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Un data scientist est un expert technique utilisant des techniques mathématiques et statistiques pour manipuler, analyser et extraire des informations à partir de données. Cela dit, faire de la data science nécessite l'utilisation d'excellents langages de programmation. Voici alors les 10 meilleurs langages en 2022.
Python
Python est un langage de programmation data science open source. Cela veut dire qu'il est à usage général et s'applique aussi dans d'autres domaines comme le développement Web et le développement de jeux vidéo.
Python dispose d'un riche écosystème de bibliothèques. De ce fait, il peut effectuer toutes les tâches de data science. Cela englobe toutes sortes d'opérations, de prétraitement des données, de la visualisation et de l'analyse statistique. Tous les types de déploiement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur s'ajoutent à cette liste.
Python est constitué d'une syntaxe simple et lisible. Par conséquent, on le considère comme l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre et utiliser. C'est pour cela également qu'il convient très bien aux débutants.
R
R est le concurrent principal de Python. Pourtant, il n'est pas encore aussi tendance que lui. R est un langage de programmation data science destiné aux aspirants scientifiques des données. Il est également open source, mais reste spécifique à un domaine. C'est un langage parfait pour la manipulation, le traitement et la visualisation de données. Il est aussi idéal pour le calcul statistique et l'apprentissage automatique.
L'apprentissage de R est essentiel, que ce soit pour débuter dans le data science ou simplement désirer une nouvelle compétence.
SQL
SQL (Structured Query Language) est également un langage de programmation data science spécifique à un domaine. Il permet, quant à lui, de communiquer, de modifier et d'extraire des données de bases de données. Avoir des connaissances en SQL permettra de travailler avec plusieurs bases de données relationnelles. Cela inclut même les systèmes populaires comme SQLite, MySQL et PostgreSQL. SQL est un langage de programmation data science polyvalent. Par ailleurs, SQL est composé d'une syntaxe déclarative et simple. Conséquemment, il est très facile à apprendre comparé aux autres langages.
Certes, le choix se fait presque toujours entre R et Python. Mais, apprendre SQL reste aussi une option essentielle.
Java
Java est classé n°2 dans l'indice PYPL et n°3 de TIOBE. Il est ultra performant et indéniablement efficace. De ce fait, c'est l'un des langages de programmation data science les plus populaires au monde. Il est également open source, mais plutôt orienté objet. L'écosystème de Java est constitué notamment de technologies infinies, des applications logicielles et des sites Web.
Les machines virtuelles Java fournissent un cadre solide et efficace pour les outils de Big Data populaires comme Hadoop ou Spark. Alors, il a également prospéré dans la grande industrie data science ces dernières années.
Java est le langage idéal pour développer des tâches ETL. Il est également le plus fiable pour la réalisation des tâches nécessitant un stockage important et des exigences complexes.
Julia
Créé en 2011, Julia a déjà impressionné le monde de l'informatique numérique. Comparé aux autres langages, Julia est particulièrement très efficace pour l'analyse de données. Au fait, on l'appelle aussi l'héritière de Python. Ce langage de programmation data science s'est distingué grâce à son adoption précoce par plusieurs organisations de renommée. Et, la plupart d'entre eux se trouvant dans le secteur financier.
Cependant, Julia n'est pas encore assez mature pour être en concurrence avec les meilleurs langages data science. C'est parce qu'il dispose d'une petite communauté et n'a pas autant de bibliothèques que ses principaux concurrents. Son principal inconvénient reste jusqu'à aujourd'hui sa jeunesse.
Scala
Scala est un langage de programmation data science créé en 2004. Il a notamment été conçu pour être une version plus claire et moins verbeuse à Java. Scala est interopérable avec Java puisqu'il peut s'exécuter sur sa machine virtuelle. Cela convient alors à dire que Scala est parfait pour les projets Big Data distribués. D'ailleurs, il est devenu l'un des meilleurs langages pour l'apprentissage automatique et le big data. Scala figure à la 18ᵉ position dans l'indice PYPL et la 33ᵉ dans TIOBE. Cependant, parler de lui est obligatoire dans le contexte data science.
C et C++
C est un langage proche parent de C++. Tous deux sont considérés comme les plus optimisés. Ils sont particulièrement très utiles dans le traitement des travaux de data science à forte intensité de calcul. Leur grand atout est notamment leur rapidité. Dès lors, ils s'adaptent facilement au développement d'applications de Big Data et d'apprentissage automatique. Par contre, ils ont l'inconvénient d'être de nature de bas niveau. Cependant, les apprendre reste toujours une option favorable pour optimiser un profil.
Javascript
JavaScript est aujourd'hui le langage de programmation data science préféré de tous. Il est non seulement multiparadigme mais aussi polyvalent. Javascript est connu pour sa capacité à créer des pages Web riches et interactives.
Javascript s'utilise généralement pour le développement Web. Cependant, il a également gagné en notoriété dans l'industrie data science. Ce langage prend en charge les bibliothèques automatiques, l'apprentissage en profondeur et les outils de visualisation extrêmement puissants.
Swift
Swift se distingue du lot, car c'est un langage de programmation data science conçu pour les appareils mobiles. Apple l'a créé pour faciliter la création d'applications et développer son écosystème d'applications. Celui-ci pourra également augmenter la fidélisation de la clientèle. Par ailleurs, Swift est interopérable avec Python. Un de ses avantages supplémentaires est également qu'il n'est plus limité à l'écosystème iOS. Aussi, il est devenu open source pour fonctionner sur Linux.
Go
Go (ou GoLang) est devenu un langage de programmation data science renommé pour les projets d'apprentissage automatique. Il est à la fois flexible et facile à comprendre. Créé en 2009 par Google, il est doté d'une syntaxe et des mises en page de type C. Selon de nombreux développeurs, Go est la version du 21e siècle de C. L'inconvénient de Go est jusqu'à aujourd'hui sa communauté réduite. Cependant, il se présente comme un excellent allié pour les tâches d'apprentissage automatique.
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