Introduction

Le domaine de la science des données évolue rapidement, et pour garder une longueur d'avance, il faut tirer parti des outils les plus récents et les plus puissants disponibles. En 2024, les data scientists disposent d'une multitude d'options parmi lesquelles choisir, répondant à divers aspects de leur travail, notamment la programmation, le Big Data, IA, visualisation et bien plus encore. Cet article explore les 26 principaux outils de science des données qui façonneront le paysage de la science des données en 2024.

Outils basés sur le langage de programmation

1 Python

Python reste le langage incontournable des data scientists en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de son riche écosystème de bibliothèques.

Principales caractéristiques:

• Prise en charge étendue des bibliothèques (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Large communauté et fort soutien des développeurs.

2. R

R est un langage de programmation statistique utilisé pour l'analyse et la visualisation de données, connu pour ses progiciels statistiques robustes.

Principales caractéristiques:

• Bibliothèques statistiques complètes.
• Excellentes capacités de visualisation de données.

3. Carnet Jupyter

Les Jupyter Notebooks fournissent un environnement informatique interactif, permettant aux data scientists de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif.

Principales caractéristiques:

• Prend en charge plusieurs langages (Python, R, Julia).
• Interactif et convivial.

4. Copilote

GitHub Copilot est un outil de complétion de code basé sur l'IA, développé par OpenAI et GitHub, qui suggère des lignes entières ou des blocs de code au fur et à mesure que vous tapez.

Principales caractéristiques:

• Accélère le processus de codage.
• S'intègre aux éditeurs de code populaires.

5. Pytorche

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source qui facilite la création et la formation de réseaux neuronaux profonds.

Principales caractéristiques:

• Graphique de calcul dynamique.
• Populaire dans le monde universitaire et l’industrie.

6. Kéras

Keras est une API de réseaux neuronaux de haut niveau écrite en Python, servant d'interface conviviale pour créer et expérimenter des modèles d'apprentissage en profondeur.

Principales caractéristiques:

• Prototypage de modèles simple et rapide.
• Compatible avec TensorFlow et Theano.

7. Scikit-apprendre

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python, offrant des outils simples et efficaces pour l'analyse et la modélisation des données.

Principales caractéristiques:

• API cohérente pour divers algorithmes.
• Bien documenté et facile à utiliser.

8. Panda

Pandas est une bibliothèque de manipulation de données pour Python, fournissant les structures de données et les fonctions nécessaires pour manipuler et analyser des données structurées.

Principales caractéristiques:

• Capacités de manipulation et de nettoyage des données.
• Intégration avec d'autres bibliothèques.

9. Numpy

NumPy est un package fondamental pour le calcul scientifique avec Python, offrant la prise en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels.

Principales caractéristiques:

• Opérations de réseau efficaces.
• Fonctions mathématiques pour la manipulation de tableaux.

Outils de mégadonnées

10. Hadoop

Hadoop est un framework de stockage et de traitement distribué, permettant le traitement de grands ensembles de données sur des clusters d'ordinateurs.

Principales caractéristiques:

• Évolutivité pour le Big Data.
• Tolérant aux pannes et économique.

11. Étincelle

Apache Spark est un système informatique en cluster rapide et polyvalent pour le traitement du Big Data.

Principales caractéristiques:

• Traitement en mémoire pour plus de rapidité.
• Moteur d'analyse unifié.

12. SQL

Le langage de requête structuré (SQL) est un langage spécifique à un domaine utilisé pour gérer et manipuler des bases de données relationnelles.

Principales caractéristiques:

• Puissantes capacités d’interrogation.
• Largement adopté pour la gestion de bases de données.

13.MongoDB

MongoDB est un programme de base de données NoSQL qui utilise un modèle de données orienté document.

Principales caractéristiques:

• Stockage de documents flexible et évolutif.
• Documents de type JSON pour la représentation des données.

Outils d'IA génératifs

14. ChatGPT

ChatGPT, développé par OpenAI, est un modèle de langage capable de générer des réponses de type humain dans un contexte conversationnel.

Principales caractéristiques:

• Compréhension du langage naturel.
• Polyvalent pour les applications basées sur le chat.

15. Faire un câlin au visage

Hugging Face fournit une plate-forme pour les modèles de traitement du langage naturel et héberge un vaste référentiel de modèles pré-entraînés.

Principales caractéristiques:

• Modèles basés sur un transformateur.
• Intégration facile avec diverses applications.

16. Terrain de jeu OpenAI

OpenAI Playground offre une plate-forme interactive pour expérimenter les modèles OpenAI, permettant aux utilisateurs d'explorer les capacités de différents modèles de langage.

Principales caractéristiques:

• Interface conviviale.
• Accès à des modèles à la pointe de la technologie.

Outils à usage général

17 Excel

Microsoft Excel reste un outil puissant de manipulation, d'analyse et de visualisation de données, largement utilisé dans les entreprises et le monde universitaire.

Principales caractéristiques:

• Fonctionnalité de feuille de calcul.
• Tableaux croisés dynamiques pour la synthèse des données.

Outils et bibliothèques de visualisation

18. Né de la mer

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données statistiques basée sur Matplotlib, fournissant une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.

Principales caractéristiques:

• Visualisations belles et informatives.
• Intégration avec les structures de données Pandas.

19. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage 2D pour Python, proposant des figures de qualité publication dans différents formats.

Principales caractéristiques:

• Tracés et graphiques personnalisables.
• Vaste galerie d'exemples.

20. Power BI

PowerBI est un outil d'analyse commerciale de Microsoft, offrant des visualisations interactives et des capacités de business intelligence.

Principales caractéristiques:

• Intégration avec diverses sources de données.
• Interface glisser-déposer conviviale.

21. Tableau

Tableau est un outil de visualisation de données leader qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et partageables.

Principales caractéristiques:

• Analyse des données en temps réel.
• Riche ensemble d'options de visualisation.

Plateformes Cloud

22. AWS

Amazon Web Services (AWS) fournit un ensemble complet de services de cloud computing, notamment le stockage, la puissance de calcul et l'apprentissage automatique.

Principales caractéristiques:

• Évolutivité et flexibilité.
• Large gamme de services pour la science des données.

23. Azur

Microsoft Azure est une plate-forme de cloud computing offrant divers services, notamment le stockage de données, l'apprentissage automatique et l'analyse.

Principales caractéristiques:

• Intégration transparente avec les produits Microsoft.
• Capacités d'IA et d'apprentissage automatique.

Outils d'interface graphique

24. Weka

Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données, avec une interface utilisateur graphique pour une utilisation facile.

Principales caractéristiques:

• Ensemble complet d'algorithmes d'apprentissage automatique.
• Interface conviviale pour la création de modèles.

 25. RapidMiner

RapidMiner est une plateforme intégrée pour la préparation de données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles, conçue pour être conviviale pour les non-programmeurs.

Fonctionnalités clés :

• Interface glisser-déposer pour la conception de flux de travail.
• Automatisation des processus d'apprentissage automatique.

Systèmes de contrôle de version

26. Git

Git est un système de contrôle de version distribué qui permet à plusieurs développeurs de travailler simultanément sur des projets.

Fonctionnalités clés :

• Capacités de branchement et de fusion.
• Collaboration et gestion de code efficaces.

Conclusion

Dans le paysage dynamique de la science des données, garder une longueur d’avance nécessite la maîtrise d’un ensemble diversifié d’outils. Les 26 principaux outils présentés ici couvrent la programmation, le Big Data, l'IA, les tâches générales, la visualisation, les plates-formes cloud, les outils GUI et les systèmes de contrôle de version. Alors que les data scientists relèvent les défis de 2024, ces outils continueront de jouer un rôle crucial dans l’élaboration de l’avenir du domaine. Qu'il s'agisse de calculer des chiffres, d'analyser des mégadonnées ou de créer des modèles d'IA de pointe, le bon outil peut faire toute la différence. Restez informé, restez innovant et continuez à explorer le monde en évolution de la science des données.

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/