10 compétences essentielles en Python que tous les data scientists devraient maîtriser.

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Python est l'un des langages de programmation les plus demandés au monde - en particulier dans le domaine de la science des données. L'enquête menée par StackOverflow auprès des développeurs en 2022 a classé Python en quatrième position dans la liste des technologies les plus populaires et en troisième position dans la liste des technologies que les développeurs souhaitent apprendre. Après tout, Python offre aux développeurs un large éventail d'outils, de cadres et de bibliothèques pour diverses applications dans le monde de la science des données et au-delà.

Python étant l'un des outils les plus cruciaux du secteur, les entreprises ont besoin de développeurs experts en Python pour mettre à niveau leur connaissance des données (et au-delà). Elles y parviennent soit en recrutant à l'ancienne avec des développeurs permanents en interne, soit en s'associant à des prestataires de services d'externalisation pour répondre à leurs besoins en matière de développement Python.

Cependant, avant que les entreprises ne se lancent dans un parcours d'embauche axé sur Python et que les développeurs ne commencent à postuler à ces rôles, les deux parties doivent connaître les compétences Python les plus importantes que les devs en science des données doivent tout simplement avoir dans leur timonerie.

Les 10 meilleures compétences en science des données basées sur Python.

En tant que l'un des langages de programmation de science des données les plus populaires, Python est un outil incroyablement utile avec une variété d'applications dans le domaine. Pour réussir dans ce domaine, les développeurs doivent comprendre non seulement Python en tant que langage lui-même, mais aussi ses cadres, ses outils et d'autres compétences associées au domaine. De nombreuses certifications Python mettent l'accent sur ces compétences. 

1. Principes de base de Python

Le travail principal d'un scientifique des données est d'utiliser les données pour extraire des informations exploitables qui permettent d'agir sur différents facteurs dans une entreprise, une étude, etc. Ce processus nécessite pas mal de compétences en programmation Python pour chaque étape. À ce titre, les data scientists doivent avoir une solide compréhension des fondamentaux de la programmation Python afin d'écrire le code le plus efficace pour leur travail et de comprendre les bases de code des autres développeurs ou coéquipiers.

Voici quelques-unes des bases de la programmation Python que les data scientists doivent maîtriser :

• Types de données. Python propose de nombreux types de données intégrés, notamment les flottants, les entiers et les chaînes de caractères. Les développeurs doivent connaître la différence entre les deux et savoir quand les utiliser.
• Opérateurs. Python propose des symboles d'exploitation spéciaux qui aident les développeurs à effectuer des opérations spécifiques sur une ou plusieurs commandes. Ces opérateurs comprennent l'addition (+), la soustraction (-) et la multiplication (*).
• Variables. En Python, les variables permettent aux développeurs de stocker des valeurs dans un programme. Ils créent également des variables en leur attribuant une valeur à l'aide du signe égal (=).
• Lists. Les listes sont des collections ordonnées d'éléments et sont utiles pour stocker des données auxquelles il faut accéder dans un ordre particulier. Les développeurs utilisent également des listes pour stocker plusieurs éléments du même type de données.
• Dictionnaires. En Python, un dictionnaire est une collection de paires clé-valeur. Ils sont utiles pour stocker des données auxquelles il faut accéder à l'aide d'une clé unique.
• Fonctions. Une fonction est un bloc de code qui exécute une tâche spécifique et n'est pas réutilisable plusieurs fois dans un programme. La définition et l'appel de fonctions constituent une partie essentielle du développement de Python.
• Structures de contrôle. Il s'agit de blocs de code qui déterminent l'exécution d'autres blocs de code. Les exemples courants de structures de contrôle sont les instructions if, les boucles for et les boucles while.
• Modules et paquets. Un module est un fichier contenant du code Python, et un paquetage est une collection de modules. Les développeurs doivent savoir comment importer et utiliser les modules et les paquets, en particulier lorsqu'ils créent des programmes Python plus importants et plus complexes.

2. Manipulation et analyse des données

Les scientifiques des données passent beaucoup de temps à préparer et à manipuler les données pour s'assurer qu'elles sont prêtes pour l'analyse et la modélisation. Ainsi, il est essentiel qu'ils possèdent la capacité de travailler avec Python pour nettoyer et préparer les données, y compris les différents types et tailles de données.

La maîtrise de l'utilisation de Python pour l'analyse efficace d'ensembles de données de types et de tailles variés est cruciale pour un data scientist. En outre, les scientifiques des données doivent savoir comment utiliser PySpark pour la manipulation de grands ensembles de données et utiliser des bibliothèques pour différents types de données tels que les images, le texte et l'audio lorsque cela est nécessaire.

3. Visualisation des données

La visualisation des données est un élément essentiel de la science des données qui facilite l'exploration, la compréhension, l'identification de modèles et la communication efficace des résultats à divers publics. Les scientifiques des données doivent avoir des compétences pratiques et une solide compréhension des outils de visualisation des données pour les utiliser efficacement. Parmi les nombreuses bibliothèques et outils disponibles en Python pour la visualisation de données, Matplotlib est une bibliothèque largement utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives avec une interface intuitive pour générer des graphiques statistiques. Seaborn, construit au-dessus de Matplotlib, fournit une interface plus soignée pour la création de graphiques statistiques. Les développeurs disposent également de nombreuses autres options, notamment Plotly, Bokeh, Altair et Vega.

4. Stockage et récupération des données

Des compétences efficaces en matière de stockage et de récupération des données sont essentielles pour les scientifiques qui travaillent avec de grandes quantités de données. Les scientifiques des données doivent connaître les différentes approches de stockage et de récupération des données, en fonction de la nature des données et de leurs besoins.

En Python, il existe de multiples façons de stocker et d'extraire des données. Les approches courantes comprennent les fichiers plats, les fichiers CSV, les fichiers JSON, les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL et les services de stockage en nuage. Les bases de données relationnelles sont des systèmes puissants qui stockent des données structurées et peuvent être interrogées à l'aide du langage SQL. Les services de stockage dans le cloud tels qu'Amazon S3, Google Cloud Storage et Microsoft Azure Storage offrent des options évolutives pour le stockage de grandes quantités de données dans le cloud. Python fournit des bibliothèques telles que boto3 et google-cloud-storage pour accéder à ces services.

5. pandas

Le package pandas est un outil crucial pour les data scientists et les analystes travaillant en Python. Il s'agit d'une bibliothèque Python open-source qui permet de manipuler des données tabulaires en les explorant, en les nettoyant et en les traitant. Pandas utilise des structures de données rapides, flexibles et expressives conçues pour rendre le travail avec des données relationnelles ou étiquetées à la fois facile et intuitif. Pandas est l'une des bibliothèques essentielles pour tout flux de travail en science des données, permettant le traitement, la manipulation et le regroupement des données.

6. NumPy

NumPy est une bibliothèque Python qui permet de manipuler des tableaux de grande dimension grâce à des fonctions mathématiques. Il offre une variété de méthodes pour la manipulation de tableaux, de métriques et d'algèbre linéaire. NumPy signifie Numerical Python et permet de vectoriser les opérations mathématiques sur les tableaux NumPy, ce qui améliore les performances et accélère l'exécution. La bibliothèque permet de travailler sans effort avec de grands tableaux et matrices multidimensionnels, ce qui permet une analyse et une manipulation efficaces des données.

7. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les scientifiques des données, quels qu'ils soient, doivent avoir une bonne maîtrise de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique visent à créer des systèmes capables d'apprendre automatiquement à partir de modèles de données. La maîtrise de Python est absolument vitale pour travailler efficacement avec des algorithmes d'apprentissage automatique, car c'est le langage de prédilection de la science des données. Pour plus de détails, consultez le guide sur l'apprentissage de l'IA.

8. Apprentissage en profondeur

L'apprentissage profond est un élément crucial de la science des données qui implique l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels pour extraire des caractéristiques de niveau supérieur à partir de données par le biais de plusieurs couches de traitement. Python joue un rôle essentiel dans ce domaine, car il offre un large éventail de bibliothèques et d'outils puissants, tels que TensorFlow et PyTorch, qui permettent aux développeurs de construire et d'entraîner efficacement des modèles d'apprentissage profond.

9. Cadres web

Les développeurs qui cherchent à créer et à déployer avec succès des applications web tout en tirant parti de leur savoir-faire en matière de Python doivent avoir une solide compréhension des frameworks web. Les frameworks les plus populaires utilisés par les développeurs Python sont Flask et Django. Django est un framework web de haut niveau qui donne la priorité à une conception propre, rapide et pragmatique tout en offrant de nombreuses bibliothèques pour aider à la création d'applications web de haute qualité sans tout construire à partir de zéro.Flask est l'opposé de Django en ce sens qu'il s'agit d'un micro-framework qui ne dépend pas d'outils ou de bibliothèques particuliers. Il ne comprend pas de couche d'extraction de base de données, de validation de formulaire ou d'autres fonctions courantes fournies par des bibliothèques tierces. Cependant, il est considéré comme un moteur de modèles avec ses propres modules et bibliothèques. Cela permet aux développeurs de créer des applications web sans avoir besoin d'écrire un code de bas niveau. Ces deux frameworks sont très polyvalents et permettent aux développeurs de créer des applications web utiles avec Python. En exploitant les outils et les bibliothèques de ces frameworks, les développeurs se concentrent sur l'écriture d'un code de haute qualité sans s'embarrasser de détails de bas niveau.

10. Technologies frontales

Pour réussir à développer des web apps afin de contribuer aux efforts de la science des données, les développeurs Python doivent avoir une solide compréhension des technologies frontales. Cela nécessite trois principaux langages de balisage frontaux : CSS, JavaScript et HTML. Python peut générer ces trois langages de balisage grâce à des compilateurs, des analyseurs et des transposeurs. Les développeurs Python doivent perfectionner leurs compétences dans ces technologies frontales afin d'utiliser pleinement leurs connaissances de Python.HTML aide à construire la structure de base d'une page web, CSS aide à styliser les mises en page et le contenu, et JavaScript ajoute de l'interactivité et un comportement dynamique aux pages web. En développant des compétences dans ces trois domaines, les devs Python s'assurent que leurs apps et leurs projets de science des données sont non seulement fonctionnels, mais aussi visuellement attrayants.

Réflexions finales

La science des données est un domaine technologique en pleine expansion. Comme cette spécialisation continue de gagner en popularité, la demande de développeurs Python ne fera qu'augmenter à l'échelle mondiale. Le processus de recrutement actuel dans le secteur de la technologie étant difficile, en raison de la pénurie mondiale actuelle de talents, la valeur des prestataires d'externalisation des services de développement de Python ne fera que croître.

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