Quel langage est le plus utilisé en Data Science ?

La data science est l’un des domaines les plus excitants à cette heure. D’innombrables entreprises et départements se tournent vers cette discipline pour exploiter intelligemment leurs données. L’utilisation d’un langage de programmation en data science joue un rôle important dans le développement et la faisabilité de nombreux projets. Mais quel est le langage le plus utilisé ? Plus de détails !

Python

Python, un langage de programmation gratuit et open source, est le langage de prédilection de nombreux professionnels de la science des données. Son empan large dans le domaine peut être attribué à sa structure conviviale, ses fonctionnalités avancées ainsi qu’à ses lacunes limitées. De plus, Python prend en charge des packages et des bibliothèques qui facilitent considérablement le processus de traitement des données.

Au cours des dernières années, Python est devenu un outil essentiel pour les professionnels travaillant dans divers secteurs, notamment les bases de données, le développement web et les systèmes d’exploitation. Cependant, ce n’est que récemment que ce langage stellaire s’est imposé comme l’un des principaux instruments de la data science.

R

Aujourd’hui, le langage R est l’une des solutions de programmation les plus populaires en data science, avec Python. R est un langage convivial pour les scientifiques qui souhaitent analyser des données, créer des graphiques et construire des applications web. Il s’agit d’un langage open source développé par l’Université de Stanford qui a été conçu précisément à cette fin.

R est souvent considéré comme le langage idéal pour apprendre la science des données et s’habituer aux concepts importants. Il offre une bonne base pour mener des expériences et comprendre plus en profondeur les moteurs sous-jacents du traitement des données.

JavaScript

Comme vous pouvez le voir sur ce site , la data science est devenue l’une des disciplines les plus recherchées et les plus excitantes dans le monde entier. Les entreprises, les agences gouvernementales et même les particuliers sont à la recherche de personnes aptes à comprendre et à analyser les données à l’aide des meilleures technologies.

JavaScript est généralement considéré comme un langage essentiel pour les développeurs web et la création d’applications interactives. Cependant, il a également le potentiel de créer des applications très efficacement pour extraire des informations complexes à partir des données brutes.

SQL

Un des outils indispensables pour travailler en data science est le langage SQL (Structured Query Language). Il est souvent utilisé par les développeurs pour communiquer et interroger une base de données et agir sur les informations. Le langage est basé sur une syntaxe très simple qui a été conçue pour être facile à lire et à comprendre.

Grâce à ses capacités d’accès, de gestion et de manipulation des données, ce langage peut être utilisé pour aider à prendre rapidement des décisions commerciales. La majorité des analystes traitent les données en utilisant divers outils SQL avant de passer à ces techniques plus complexes.

Julia

Julia est un langage de programmation hautement interactif conçu pour résoudre les problèmes scientifiques complexes. Son but est de fournir une solution pratique aux programmes exigeants en termes de performance et à la complexité des données.

Les entreprises et les organismes du domaine des sciences ont besoin d’outils pour extraire, structurer et analyser des données complexes. Ceci, dans le but de prendre de meilleures décisions opérationnelles et stratégiques. Le langage Julia est particulièrement adapté à ce type d’exigences et peut être utilisé pour effectuer tous types d’analyses complètes sur les données.