Python : tout savoir sur le principal langage Big Data et Machine Learning

Python s’impose aujourd’hui comme le langage de programmation le plus prisé dans les domaines clés du numérique, tels que le Machine Learning, la Data Science et le Big Data. Grâce à sa simplicité, sa puissance et sa large communauté, il est devenu un outil essentiel pour les ingénieurs, chercheurs et data analysts.

Au fil du temps, Python a su évoluer pour répondre aux nouveaux besoins technologiques. Il s’est progressivement imposé comme un langage universel, adapté aussi bien au développement logiciel qu’à la gestion d’infrastructure ou à l’analyse de données massives. Sa montée en puissance est directement liée à l’essor du Big Data et de l’intelligence artificielle, où sa lisibilité et ses puissantes bibliothèques (comme NumPy, Pandas ou TensorFlow) font toute la différence.

Aujourd’hui, Python n’est plus un simple langage : c’est un véritable pilier de l’innovation technologique.

Langage Python : qu’est-ce que c’est ?

Python est un langage de programmation open source, créé par Guido van Rossum et publié pour la première fois en 1991. Il doit son nom à la célèbre émission britannique de comédie « Monty Python’s Flying Circus », un clin d’œil à l’humour et à la créativité que son créateur voulait injecter dans la programmation.

Python est un langage interprété, ce qui signifie qu’il n’a pas besoin d’être compilé avant d’être exécuté. C’est aussi un langage de haut niveau, conçu pour permettre aux développeurs de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur la syntaxe complexe. Grâce à sa syntaxe claire et proche du langage humain, Python est devenu un outil de choix, autant pour les débutants que pour les experts en informatique.

Les concepts de base sur Python

Points-virgules

Contrairement à de nombreux autres langages (comme C, Java ou JavaScript), Python n’exige pas l’utilisation d’un point-virgule ; pour marquer la fin d’une instruction. Il suffit de passer à la ligne suivante pour que l’interpréteur comprenne qu’une commande est terminée.

Indentation

L’indentation joue un rôle central en Python. Là où d’autres langages utilisent des accolades {}, Python utilise les espaces blancs pour définir les blocs de code. Une indentation incorrecte peut entraîner des erreurs d’exécution.

Commentaires

Les commentaires sont précédés du symbole #. Ils permettent d’ajouter des notes ou explications dans le code, sans être interprétés par Python.

Variables

Créer une variable en Python est simple : il suffit d’utiliser le signe =.

Types

• Chaîne de caractères : texte entre guillemets → "Python"
• Entier : nombre entier → 42
• Flottant : nombre à virgule → 3.14
• Booléen : True ou False
• Liste : collection ordonnée → [1, 2, 3]

Opérateurs

Les opérateurs sont des symboles qui peuvent être utilisés dans les valeurs et les variables pour effectuer des comparaisons et des opérations mathématiques.

Opérateurs de comparaison :

• == : égal ! = : non égal
• < : inférieur à
• <= : inférieur ou égal à Opérateurs arithmétiques :
• + : addition
• — : soustraction
• * : multiplication
• / : division
• ** : exponentiation
• % : modulus, donne le reste d’une division.

Langage Python : quels sont les principaux avantages ?

Le langage Python doit sa popularité à plusieurs avantages qui profitent aussi bien aux débutants qu’aux experts.

Simple à utiliser et à comprendre

La syntaxe de Python est claire, concise et proche de l’anglais courant. Cette accessibilité permet aux débutants de démarrer rapidement, tout en offrant aux experts une grande souplesse pour prototyper efficacement. En quelques lignes, on peut créer des scripts puissants, sans s’encombrer d’une lourde syntaxe.

Gratuit, open-source et collaboratif

Distribué sous une licence open-source, Python est totalement gratuit. Chacun peut consulter, modifier et redistribuer le code source. Cette ouverture favorise l’innovation continue et permet aux entreprises de personnaliser le langage selon leurs besoins.

Langage interprété

Python n’a pas besoin d’être compilé : il s’exécute ligne par ligne, ce qui facilite la détection d’erreurs. En cas de problème, l’interpréteur s’arrête immédiatement et affiche un message clair. Cela simplifie grandement le débogage et l’apprentissage.

Bibliothèque étendue

L’un des plus grands atouts de Python réside dans sa richesse fonctionnelle. Des milliers de bibliothèques sont disponibles : qu’il s’agisse de traitement de données (Pandas, NumPy), de visualisation (Matplotlib, Seaborn), ou d’intelligence artificielle (TensorFlow, Scikit-learn), tout est prêt à l’emploi.

Portabilité

Un même script Python peut être exécuté sur Windows, macOS ou Linux, sans modification. Il suffit d’éviter les fonctions dépendantes du système, et le code devient universel, ce qui facilite le déploiement sur divers environnements.

Communauté de soutien

Python bénéficie d’une immense communauté mondiale, avec des forums, tutoriels, MOOCs, et conférences. Que vous soyez débutant ou expert, vous trouverez toujours de l’aide et de nombreuses ressources pour progresser rapidement.

Inconvénients de Python

Bien que les avantages du langage de programmation Python soient plus importants, il existe quelques inconvénients qu’il convient de connaître. 

Faible vitesse

Python est un langage interprété et dynamiquement typé, ce qui le rend plus lent que C++ ou Java pour certaines opérations très gourmandes. Cependant, des projets comme Python 3.13 et le mode sans GIL visent à corriger ce problème dans les prochaines années.

Consommation de mémoire inefficace

Pour simplifier l’écriture du code, Python consomme beaucoup de mémoire. Ce compromis peut poser problème dans les environnements contraints, comme les systèmes embarqués ou les applications mobiles.

Peu efficace dans la programmation pour les appareils mobiles

Python est rarement utilisé pour le développement d’applications mobiles, principalement à cause de sa vitesse d’exécution et de son inefficacité mémoire. Des solutions comme Kivy ou BeeWare existent, mais restent moins matures que leurs équivalents en Java ou Swift.

Formation et outils Python

Python est un langage facile à apprendre, grâce à un fort soutien communautaire et à une syntaxe qui privilégie la lisibilité. Certains cours en ligne proposent d’enseigner la programmation Python aux utilisateurs en six semaines.

Python propose également des outils et des modules d’apprentissage. Les utilisateurs pourront se familiariser avec la version actuelle, notamment :

• Python 3.0, qui date de 2008, reste la dernière version. Contrairement aux mises à jour précédentes, Python 3 présentait une compatibilité avancée et des changements de style de codage. 
• Integrated Development and Learning Environment (IDLE) représente l’environnement de développement standard de Python. Il permet d’accéder au mode interactif de Python par le biais de la fenêtre du shell Python. 
• Python Launcher permet aux développeurs d’exécuter des scripts Python depuis le bureau. 
• Anaconda est une distribution open source de premier plan pour les langages de programmation Python et R. Elle comprend plus de 300 bibliothèques intégrées développées par les développeurs.

Les différences entre Python 2 et Python 3

Python 3 et 2 ont longtemps cohabité, mais cette dualité appartient désormais au passé. Python 2 a officiellement atteint sa fin de vie le 1er janvier 2020 : plus de mises à jour, ni correctifs de sécurité ne sont fournis. Bien qu’il subsiste dans certains projets hérités, il est aujourd’hui fortement déconseillé de l’utiliser pour de nouveaux développements.

Python 3, de son côté, est la version officielle, active et évolutive du langage. Depuis sa sortie en 2008, elle a connu de nombreuses améliorations : gestion améliorée des chaînes Unicode, meilleure prise en charge de la concurrence, interpréteur optimisé, et surtout une cohérence syntaxique bien supérieure.

Si l’adoption de Python 3 a été lente à ses débuts, notamment à cause du manque de bibliothèques compatibles, cette situation est désormais entièrement résolue. Toutes les bibliothèques modernes — qu’il s’agisse de TensorFlow, Pandas, ou PyTorch — sont exclusivement développées pour Python 3.

En 2025, Python 3.13 marque une nouvelle ère pour le langage : exécution multithread sans GIL, compilateur JIT, et interpréteur interactif enrichi. Python 3 n’est plus une mise à jour : c’est l’avenir du langage.

Le langage Python pour le Big Data et le Machine Learning

À l’origine utilisé pour le scripting et l’automatisation de tâches simples, Python est aujourd’hui au cœur des technologies avancées. Il est massivement adopté pour le développement d’API REST, la création d’applications web, ou encore la métaprogrammation.

Mais c’est dans les domaines du Big Data et du Machine Learning que Python brille particulièrement. Grâce à des bibliothèques spécialisées comme NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, ou Keras, il permet d’exploiter efficacement des volumes de données massifs ( des data science) , de former des modèles prédictifs et d’analyser des tendances complexes.

De nombreuses entreprises, notamment dans la robotique comme Aldebaran (filiale de Softbank), utilisent Python pour la programmation embarquée, grâce à sa lisibilité et son écosystème puissant.

Python est-il adapté aux débutants ?

Python est souvent recommandé comme premier langage de programmation, et ce n’est pas sans raison. Il a été conçu dès le départ pour être simple à apprendre, avec une syntaxe lisible, proche de l’anglais. Ce langage permet aux débutants de se concentrer sur la logique du programme plutôt que sur des détails complexes de syntaxe.

De plus, Python est dynamiquement typé, ce qui signifie qu’il n’exige pas de déclarations rigides. Cela le rend plus souple, tolérant aux erreurs et moins intimidant pour les novices. Il est multi-plateforme, fonctionne sous Windows, macOS et Linux, et dispose d’un énorme réservoir de ressources pédagogiques (vidéos, PDF, tutoriels interactifs, etc.).

Un débutant peut apprendre les bases en 6 à 8 semaines, et progresser rapidement vers des projets concrets. C’est cette combinaison d’accessibilité, de puissance et de polyvalence qui a fait de Python le langage de référence pour les développeurs en herbe.

Pourquoi les Data Scientists utilisent Python ?

Python est devenu le langage de référence pour la Data Science, et ce choix n’est pas anodin. Sa syntaxe lisible, sa grande flexibilité et son écosystème extrêmement riche en bibliothèques en font un outil indispensable pour les analystes et les ingénieurs des données.

Que ce soit pour nettoyer, transformer, visualiser ou modéliser des données, Python offre une solution à chaque étape du pipeline de traitement. Il est compatible avec toutes les plateformes (Windows, macOS, Linux) et permet un prototypage rapide, avec un déploiement fluide sur différents environnements. Sa flexibilité permet de prendre en charge le forage de données, la classification et bien d’autres tâches plus rapidement que les autres langage.

L’écosystème Python regorge de librairies puissantes :

• NumPy pour les calculs numériques
• Pandas pour la manipulation de données tabulaires
• Seaborn, Matplotlib et Plotly pour la data visualisation
• Scikit-learn, TensorFlow, Keras, et PyTorch pour le Machine Learning et le Deep Learning
• BeautifulSoup et Scrapy pour le web scraping

Python se distingue aussi par sa capacité à intégrer facilement des algorithmes de Machine Learning dans des produits réels (API REST, dashboards, systèmes embarqués). Il s’utilise dans l’industrie, la finance, la santé, la logistique, la cybersécurité et bien d’autres domaines.

Même des entreprises comme Tesla, Google, Spotify ou Netflix utilisent Python pour leurs systèmes de recommandation, leur détection de fraude, ou leurs outils de prédiction.

Selon le dernier rapport Stack Overflow 2024, Python est le langage préféré des Data Scientists avec plus de 70 % d’entre eux qui l’utilisent quotidiennement. Il est aussi le plus enseigné dans les cursus liés à l’intelligence artificielle et à la data science dans les universités du monde entier.

Python et Big Data : top des meilleures bibliothèques et packages

Si le Python s’est érigé comme le meilleur langage de programmation pour le Big Data, c’est grâce à ses différents packages et bibliothèques de science des données. Voici les plus populaires.

Pandas

Une bibliothèque puissante pour manipuler des tableaux de données (DataFrames), avec des fonctions de filtrage, de regroupement, d’analyse statistique et d’export. Idéale pour le traitement de fichiers CSV, Excel ou bases SQL.

Agate

Alternative légère à Pandas, parfaite pour l’analyse de petits jeux de données. Agate propose des outils intégrés pour l’analyse statistique, les comparaisons et la visualisation simple.

Bokeh

Spécialisée dans les visualisations interactives. Très utile pour construire des dashboards dynamiques ou explorer visuellement des ensembles de données complexes.

NumPy

Le socle des calculs numériques en Python. Il propose des structures pour manipuler des tableaux multidimensionnels et effectuer des opérations mathématiques avancées (statistiques, algèbre linéaire…).

Scipy

Complémentaire à NumPy, SciPy est utilisé pour des tâches plus techniques comme les intégrations numériques, la résolution d’équations différentielles, ou le traitement du signal.

Scikit-learn

La bibliothèque de Machine Learning la plus utilisée. Elle inclut tous les algorithmes classiques (forêts aléatoires, k-means, SVM…) et des outils de prétraitement, de validation croisée et d’optimisation.

PyBrain

Bibliothèque axée sur le Reinforcement Learning et les réseaux de neurones simples. Elle permet de tester des environnements et d’entraîner rapidement des modèles expérimentaux.

TensorFlow

Développé par Google Brain, TensorFlow est une bibliothèque de Machine Learning. Ses graphiques de data flow et son architecture flexible permettent d’effectuer des opérations et des calculs de données à l’aide d’une API unique sur de multiples CPU ou GPU depuis un PC, un serveur ou même un appareil mobile.

Apprendre le Python avec OpenClassrooms

Si vous souhaitez apprendre le langage Python progressivement et gratuitement, une solution adaptée aux débutants est le cours d’initiation proposé par OpenClassrooms.

Ce cours se décompose en cinq parties. Après une introduction complète sur le Python, vous apprendrez à maîtriser la programmation orientée objet côté utilisateur, puis côté développeur. Vous découvrirez ensuite la bibliothèque standard, puis le cours se conclus par quelques annexes additionnelles.

L’avantage de la solution OpenClassrooms est qu’elle est gratuite, accessible aux débutants, et qu’elle permet de progresser à son rythme. De plus, une fois la formation achevée, vous pourrez recevoir une certification reconnue par les professionnels à condition de réussir les exercices de test.

Quelques ressources pour apprendre le langage python tout seul

Plusieurs personnes ont mis en ligne des PDF ou des vidéos d’apprentissage de Python pour les débutants. Si vous êtes plutôt du genre autodidacte, ces ressources sont peut-être faites pour vous.  Pour celles et ceux qui apprécient le format vidéo, Dominique Liard a publié sur YouTube une série de vidéo pour apprendre Python.

Apple M1 : Python compatible nativement avec macOS 11

En décembre 2020, les développeurs de Core Python ont relaxé la version 3.9.1 du langage Python. Il s’agit de la première version nativement compatible avec macOS 11 Big Sur, sur la nouvelle puce M1 d’Apple basée sur Arm.

Les équipes de Core Python ont mis au point un installeur expérimental appelé macos11.0. Grâce à Xcode 11, il est possible de créer des binaires Universal 2 fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

Les binaires peuvent être développées sur des versions actuelles de macOS, et déployées sur d’anciennes versions du systèmes d’exploitation. C’est donc un soulagement pour les Data Scientists, suite à la décision d’Apple de changer d’architecture.

Google Atheris : un outil open source pour trouver les bugs de Python

Les experts en sécurité de Google ont  » open-sourcé  » l’outil Atheris. Celui-ci permet de trouver des bugs de sécurité et des vulnérabilités dans le code Python afin de les corriger avant qu’il ne soit trop tard.

Cet outil repose sur la technique du  » fuzzing « . Ce concept consiste à nourrir une application à l’aide d’une large quantité de données aléatoires, et d’analyser le résultat pour détecter d’éventuels crashes ou anomalies. Les développeurs peuvent alors rechercher les bugs dans le code de l’application.

Ce nouvel outil rejoint la liste des différents  » fuzzers  » déployés par Google en open-source depuis 2013 : OSS-Fuzz, Syzkaller, ClusterFuzz, Fuzzilli ou encore BrokenType. Toutefois, ces précédentes solutions permettaient de découvrir des bugs dans les applications en C ou C++.

Alors que Python est désormais le 3ème langage le plus utilisé selon l’index TIOBE, Google répond à une demande de plus en plus importante avec Atheris. L’outil, initialement développé lors d’un hackaton interne en octobre 2020, permet le fuzzing du code en Python 2.7 et 3.3+ ou des extensions natives créées avec CPython.

Il est toutefois conseillé de l’utiliser avec le code en Python 3.8 ou supérieur, car les nouvelles fonctionnalités du langage permettent à Atheris de trouver davantage de bugs. Le code Atheris est disponible sur GitHub ou PyPi.

Python reste le langage de programmation le plus populaire

Les langages de programmation se multiplient. Par conséquent, il devient difficile pour les développeurs de choisir celui qu’ils doivent apprendre pour faire évoluer leur carrière.

À travers son rapport « Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021 », O’Reilly révèle les langages les plus populaires à l’aube de 2021. Les analystes ont dressé leurs bilans à partir des données issues des formations en ligne, des formations partenaires et des événements virtuels d’O’Reilly.

Python reste le langage le plus demandé même en 2022. En effet, l’intérêt des développeurs pour Python est en hausse de 27 % par rapport à l’année 2021. Cet engouement est dû en grande partie aux nombreux avantages de Python pour le Machine Learning. En effet, l’utilisation de la bibliothèque scikit-learn a connu une hausse de 11 %. Quant au framework PyTorch, utilisé pour le Deep Learning, a vu son adoption augmenter de 159 %.

D’autres langages gagnent en popularité

L’utilisation de JavaScript a grimpé de 40 %, tandis que celle du C a augmenté de 12 % et celle du C++ de 10 %. Certains langages moins utilisés connaissent également une croissance, tels que Go, Rust, Ruby et Dart.

En effet, Rust peut devenir le langage de choix pour la programmation de systèmes. En particulier pour la création de nouveaux systèmes d’exploitation et d’outils pour les opérations de cloud computing. De même, Go s’est imposé comme un langage clé pour la programmation concurrente.

Une autre tendance identifiée par O’Reilly concerne l’adoption de la programmation « low-code » ou « no-code ». Cette approche permet aux utilisateurs ne possédant pas de compétences en codage informatique de créer des applications à l’aide d’outils intuitifs et d’interfaces graphiques.

Néanmoins, les développeurs professionnels ne risquent pas de se retrouver au chômage. En fait, les nouveaux langages, bibliothèques et outils utilisés pour ce type de programmation vont toujours exiger des développeurs expérimentés.

Intelligence artificielle et machine learning

L’intérêt des développeurs pour l’IA a bondi de 64 %, contre 14 % pour le ML. Quant au traitement du langage naturel, il enregistre une hausse de 21 %. La plateforme la plus populaire pour le Machine Learning est TensorFlow, avec un gain d’intérêt de 6 % par rapport à 2022.

Cloud Computing

En outre, de plus en plus de développeurs souhaitent apprendre à utiliser le cloud computing. En une année, l’intérêt pour AWS a augmenté de 5 %. Certes, le cloud d’Amazon reste le plus populaire, mais l’augmentation de l’intérêt pour Microsoft Azure a explosé à 136 %.

Du côté de Google Cloud, l’augmentation atteint 84 %. Cette tendance montre que de plus en plus d’entreprises migrent leurs données et applications vers le Cloud. Enfin, l’adoption de la formation en ligne a augmenté de 96 %.

Python : deux vulnérabilités permettant l’exécution de code à distance corrigées par la PSF

Début 2021, l’on a découvert deux vulnérabilités affectant les versions actuelles de Python. La faille  » CVE-2021-3177 «  impactait le buffer et pouvait mener à l’exécution de code à distance dans les applications Python.

Fort heureusement, dans un billet publié sur son blog, la PSF précise que l’exécution de code à distance requiert de nombreuses conditions. Néanmoins, cette vulnérabilité permet de lancer des attaques de type DDoS. Un cyberattaquant pourrait submerger le buffer afin de faire crasher une application. La seconde vulnérabilité, CVE-2021-23336, permettait d’empoisonner le cache web.

Suite à la découverte de ces failles, la fondation Python a corrigé les deux bugs avec la relaxe de Python 3.8.8 et 3.9.2. Il est donc important de mettre à jour la version de Python que vous utilisez afin de supprimer cette menace de sécurité.

Python dépasse Java et C dans le TIOBE Index

Chaque mois, TIOBE publie un classement des langages de programmation les plus utilisés. Au fil du temps, ce classement mensuel permet d’observer les tendances dans le domaine du coding.

En décembre 2024, l’indice TIOBE révèle que Python consolide sa position de leader avec une part de 23,84 %, marquant une progression impressionnante de 9,98 % sur l’année écoulée. Cette croissance significative est attribuée à son rôle central dans les domaines de l’intelligence artificielle et du data mining, à sa vaste bibliothèque de modules et à sa facilité d’apprentissage.

Derrière Python, C++ occupe la deuxième place avec 10,82 %, suivi de Java à 9,72 %. Ces deux langages ont connu des augmentations respectives de 0,81 % et 1,73 % sur l’année.

Notons également la progression notable de Go, qui atteint la septième position avec une part de 2,17 %, soit une hausse de 1,14 % par rapport à l’année précédente. En revanche, des langages comme PHP et Assembly Language ont enregistré des baisses, reculant respectivement aux 12ᵉ et 17ᵉ posit

Ces évolutions reflètent les tendances actuelles du développement logiciel, avec une adoption croissante de langages offrant des fonctionnalités avancées et une facilité d’utilisation, tout en répondant aux besoins émergents de l’industrie.

Python et JavaScript ont les plus grosses communautés de développeurs selon SlashData

Au fil des six premiers mois de 2021, la communauté mondiale des développeurs a profité d’une croissance effrénée. C’est ce que met en lumière un rapport publié par SlashData.

Selon cette étude, on dénombre à l’heure actuelle 24,3 millions de développeurs dans le monde au premier trimestre 2021. C’est une augmentation d’environ 14% par rapport aux 21,3 millions recensés en octobre 2020.

En six mois, JavaScript a attiré environ 1,4 million de nouveaux développeurs. Avec 13,8 millions de développeurs, ce langage jouit de la plus large communauté. Il a aussi profité de la plus forte croissance, avec 4,5 millions de développeurs supplémentaires entre le T4 2017 et le T1 2021. Même dans les secteurs où il ne s’agit pas du langage de prédilection, comme la Data Science, environ un quart des développeurs utilise JavaScript.

En seconde position, on retrouve Python avec une communauté de 10,1 millions de développeurs. Cette communauté se développe à un rythme de 20%, ce qui représente le taux de croissance le plus haut parmi tous les langages de programmation.

Selon le rapport, la popularité de Python est en grande partie liée à l’essor de la Data Science et du Machine Learning. En effet, près de 70% des Data Scientists et des développeurs en Machine Learning utilisent Python. En comparaison, seuls 17% utilisent R.

Au classement des plus grandes communautés, on retrouve ensuite Java avec 9,4 millions de développeurs, C/C++ à 7,3 millions, et C# à 6,5 millions. Le langage Kotlin d’Android dépasse iOS Swift de peu, avec respectivement 2,6 millions et 2,5 millions de développeurs.

Python : un langage en pleine accélération vers des performances inédites

Longtemps réputé pour sa simplicité mais critiqué pour sa lenteur, Python est aujourd’hui en pleine transformation. Grâce aux efforts menés par Guido van Rossum et l’équipe de développement, le langage est en route pour devenir jusqu’à cinq fois plus rapide d’ici 2027. Cette accélération est déjà perceptible dans les dernières versions publiées, notamment avec Python 3.11, 3.12 et tout récemment Python 3.13.

Ces versions introduisent des améliorations majeures comme l’exécution multithreadée sans GIL, un compilateur JIT expérimental, et des optimisations profondes du cœur du langage. L’objectif est clair : faire de Python un langage à la fois rapide, flexible et accessible, sans compromettre la lisibilité de son code.

Les développeurs peuvent ainsi s’attendre à des performances bien plus élevées dans les années à venir, ce qui ouvre la voie à de nouveaux usages pour des applications gourmandes en ressources comme l’intelligence artificielle, les jeux vidéo ou le cloud computing. Python n’est plus simplement un langage pour débutants : il devient un outil puissant et polyvalent, prêt à rivaliser avec les cadors du développement logiciel.

Quel langage apprendre en 2025 : Python ou R ?

En 2025, le choix entre Python et R demeure crucial pour les professionnels des données et développeurs. Ces deux langages, créés au début des années 90, continuent d’occuper des positions distinctes dans l’écosystème technologique.

Python s’impose comme un langage polyvalent qui excelle dans de multiples domaines. Sa syntaxe claire et intuitive en fait un choix privilégié pour les débutants. Les classements PYPL et TIOBE confirment sa domination comme langage le plus populaire au monde. Les développeurs et data scientists privilégient particulièrement Python pour big data en raison de son écosystème riche de bibliothèques spécialisées.

R se concentre davantage sur l’analyse statistique et la visualisation de données. Ce langage séduit principalement les chercheurs, analystes financiers et spécialistes de la donnée. Bien que ses fondamentaux soient accessibles aux débutants, R présente une courbe d’apprentissage plus abrupte pour ses fonctionnalités avancées. Classé sixième selon l’index PYPL et vingtième d’après TIOBE, R conserve néanmoins une communauté fidèle et active.

Le choix idéal dépend essentiellement de votre objectif professionnel. Pour une carrière diversifiée en programmation avec des applications en data science, Python représente l’option la plus stratégique. Pour une spécialisation en statistiques ou finance, R offre des outils plus affinés et spécifiques.

Source : openclassrooms.com

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