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Analyse des données avec Python

Analyse des données avec Python

Même si à chaque projet, le contexte de chaque entreprise et les exigences des clients diffèrent les uns des autres, la vérité est que presque chaque fois que nous parlons d'analyse de données, le même langage de programmation est évoqué : Python.

Au fil des ans, il s'est imposé comme la principale ressource de programmation pour le développement d'outils permettant l'analyse, le traitement et la transformation des données. Et il n'est pas surprenant que dans un monde où le Big Data a de plus en plus de poids pour les entreprises, l'apprentissage de Python devienne une priorité pour ceux qui cherchent à entrer dans le monde de l'analyse de données.

Bien que d'autres langages de programmation se soient également imposés dans le secteur, il est indéniable que les arguments en faveur de l'imposition de Python dans l'industrie de l'analyse de données sont nombreux. L'un de ses principaux avantages est sa simplicité d'apprentissage. Toute personne ayant des connaissances minimales en programmation peut apprendre les principes de ce langage sans aucun problème. Et au fur et à mesure de votre apprentissage, vous verrez d'autres de ses avantages, tels que sa polyvalence et sa reproductibilité. Ainsi, non seulement il vous permet d'effectuer une multitude de tâches, mais un morceau de code, un script écrit en Python, peut être lu sur n'importe quelle plateforme.

Ajoutez à cela le fait que ce langage de programmation, qui a dominé le secteur du Big Data, dispose d'une large communauté de développement, ce qui lui permet de progresser très rapidement dans le développement de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux scripts. Étant donné qu'il s'agit d'une source ouverte et gratuite, au même titre que Javascript et bien d'autres, les programmeurs sont encouragés à rechercher différentes solutions, à incorporer diverses améliorations et à développer de nouvelles fonctions, afin de l'inclure dans de nouvelles applications telles que l'apprentissage automatique ou le Devops.

Python vs R

'un des principaux concurrents de Python, qui semblait indiquer un possible changement de paradigme dans le secteur du Big Data, était R - un langage de programmation qui présente également de multiples avantages, mais qui n'a pas réussi à gagner la bataille contre son principal adversaire. L'un des points forts de R était la visualisation des données, un domaine dans lequel Python n'était pas aussi avancé. R dispose d'une grande variété de bibliothèques de graphiques qui permet aux utilisateurs de montrer les données analysées d'une manière claire et simple. Cependant, grâce aux efforts combinés de développeurs Python engagés, leur langage a été mis à jour pour offrir des packages et des bibliothèques tels que Seaborn ou Plotly.  

Un autre des débats auxquels Python et R ont été mêlés concerne la vitesse d'exécution, puisque les experts ont affirmé que les temps étaient réduits lors de l'utilisation du premier par rapport au second qui était considéré comme un peu plus lent. Cependant, certains ont affirmé que cela était dû aux bibliothèques avec lesquelles ils travaillaient, et que ce n'était donc pas un facteur à prendre en compte. 

Quelles bibliothèques Python dois-je apprendre ?

Ce que tout programmeur qui veut entrer sur ce marché devrait savoir, c'est qu'il ne suffit pas d'apprendre Python, mais qu'il faut aussi le mettre en pratique dans le domaine du Big Data. Comme le diront certains développeurs expérimentés qui travaillent déjà dans ce domaine, bien qu'il soit utile d'apprendre les principes de ce langage, le meilleur scénario consiste à sélectionner soigneusement les ressources utilisées afin d'orienter l'apprentissage vers l'analyse des données. Si vous ne choisissez pas correctement, vous pourriez vous retrouver à apprendre d'autres branches comme la programmation, le développement de sites web, ou des dérivés vers d'autres applications de ce langage. 

À cette fin, les bibliothèques Python les plus utilisées pour l'analyse des données sont les suivantes :

Pandas

Ne vous laissez pas tromper par le nom. En plus de partager son nom avec un animal adorable, la bibliothèque Pandas est l’une des pluspolyvalentes et robustes, et donc, la préférée de nombreux analystes de données. 

Cette bibliothèque open source a un mode de fonctionnement particulier. Elle prend une série de données (format CSV, TSV ou base de données SQL) et crée un objet Python avec des lignes et des colonnes appelé "dataframe". Le résultat de cette transformation est un tableau dont la structure est très similaire à celle d'un logiciel statistique, tel qu'Excel. C'est pourquoi Pandas est l'une des bibliothèques les plus utilisées, car il est extrêmement facile de travailler avec elle.

Manipulation des dataframes avec pandas

Voulez-vous pratiquer et apprendre les connaissances de base de pandas ? Faites ces exercices d'initiation. Vous êtes déjà familiarisé avec la bibliothèque et souhaitez faire le saut qualitatif en matière d'analyse de données ? Téléchargez cette "antisèche" pour vous souvenir des formules et fonctions les plus importantes.

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NumPy

NumPy est un package Python qui vient du terme « Numerical Python ». C'est de loin la meilleure bibliothèque pour l'application du calcul scientifique. En bref, il fournit des structures de données puissantes, vous pouvez mettre en œuvre des tableaux multidimensionnels et effectuer des calculs plus complexes avec des tableaux.

Multiplication de matrices avec NumPy

Matplotlib

Lorsqu’il s’agit de créer des graphiques de haute qualité et prêts à être publiés, le package Matplotlib est généralement le bon choix. Il prend également en charge un large éventail de graphiques matriciels et vectoriels, tels que PNG, EPS, PDF et SVG. 

Les différentes fonctions de Matplotlib vous aideront à présenter les informations contenues dans vos analyses d’une manière plus compréhensible. Pour ce faire, la clé est d'adapter le format d'affichage au type d’audience. Présenter vos résultats à l'équipe de direction n'est pas la même chose que de les présenter à vos collègues du département analytique. 

Diagramme à barres empilées de la distribution des marques par type de voiture 

Vous voulez apprendre à réaliser ce graphique avec Matplotlib ainsi que 49 autres types de visualisations ? Consultez cet article.

Apprendre Python pour l'analyse des données

Ainsi, comme nous vous l'avons déjà dit, il ne s'agit pas seulement d'apprendre Python, mais de le guider vers les tâches qui vous intéressent. Vous devez être clair sur le monde auquel vous vous consacrez. Dans ce cas, l'analyse des données. Si tel est le cas, comme pour tout autre langage de programmation ou technologie, vous pouvez faire vos recherches par vous-même ou opter pour les écoles de code où vous disposerez non seulement de plus de ressources, mais aussi de plus de soutien pour votre apprentissage et de plus d'options pour trouver du travail sur le marché du Big Data. 

Une alternative est le bootcamp d’analyse des données d’Ironhack, où vous apprendrez à travailler avec Python ainsi qu’avec des bibliothèques telles que Pandas ou NumPy, qui vous aideront à acquérir les compétences nécessaires pour travailler comme analyste de données dans ce domaine. 

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