La science des données a pris beaucoup d’ampleur ces dernières années, et la plupart des entreprises reconnaissent désormais le rôle essentiel des données dans la prise de décisions commerciales. Python, avec R, est l’un des outils les plus pratiques de l’arsenal d’un scientifique des données. C’est également l’un des langages informatiques les plus simples à apprendre et à utiliser, principalement parce que la plupart des concepts peuvent être exprimés en moins de lignes de code en Python que dans d’autres langages (en parlant de code, lisez : code bunker Warzone !). Les débutants qui s’aventurent dans le domaine de la science des données doivent donc absolument se familiariser avec Python. Python offre également un grand nombre de bibliothèques de science des données actives et une communauté dynamique. Voici quelques-unes des bibliothèques et outils les plus utilisés :
NumPy
NumPy est un module d’extension open source pour Python. Il fournit des fonctions précompilées rapides pour les routines numériques. Il est très facile de travailler avec de grands tableaux multidimensionnels et des matrices en utilisant NumPy. Un autre avantage de NumPy est que vous pouvez appliquer des opérations mathématiques standard sur un ensemble de données sans avoir à écrire de boucles. Il est également très facile d’exporter des données vers des bibliothèques externes écrites dans des langages de bas niveau (tels que C ou C++), et d’importer ensuite des données de ces bibliothèques externes sous forme de tableaux NumPy. Même si NumPy ne fournit pas de puissantes fonctionnalités d’analyse de données, la compréhension des tableaux NumPy et de l’informatique orientée tableaux vous aidera à utiliser plus efficacement d’autres outils d’analyse de données Python.
Scipy
SciPy est un module Python qui fournit une manipulation pratique et rapide des tableaux à N dimensions. Il fournit de nombreuses routines numériques conviviales et efficaces, telles que des routines d’intégration numérique et d’optimisation. SciPy dispose de modules pour l’optimisation, l’algèbre linéaire, l’intégration et d’autres tâches courantes en science des données.
Matplotlib
Matplotlib est un module Python pour la visualisation. Matplotlib vous permet de réaliser rapidement des graphiques linéaires, des camemberts, des histogrammes et d’autres figures de qualité professionnelle. Grâce à Matplotlib, vous pouvez personnaliser chaque aspect d’une figure. Lorsqu’il est utilisé dans le carnet de notes IPython, Matplotlib dispose de fonctionnalités interactives telles que le zoom et le panoramique. Il prend en charge différents backends d’interface graphique sur tous les systèmes d’exploitation et peut également exporter des graphiques vers des formats vectoriels et graphiques courants comme PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF, etc.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est un module Python pour l’apprentissage automatique construit au-dessus de SciPy. Il fournit un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique courants aux utilisateurs par le biais d’une interface cohérente. Scikit-Learn permet d’implémenter rapidement des algorithmes populaires sur des ensembles de données. Jetez un coup d’œil à la liste des algorithmes disponibles dans Scikit-Learn, et vous vous rendrez compte qu’il comprend des outils pour de nombreuses tâches standard d’apprentissage automatique (telles que le clustering, la classification, la régression, etc.).
Pandas
Pandas est un module Python qui contient des structures de données de haut niveau et des outils conçus pour des opérations d’analyse de données rapides et faciles. Pandas est construit sur NumPy et facilite son utilisation dans les applications centrées sur NumPy, comme les structures de données avec des axes étiquetés. L’alignement explicite des données permet d’éviter les erreurs courantes résultant de données mal alignées provenant de sources différentes. Il est également facile de gérer les données manquantes à l’aide de Python. Pandas est le meilleur outil pour faire du brassage de données.
Theano
Theano est une bibliothèque Python pour le calcul numérique, et est similaire à Numpy. Certaines bibliothèques, comme Pylearn2, utilisent Theano comme composant central pour le calcul mathématique. Theano vous permet de définir, d’optimiser et d’évaluer efficacement des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels.
NLTK
NLTK est une plateforme de premier plan pour la création de programmes Python destinés à travailler avec des données en langage humain. Elle fournit des interfaces faciles à utiliser pour plus de 50 corpus et ressources lexicales telles que WordNet, ainsi qu’une suite de bibliothèques de traitement de texte pour la classification, la tokénisation, l’étymologie, le balisage, l’analyse syntaxique et le raisonnement sémantique, et des wrappers pour des bibliothèques NLP de niveau industriel. NLTK a été utilisé avec succès comme plateforme de prototypage et de construction de systèmes de recherche.
Statsmodels
Statsmodels est un module Python qui permet aux utilisateurs d’explorer des données, d’estimer des modèles statistiques et d’effectuer des tests statistiques. Une liste exhaustive de statistiques descriptives, de tests statistiques, de fonctions de traçage et de statistiques de résultats est disponible pour différents types de données et pour chaque estimateur.
PyBrain
PyBrain est un acronyme pour « Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network ». Il s’agit d’une bibliothèque open source principalement utilisée pour les réseaux neuronaux, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage non supervisé. Le réseau neuronal constitue la base de cette bibliothèque, ce qui en fait un outil puissant pour les analyses en temps réel.
Gensim
Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets. Elle est construite sur Numpy et Scipy. La figure ci-dessous résume le nombre de contributeurs GitHub aux bibliothèques de science des données les plus populaires.
Ce sont certaines des meilleures bibliothèques que j’ai essayées ou rencontrées. Mais il en existe d’autres.
