoir coder, même si ce n'est pas une tâche quotidienne. Comme le dit le dicton souvent répété, un scientifique des données est quelqu'un qui est meilleur en statistiques que n'importe quel ingénieur logiciel, et meilleur en génie logiciel que n'importe quel statisticien.

La quantité de programmation (c'est-à-dire de codage) qu'ils effectuent réellement dépend cependant de leur rôle et des outils qu'ils utilisent. Quelques exemples de choses que les Data Scientists peuvent s'attendre à programmer :

  • Scripts d'analyse, généralement en R ou Python, dans le but de générer des informations exploitables.
  • Prototypes de produits numériques. En utilisant Python, l'objectif est généralement de prouver l'efficacité d'un nouveau produit ou d'une nouvelle fonctionnalité, ce qui permet à un développeur de le construire ensuite.
  • Code de fabrication. Dans les petites entreprises, les Data Scientists en ont souvent l'entière responsabilité et peuvent avoir à utiliser Ruby on Rails ou Java (en plus des langages de science des données les plus couramment utilisés) pour y parvenir.

Quels langages de programmation les data scientists utilisent-ils ?

Les langages de programmation les plus populaires pour les Data Scientists sont Python, R et SQL.

Examinons de plus près comment les Data Scientists utilisent ces langages de programmation et plus encore.

Python

Avec une courbe d'apprentissage gérable et un éventail de bibliothèques qui permettent des applications presque infinies, Python est le premier langage de programmation de choix pour les nombreux scientifiques des données qui apprécient son accessibilité, sa facilité d'utilisation et sa polyvalence à usage général. En fait, l'enquête 2019 sur les compétences numériques de BrainStation a révélé que Python était l'outil le plus fréquemment utilisé par les scientifiques des données dans l'ensemble.

Depuis son introduction en 1991, Python a construit un nombre toujours croissant de bibliothèques dédiées à la réalisation de tâches courantes, notamment le prétraitement, l'analyse, les prédictions, la visualisation et la préservation des données. Pendant ce temps, les bibliothèques Python telles que Tensorflow, Pandas et Scikit-learn permettent des applications d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur plus avancées. Interrogés sur leur préférence pour Python par rapport à R, les Data Scientists ont cité la tendance de Python à être plus rapide que R et meilleur pour la manipulation de données.

R

Langage de programmation gratuit et open source lancé en 1995 en tant que descendant du langage de programmation S, R offre une gamme haut de gamme de packages de qualité spécifiques à un domaine pour répondre à presque toutes les applications statistiques et de visualisation de données dont un Data Scientist pourrait avoir besoin— y compris les réseaux de neurones, la régression non linéaire, le traçage avancé et bien plus encore. Sa bibliothèque de visualisation ggplot2 est un outil puissant, et les graphiques statiques de R peuvent faciliter la production de graphiques, de symboles et de formules mathématiques.

Oui, Python a un avantage de vitesse sur R (et R présente une courbe d'apprentissage plus raide que le Python plus accessible), mais à des fins statistiques et d'analyse de données spécifiques, la vaste gamme de packages sur mesure de R lui donne un léger avantage. Il convient de noter que, contrairement à Python, R n'est pas un langage de programmation à usage général - il est destiné à être utilisé spécifiquement pour l'analyse statistique.

SQL

SQL, ou Structured Query Language, est au cœur du stockage et de la récupération des données depuis des décennies. SQL est un langage spécifique à un domaine utilisé pour gérer des données dans des bases de données relationnelles. Il s'agit d'une compétence indispensable pour les scientifiques des données, qui s'appuient sur SQL pour mettre à jour, interroger, modifier et manipuler des bases de données et extraire des données. Bien que SQL ne soit pas aussi utile qu'un outil d'analyse, il est très efficace et crucial pour la récupération de données. Cela fait de SQL un outil particulièrement utile pour gérer les données structurées, en particulier dans les grandes bases de données. Étant donné que SQL est une compétence de base, il est heureux que son langage déclaratif soit assez lisible et intuitif.

Autres langages de programmation pour la science des données

Bien que Python, SQL et R soient certainement les meilleurs langages de programmation pour les Data Scientists, certains des autres langages de programmation qui peuvent être utiles aux professionnels des données incluent :

Java

En tant que l'un des plus anciens langages à usage général utilisés par les Data Scientists, Java doit son utilité, au moins en partie, à sa popularité : de nombreuses entreprises, en particulier les grandes entreprises internationales, ont utilisé Java pour créer des systèmes et des applications backend pour les ordinateurs de bureau, mobiles, ou Internet. La compétence avec Java est de plus en plus attrayante grâce à la capacité de Java à tisser du code de production de science des données directement dans une base de données existante. Il est également très apprécié pour ses performances, sa sécurité de type et sa portabilité entre les plates-formes. Il convient de mentionner que l'application de calcul de données volumineuses (vraiment) Hadoop s'exécute sur la machine virtuelle Java (JVM) - une autre raison pour laquelle Java est une compétence indispensable pour les scientifiques des données.

Escaliers

Convivial et flexible, Scala est le langage de programmation idéal pour traiter de gros volumes de données. Combinant programmation orientée objet et fonctionnelle, Scala évite les bogues dans les applications complexes avec ses types statiques, facilite le traitement parallèle à grande échelle et, lorsqu'il est associé à Apache Spark, fournit un calcul en cluster hautes performances. Conçu pour fonctionner sur la JVM, Scala peut exécuter tout ce que Java exécute. Il devient particulièrement populaire pour les personnes qui créent des algorithmes complexes ou effectuent un apprentissage automatique à grande échelle. Scala présente une courbe d'apprentissage plus abrupte que certains autres langages de programmation, mais sa base d'utilisateurs massive témoigne de la valeur de s'y tenir.

Julia

Langage de programmation beaucoup plus récent que les autres de cette liste, Julia a néanmoins fait forte impression grâce à sa simplicité, sa lisibilité et ses performances ultra-rapides. Conçue pour l'analyse numérique et la science computationnelle, Julia est particulièrement utile pour résoudre des opérations mathématiques complexes, ce qui explique pourquoi elle devient incontournable dans le secteur financier. Il devient également largement connu comme un langage populaire pour l'intelligence artificielle, l'une des raisons pour lesquelles de nombreuses grandes banques utilisent désormais Julia pour l'analyse des risques. Cependant, comme le langage est relativement jeune, Julia n'a pas la variété de packages proposés par R ou Python - pour l'instant.

MATLAB

Largement utilisé dans l'analyse statistique, ce langage de calcul numérique propriétaire est utile pour les Data Scientists confrontés à des besoins mathématiques de haut niveau, notamment les transformées de Fourier, le traitement du signal, le traitement d'images et l'algèbre matricielle. MATLAB est devenu largement utilisé dans l'industrie et le milieu universitaire grâce à ses fonctionnalités mathématiques intensives. MATLAB peut également vous aider à réduire le temps consacré au prétraitement des données et vous aider à trouver les meilleurs modèles d'apprentissage automatique, quel que soit votre niveau d'expertise. Il dispose également d'excellentes capacités de traçage intégrées, ce qui en fait un outil précieux de visualisation des données.

Kategori: Nouvelles