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Python est le langage le plus populaire pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et les tâches d'automatisation en raison de sa simplicité, de sa vaste bibliothèque d'outils de science des données tels que NumPy et Pandas, de son intégration avec Jupyter Notebooks qui permet une expérimentation et une visualisation faciles, et de sa polyvalence pour un large éventail de utilise, ce qui en fait le langage idéal pour les débutants à apprendre lorsqu'ils se lancent dans la science des données.

Si vous débutez dans votre carrière en science des données, je vous recommande vivement de commencer avec Python et ses bibliothèques de science des données les plus populaires telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-Learn. Apprendre Python avec ces bibliothèques vous donnera une base solide pour faire les choses efficacement et sans trop de maux de tête, vous préparant au succès à mesure que vous progressez dans la science des données.

Apprendre SQL est crucial pour quiconque travaille avec des données. Vous l'utiliserez pour extraire et analyser des informations à partir de bases de données SQL, et c'est une compétence fondamentale pour les professionnels des données. En comprenant SQL, vous pouvez interagir avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles tels que MySQL, SQL Server et PostgreSQL pour récupérer, organiser et modifier efficacement les données.

Les bases de SQL incluent la possibilité de sélectionner des données spécifiques à l'aide de l'instruction SELECT, d'insérer de nouvelles données avec l'instruction INSERT, de mettre à jour les données existantes à l'aide de l'instruction UPDATE et de supprimer les données anciennes ou non valides à l'aide de l'instruction DELETE.

Bash/Shell ne sont pas des langages de programmation traditionnels, ce sont des outils inestimables pour travailler avec des données. Les scripts bash vous permettent d'enchaîner des commandes pour automatiser des tâches de données répétitives ou complexes qu'il serait fastidieux d'effectuer manuellement.

Les scripts bash peuvent être utilisés pour manipuler des fichiers texte en recherchant, filtrant et organisant des données. Ils peuvent automatiser les pipelines ETL pour extraire des données, les transformer et les charger dans des bases de données. Bash vous permet également d'effectuer des calculs, des fractionnements, des jointures et d'autres opérations sur des fichiers de données à partir de la ligne de commande et d'interagir avec des bases de données à l'aide de requêtes et de commandes SQL.

Rust est un langage prometteur pour la science des données grâce à ses performances élevées, à la sécurité de la mémoire et aux fonctionnalités de concurrence. Cependant, Rust est encore relativement nouveau pour les applications de données et présente certains inconvénients par rapport à Python.

Étant un langage plus jeune, Rust a beaucoup moins de bibliothèques pour les tâches de science des données que Python. L'écosystème des bibliothèques d'apprentissage automatique et d'analyse de données doit encore mûrir dans Rust, ce qui signifie que la plupart des bases de code doivent être écrites à partir de zéro.

Cependant, les points forts de Rust, tels que les performances, la mémoire et la sécurité des threads, en font un bon choix pour créer des backends efficaces et fiables pour les systèmes de science des données. Rust est bien adapté aux optimisations de code de bas niveau et à la parallélisation nécessaires dans certains pipelines de données.

Julia est un langage de programmation spécifiquement créé pour le calcul numérique scientifique et de haute performance. L'une de ses caractéristiques uniques est la possibilité d'optimiser le code pendant le processus de compilation, ce qui lui permet d'être aussi performant, voire meilleur, que le langage de programmation C. De plus, la syntaxe de Julia est inspirée des langages de programmation populaires tels que MATLAB, Python et R, ce qui facilite l'apprentissage des data scientists déjà familiarisés avec ces langages.

Julia est open source et dispose d'une communauté croissante de développeurs et de data scientists qui contribuent à son amélioration continue. Dans l'ensemble, Julia offre un excellent équilibre entre productivité, flexibilité et performances, ce qui en fait un outil précieux pour les scientifiques des données, en particulier ceux qui travaillent sur des problèmes de performances limitées.

R est un langage de programmation populaire largement utilisé pour la science des données et le calcul statistique. Il est bien adapté à la science des données car il dispose d'un large éventail de fonctions et de bibliothèques intégrées pour la manipulation, la visualisation et l'analyse des données. Ces fonctions et bibliothèques permettent aux utilisateurs d'effectuer diverses tâches, telles que l'importation et le nettoyage de données, l'exploration d'ensembles de données et la création de modèles statistiques. 

R est également connu pour ses puissantes capacités graphiques. Le langage comprend une variété d'outils pour créer des graphiques et des visualisations de haute qualité, qui sont essentiels pour l'exploration et la communication des données.

C++ est un langage de programmation hautes performances largement utilisé pour créer des applications d'apprentissage automatique complexes hautes performances. Bien qu'il ne soit pas aussi couramment utilisé en science des données que certains autres langages comme Python et R, C++ possède plusieurs fonctionnalités qui en font un excellent choix pour certains types de tâches de science des données.

L'un des principaux avantages du C++ est sa rapidité. C++ est un langage compilé, ce qui signifie que le code est traduit en code machine avant d'être exécuté, ce qui peut entraîner des temps d'exécution plus rapides que les langages interprétés comme Python et R. 

Un autre avantage de C++ est sa capacité à gérer de grands ensembles de données. C++ a des capacités de gestion de la mémoire de bas niveau, ce qui signifie qu'il peut travailler efficacement avec de très grands ensembles de données sans rencontrer de problèmes de mémoire qui peuvent ralentir d'autres langages.

Si vous recherchez un langage de programmation plus propre et moins verbeux que Java, alors Scala pourrait être une excellente option pour vous. C'est un langage polyvalent et flexible qui combine des paradigmes de programmation orientés objet et fonctionnels. 

L'un des principaux avantages de Scala pour la science des données est sa capacité à s'intégrer de manière transparente aux frameworks Big Data comme Apache Spark. En effet, Scala s'exécute sur les mêmes JVM que ces frameworks, ce qui en fait un excellent choix pour les projets Big Data distribués et les pipelines de données.

Si vous visez une carrière dans l'ingénierie des données ou la gestion de bases de données, l'apprentissage de Scala vous aidera à exceller dans votre carrière. Cependant, en tant que data scientist, il n'est pas nécessaire d'acquérir des connaissances dans ce langage.

En conclusion, si vous êtes intéressé par la science des données, apprendre un ou plusieurs de ces huit langages de programmation peut vous aider à démarrer ou à faire progresser votre carrière dans ce domaine. Chaque langage offre son propre ensemble unique d'avantages et d'inconvénients, en fonction de la tâche spécifique de science des données que vous essayez d'accomplir.

En ce qui concerne les langages de programmation pour la science des données, Python est un choix populaire en raison de ses fonctionnalités conviviales, de sa polyvalence et de son solide soutien communautaire. D'autres langages tels que R et Julia sont également d'excellentes options, offrant un excellent support pour le calcul statistique, la visualisation de données et l'apprentissage automatique. C++ et Rust sont recommandés pour ceux qui ont besoin de hautes performances et de capacités de gestion de la mémoire. Les scripts bash sont utiles pour l'automatisation et les pipelines de données. Enfin, il est important d'apprendre SQL car c'est un langage obligatoire pour tout travail technique.
 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
 

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• La source: https://www.kdnuggets.com/2023/07/8-programming-languages-data-science-learn-2023.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=8-programming-languages-for-data-science-to-learn-in-2023