mardi, janvier 25, 2022
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Les meilleures bibliothèques Python pour la Data Science

Selon Stackoverflow, Python est le troisième langage le plus populaire du moment. Les Data Analysts, le Data Scientists et les Business Analysts font partie des personnes qui l’utilisent le plus. En effet, Python est le langage idéal lorsqu’il s’agit de traiter du Big Data.

L’une des raisons à cela est que Python offre plusieurs bibliothèques intéressantes qui permettent d’appréhender de nombreux aspects de ces métiers. Dans cet article, nous allons donner les meilleures bibliothèques Python pour la Data Science.

Pourquoi utiliser Python pour la Data ?

Python est un langage de programmation orienté objet, fonctionnel et structuré créé par Guido van Rossum. Il est open source et multiplateforme. Ce qui permet de développer plusieurs projets, que ce soit de la programmation web, bureau ou des projets Big Data.

Au-delà du fait qu’il existe plusieurs bibliothèques qui facilitent le travail des Data Scientists, des Data Analysts et des Business Analysts en termes d’apprentissage automatique ou de science des données, Python est le langage à apprendre pour d’autres raisons.

En effet, c’est un langage facile à appréhender, que ce soit pour sa syntaxe ou son utilisation. En plus, la communauté autour de ce langage est très active, ce qui est très pratique si l’on se trouve dans une situation de blocage.

Voici les meilleures librairies Python pour le traitement des données volumineuses. Vous trouverez des bibliothèques pour la visualisation des données, pour les calculs et la création de différents outils d’automatisation des tâches liées au Big Data.

Pandas

Pandas est l’une des bibliothèques les plus populaires de Python. C’est une bibliothèque open source permettant entre autres d’analyser et de manipuler les données de manière simple, rapide et intuitive. Elle se base sur la bibliothèque Numpy et peut interagir avec d’autres bibliothèques pour visualiser les données, pour créer des algorithmes ou pour effectuer d’autres analyses.

Elle est très efficace pour la science de données, car elle introduit l’utilisation du Dataframe. C’est une structure de données se présentant sous forme de table avec des index qui permet de manipuler des données de façon rapide et efficace.

On peut traiter des données de différents formats grâce aux Dataframes, ce qui fait de Pandas un outil performant pour effectuer une analyse chronologique. D’ailleurs, on l’utilise dans plusieurs domaines, notamment en marketing, dans la finance, dans la neuroscience, etc.

NumPy

NumPy (Numerical Python) est une bibliothèque, également open source, destinée au calcul scientifique en Python. Elle permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels et offre plusieurs outils pour interagir avec ces derniers.

Les tableaux dans NumPy sont appelés des ndarray. Cet objet tableau est beaucoup plus rapide que les listes traditionnelles de Python, car les valeurs sont stockées dans un espace mémoire continu. Cela fait de lui la bibliothèque parfaite pour le traitement des données volumineuses.

SciPy

Basée sur NumPy, SciPy est une bibliothèque Python initialement destinée aux calculs scientifiques. Toutefois, elle est très intéressante pour le traitement du Big Data car elle offre des outils et méthodes puissants pour effectuer des analyses statistiques, le clustering, les structures de données et le traitement du signal.

Les fonctions fréquemment utilisées pour la Data Science présentes dans NumPy sont plus optimisées dans Scipy, en plus de celles qui ont été ajoutées pour encore plus faciliter le travail dans le Big Data.

Scrapy

Plus qu’une bibliothèque, Scrapy est un framework qui permet d’effectuer du web scraping de manière rapide et efficace. En effet, il permet d’extraire des données sur le web avec une facilité inégalée, ce qui le rend accessible, même si l’on ne dispose que des notions de base en Python.

Ses forces résident dans le fait qu’il est simple à utiliser, productif, car la plupart des codes sont directement générés, extensible via des extensions permettant de faire évoluer sa fonctionnalité, rapide grâce au traitement en parallèle et asynchrone des requêtes, multi-plateforme et communautaire, car on retrouve facilement des supports prêts à aider en cas de problème.

PyBrain

PyBrain est le diminutif de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library. Et comme son nom l’indique, il s’agit d’une bibliothèque destinée à effectuer du machine learning, c’est-à-dire, de l’apprentissage automatique.

Elle permet donc de produire des algorithmes rapides, flexibles et puissants destinés spécialement au machine learning. Ces algorithmes sont faciles à utiliser et à tester grâce à une variété d’environnement que PyBrain offre à ses utilisateurs.

Scikit Learn

Toujours dans le domaine du machine learning, nous avons également Scikit Learn. C’est sans doute la bibliothèque la plus utilisée par les personnes travaillant dans le Big Data, spécialement ceux qui développent des outils d’apprentissage automatique.

Elle offre plusieurs fonctions et méthodes qui permettent, outre le fait de produire des algorithmes d’apprentissage automatique, d’effectuer la modélisation des données ainsi que leurs évaluations.

Elle permet également de préparer les données en amont afin d’optimiser le traitement de ces dernières et de distinguer les informations pertinentes de celles qui ne le sont pas.

PyTorch

PyTorch est la bibliothèque développée et utilisée par Facebook pour effectuer du deep learning. Elle permet également de développer des réseaux de neurones sur des données volumineuses pour la reconnaissance faciale, entre autres.

Plusieurs tâches relatives au deep learning sont possibles grâce à l’utilisation de PyTorch. On peut, par exemple, créer un graphe à partir de tableaux multidimensionnels appelés tenseurs, de modifier les neurones lors de l’apprentissage, d’effectuer des prédictions du réseau ou encore de parcourir le réseau dans le sens inverse.

Matplotlib

Pour la visualisation des données, nous avons en premier lieu la bibliothèque Matplotlib. C’est une bibliothèque permettant de générer plusieurs types de graphiques en utilisant le langage Python. Ces graphiques peuvent être le fruit des traitements effectués avec des outils comme NumPy ou Pandas.

Elle est très utilisée, car elle permet d’exporter ces graphiques sous différents formats et de compléter les analyses si cela est nécessaire. En plus de cela, la documentation de Matplotlib est très complète et la communauté autour de cette bibliothèque est très active.

Seaborn

Toujours dans cette lignée, nous avons également la bibliothèque Seaborn. Elle se base sur Matplotlib, améliore et complète les fonctionnalités de celle-ci. Elle offre des graphiques beaux et attrayants, avec des palettes de couleurs par défaut agréables et personnalisables.

Sa plus grande particularité est qu’elle produit des graphiques statistiques de manière intuitive et rapide. Elle est très adaptée aux dataframes de Pandas.

Voilà les bibliothèques les plus matures et les plus utilisées en Python pour la Data Science. Reférez-vous à l’article suivant pour apprendre à programmer dans le langage python.

Nathalie Chambon
Fan de décoration et de design, j'en fais désormais mon métier, notamment grâce à ce journal où je viens parler de déco, de mode et des dernières tendances en terme d'architecture.

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