Compléter votre connaissance avec une formation Python

Une formation au développement web et de data science, commence généralement par une formation Python. Puisque ce langage de programmation est intuitif et polyvalent, Il est aisé pour un débutant de l’apprendre.

Créé en 1991, ce logiciel est à vrai dire un langage de programmation open source. Depuis quelques années, sa réputation lui a valu le titre d’outil de prédilection auprès des développeurs d’applications et des développeurs web. C’est un langage de programmation pour les objets, il est surtout utilisé pour créer des éléments réels sous forme virtuelle. Ce n’est donc pas un hasard si ce langage de programmation a pris une place significative dans le cursus en relation avec la Data. Vous aurez certainement remarqué qu’une quantité importante de cursus insère la programmation Python dans leur premier cours.

Python, le logiciel polyvalent le plus utilisé dans la Data

Mais avant de vous lancer dans la formation Python, il faut savoir que cet outil est un des langages de programmation les plus utilisés par les développeurs d’applications. Un indicateur de popularité dans la programmation tel que TIOBE index, a confirmé que Python est actuellement le troisième langage le plus utilisé par les développeurs d’applications. Puisque C et Java sont en première ligne. Pourtant, Python est en train de découronner ses deux challengers. Utilisé en majeure partie pour l’écriture de scripts et permet une automatisation du système de fichiers, ce langage n’est pas encore exploité dans toute sa capacité.

‍L’avantage des librairies Python

Des librairies sont des outils indispensables sur Python pour les Datas science et Datas Analytics. La librairie est un code pré-fait qui permet de réaliser les tâches les plus simples tel que le calcul ou l’importation de jeux de données importants. Mais il permet aussi de créer ses propres modèles de Machine Learning qui sont plus complexes. Au stade du Deep Learning, vous serez en mesure de parler de Frameworks. Les librairies Python les plus populaires que vous devez savoir sont les suivants.

  • Il y a Numpy pour les calculs en mathématique tels qu’une multiplication matricielle ou une opération sur des tableaux.
  • Vient ensuite SciPy, qui sert aux calculs scientifiques. Celui-ci est doté de modules de visualisation d’optimisation et aussi d’algèbre linéaire.
  • Pandas par contre, vous fera gagner du temps dans votre analyse de données, car il rend la tâche plus facile. Cet outil comporte deux structures de données considérables qui rendent facile l’extraction et la récupération par Python des données Excel, CSV ou SQL. De même, Pandas offre une multitude de fonctions utiles, que vous pourrez lancer sur les séries et les Data Frames comme Average, Sum, Group By.

Vous aurez pareillement un package Python Scikit Learn dans la Machine Learning. Avec une large gamme d’algorithmes, ceci permet l’adaptation de traitements simples ou complexes. Il présente un autre avantage qui est d’être compatible avec d’autres librairies Python, comme Pandas et Numpy. Par exemple des algorithmes de régression, et cela permet un calcul du taux de précision des algorithmes.

Il ne faut pas oublier Matplotlib et Seaborn qui sert à visualiser les données sous forme de graphiques et d’histogrammes.

Les environnements Python

En bref, Python tire son avantage de sa stabilité. Mais il se démarque surtout de ses concurrents par sa modernité et la variété de ses IDE. Vous remarquerez par exemple les organisateurs de code qui est plus qu’utiles pour les Data scientists. Code qui bien agencé permet d’avoir un travail bien organisé, et bien présenté. Ces Notebooks pourront être régis par plusieurs IDE sur un PC local ou sur Cloud. Le sondage Kaggle place d’ailleurs Python en tête, loin devant les autres langages de programmation préférés des développeurs. De cela, en comparaison avec les autres langages de programmation, Python est en train de gagner en popularité.