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1. Introduction
Big Data ! C'est peut-être l'un des mots que vous entendez le plus ces jours avec la révolution digitale, l'automatisation des processus ainsi que l'explosion remarquable des données digitales. En effet, il s'agit de stocker un nombre infini de données structurées ou non structurées sur une base numérique, chose qui aurait était quasi impossible si on utilisait les anciennes méthodes ! Mais figurez-vous que ce n'est pas tout, le Big Data offre aussi des outils pour analyser les données et en extraire les informations pratiques.
Le Big Data c'est un domaine intéressant oui, mais par où commencer ? La première chose à laquelle vous devez penser avant de débuter la programmation Big Data est le langage de programmation en lui-même. Python ? Java ? C ? Il faut dire qu'une multitude de programmeurs préfèrent Python ! Bien sûr pour plusieurs raisons que nous allons vous dévoiler par la suite.
2. Python, le langage préféré des développeurs Big Data
Python est un langage très connu développé pour la programmation orientée objet, fonctionnelle ainsi qu'impérative. Il est aussi très populaire dans le domaine du Big Data. Selon le Stack Overflow Developers' Survey 2019, Python est le deuxième langage « le plus aimé » avec 73 % des développeurs le choisissant au-dessus des autres langages de programmation prévalant sur le marché.
Ce succès revient au fait que Python offre une variété de fonctionnalités et de librairies pour explorer et transformer de grands formats de données. En plus, en raison de sa polyvalence, les programmeurs Big Data peuvent l'utiliser pour presque tous les problèmes associés à ce domaine !
Nous pouvons encore écrire des dizaines de lignes pour vous convaincre que Python est le langage préféré des programmeurs Big Data mais nous préférons passer à l'action et vous lister les bonnes raisons qui vous pousseront à adorer ce langage.
3. 6 Bonnes raisons pour associer Python et Big Data
Python est un excellent outil et un ajustement parfait comme combinaison de Big Data et Python pour l'analyse des données suite aux raisons suivantes :
3.1. Python est facile à apprendre
Python est un langage facile à apprendre car il résume beaucoup de fonctionnalités qui auraient nécessité plusieurs lignes de code dans un autre langage. Python dispose d'autres avantages comme la lisibité du code, la syntaxe simple, l'identification automatique, l'association des types de données et la mise en œuvre. Voici un petit exemple basique pour vous démontrer la simplicité des codes en Python :
Voici deux programmes qui retournent tous les deux le même résultat, le premier en Python puis le deuxième en Java :
- En python :
print ('Bonjour')- En Java :
class Bonjour { public static void main(Strings[] args) { System.out.println("Bonjour") } }
- En Java :
Sacrée différence non ? Cette simplicité de syntaxe joue en votre faveur dans la programmation de projets Big Data. « Faire le plus avec le moins » est la devise de ce langage ! En outre, Il existe des centaines de tuto gratuit pour apprendre python en ligne.
3.2. Python, un langage pour tous
Python est un langage de programmation open source qui est développé en utilisant un modèle basé sur la communauté. Il peut être exécuté sur des environnements Windows et Linux. En plus de cela, vous pouvez le porter vers d'autres plateformes, car il supporte plusieurs d'entre elles.
Ça veut dire que vous n'aurez aucune complication à utiliser Python quel que soit votre système d'exploitation ou environnement !
3.3. Meilleurs package et librairies pour le Big Data
Si Python est classé parmi les premiers langages de programmation c'est aussi grâce à la force de ses packages et librairies d'analyse bien testés. En effet, il dispose d'une multiplicité de librairies pour les différents besoins du programmeur.
Comme le Big Data nécessite beaucoup d'analyse de données et de calculs scientifiques, Python et le Big Data sont la combinaison parfaite ! Les bibliothèques Python sont composées de paquets tels que le calcul numérique, l'analyse de données, l'analyse statistique, la visualisation des données ou bien l'apprentissage automatique.
Par exemple les modules Numpy, Scipy et Pandas servent à mettre en œuvre diverses opérations de Big Data au quotidien.
3.4. Compatibilité avec hadoop , package pydoop
L'une des autres raisons qui poussent les programmeurs Big Data à choisir Python pour développer leurs codes est la compatibilité de ce dernier avec Hadoop. Grâce au package Pydoop (Python et Hadoop), vous pouvez accéder à l'API HDFS de Hadoop afin de créer des programmes et applications de MapReduce par exemple.
Pydoop offre aussi une API MapReduce pour résoudre des problèmes complexes avec un minimum d'efforts de programmation. Cette API peut être utilisée pour mettre en œuvre des concepts avancés de science des données comme les « compteurs » et les « lecteurs d'enregistrements » qui font de la programmation Python le meilleur choix pour les métadonnées.
3.5. Evolutivité du langage
L'évolutivité du langage est un critère à prendre en considération lors du choix de ce dernier quand il s'agit de manipulation de données massives. Contrairement à d'autres langages de traitement de Big Data comme R , Scala ou Matlab. Python est le plus rapide, c'est vrai qu'il ne l'était pas depuis toujours, mais avec l'apparition d'Anaconda et l'évolution de ses performances Python et le Big Data sont devenus compatibles les uns avec les autres avec une plus grande flexibilité !
3.6. Communauté Python
En rejoignant la communauté de Python, vous ferez partie d'une très grande famille ! Généralement, l'analyse des métadonnées complexes nécessite l'appui de la collectivité pour trouver des solutions, Python autant que langage de programmation a une grande et active communauté qui permet aux différents développeurs de communiquer entre eux afin de trouver des solutions à leurs problèmes les plus complexes. Voilà une autre bonne raison pour choisir Python !
Maintenant que nous sommes sûrs que Python est votre langage préféré pour le Big Data ! Nous allons vous faire découvrir quelques petites librairies et modules qui vont vous être utiles par la suite.
4. Python, les 5 librairies qui font le buzz
Python est une foire de paquets scientifiques puissants, le choix du couple Python Big Data est justifié par ses paquets robustes qui répondent aux besoins de science de données et aux besoins analytiques des programmes.
Parmi les bibliothèques vedettes qui contribuent à la popularité de Python, on trouve :
4.1. Tensorflow
Tensorflow est la librairie la plus connue dans le traitement de calcul numérique de haute performance. Cette librairie traite des calculs impliquant des tenseurs, elle est utilisée dans divers domaines scientifiques. Parmi les applications de tensorflow, on retrouve :
- La Reconnaissance d'images et de voix.
- La Détection vidéo.
- Les Applications basées sur du texte.
Cette librairie est principalement caractérisée par :
- Le Calcul parallèle pour exécuter les programmes complexes .
- La réduction des erreurs avec un taux allant jusqu'à 60% pour les problèmes de machine learning.
- La Mise à jour et résolution des bugs très fréquentes.
4.2. Numpy
Le fameux Numpy ! C'est le module fondamental du calcul numérique en Python. Il permet le traitement de tableaux d'objets multidimensionnels de haute performance. Numpy gère aussi le problème de lenteur en fournissant des fonctionnalités et méthodes qui fonctionnent efficacement sur ces tableaux.
Multiples sont les applications du module numpy, tel que :
- Analyse de données.
- Module père de quelques autres librairies comme Scipy ou matplotlib .
- Crée des tables N dimensionnels puissants.
- Application avec Matlab.
La force du module numpy est justifiée par :
- Fonctions précompilées rapides pour les calculs de bases.
- Supporte l'approche orientée objet.
- Orienté programmation tableau pour des résultats plus performants.
4.3. Scipy
Nous voici arrivés à la librairie Scipy, elle est plus orientée Data Science. Elle descend du module numpy. SciPy est une bibliothèque largement utilisée dans le Big Data pour l'informatique scientifique et technique. Cette librairie contient différents modules pour :
- L'optimisation.
- L'algèbre linéaire.
- L'interpolation.
- Traitement d'image et de signal.
Scipy est caractérisée par :
- Des Outils de traitement des images multidimensionnels.
- Des Fonctions prédéfinies pour résoudre les problèmes d'équations différentielles.
- Des Fonctionnalités avancées pour la manipulation et visualisation des données.
4.4. Pandas
Pandas est un module incontournable dans le traitement de données. C'est l'une des librairies les plus populaires dans la Data Science. En effet, Pandas fournit des structures de données très variées et faciles à manipuler. Parmi les applications de cette librairie on trouve :
- ETL : processus d'extraire, transformer et stocker les données .
- Le Nettoyage et visualisation des données.
- Très utilisé dans les études du comportement des clients en marketing.
4.5. Matplotlib
Finalement nous vous présentons Matplotlib, ou la librairie de vos traçages. Elle permet de tracer des schémas 2D afin de vous permettre de visualiser les résultats. Ces schémas peuvent être des tracés, graphiques à barres, histogrammes, spectres de puissance, tracés de diffusion ou plus encore.
Ce module a plusieurs applications dont :
- La visualisation de la corrélation entre variables .
- Visualisation de la distribution des données .
- Visualisation des intervalles de confiance des modèles jusqu'au niveau 95% .
5. Conclusion
Pour toutes ces raisons, qui ne sont qu'un petit échantillon de la puissance de ce langage. Nous pensons que Big Data et Python forment le couple parfait ! Si vous êtes un développeur débutant qui veut commencer le Big Data nous vous recommandons fortement de choisir ce langage qui sera plus facile que Java ou d'autres. Si vous êtes un professionnel, vous savez déjà tout !
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