Les 12 meilleurs langages de programmation pour les Data Scientists en 2024

Si vous envisagez de vous lancer dans une carrière dans la science des données, le plus tôt vous commencerez à coder, le mieux ce sera. Apprendre à coder est une étape cruciale pour tout scientifique de données en herbe. Cependant, se lancer dans la programmation peut être décourageant, surtout si vous n'avez pas d'expérience en matière de codage.

Pour choisir le bon langage de programmation, nous devons d'abord examiner ce que font les scientifiques des données dans leur travail quotidien. Un data scientist est un expert technique qui utilise des techniques mathématiques et statistiques pour manipuler, analyser et extraire des informations à partir de données. Il existe de nombreux domaines dans la science des données, de l'apprentissage automatique à l'apprentissage profond, en passant par l'analyse des réseaux, le traitement du langage naturel et l'analyse géospatiale. Pour accomplir leurs tâches, les scientifiques des données s'appuient sur la puissance des ordinateurs. La programmation est la technique qui permet aux scientifiques des données d'interagir avec les ordinateurs et de leur envoyer des instructions.

Il existe des centaines de langages de programmation, conçus à des fins diverses. Certains d'entre eux sont mieux adaptés à la science des données, offrant une productivité et des performances élevées pour traiter de grandes quantités de données. Cependant, ce groupe comprend encore un bon nombre de langages de programmation.

Dans cet article, nous examinons quelques-uns des principaux langages de programmation en science des données pour 2024, et présentons les forces et les capacités de chacun d'entre eux.

• Python
• R
• SQL
• Java
• Julia
• Scala
• C/C++
• JavaScript
• Swift
• Go
• MATLAB
• SAS

Toutes les données ont été mises à jour afin d'illustrer les dernières tendances pour 2024 et au-delà.

12 Principaux langages de programmation en science des données en 2024

1. Python

Classé premier dans plusieurs indices de popularité des langages de programmation, notamment l'indice TIOBE et l'indice PYPL, la popularité de Python a explosé ces dernières années et il reste le langage de programmation le plus populaire. Python est un langage de programmation à code source ouvert et à usage général qui trouve une large application non seulement dans le secteur de la science des données, mais aussi dans d'autres domaines, comme le développement web et le développement de jeux vidéo.

Toutes les tâches de science des données auxquelles vous pouvez penser peuvent être réalisées avec Python. Ceci est principalement dû à son riche écosystème de bibliothèques. Avec des milliers de packages puissants soutenus par son immense communauté d'utilisateurs, Python peut effectuer toutes sortes d'opérations, du prétraitement des données, de la visualisation et de l'analyse statistique, au déploiement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Voici quelques-unes des bibliothèques les plus utilisées dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique :

• NumPy: est un paquetage populaire qui offre une vaste collection de fonctions mathématiques avancées. De nombreux packages sont basés sur des objets Numpy, comme les célèbres tableaux NumPy.
• pandas: est une bibliothèque clé en science des données, utilisée pour effectuer toutes sortes de manipulations de bases de données, également appelées DataFrame.
• Matplotlib: la bibliothèque Python standard pour la visualisation de données.
• scikit-learn: construite au-dessus de NumPy et SciPy, elle est devenue la bibliothèque Python la plus populaire pour le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique.
• TensorFlow: développé par Google, il s'agit d'un cadre informatique puissant pour le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
• Keras: une bibliothèque open-source conçue pour entraîner des réseaux neuronaux avec des performances élevées.
• Polaires: Une nouvelle bibliothèque DataFrame qui offre des performances plus rapides que pandas.
• PyCaret: Une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source et à code bas qui automatise les flux de travail de ML de bout en bout.
• Hugging Face: Largement adopté pour sa bibliothèque de transformateurs, permettant des applications NLP de pointe.

En raison de sa syntaxe simple et lisible, Python est souvent considéré comme l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre et à utiliser pour les débutants. Si vous débutez dans la science des données et ne savez pas quel langage apprendre en premier, Python est l'une des meilleures options.

Si vous souhaitez devenir un expert en Python, DataCamp est là pour vous aider. Consultez les cours Python de notre catalogue et commencez votre formation pour devenir un data scientist performant.

2. R

Bien qu'il ne soit pas aussi tendance que Python ces dernières années, si l'on en croit les indices de popularité, R est une option de premier choix pour les aspirants data scientists. Fréquemment présenté dans les forums sur la science des données comme le principal concurrent de Python, l'apprentissage de l'un de ces deux langages est une étape essentielle pour percer dans le domaine.

R est un langage open-source, spécifique à un domaine, explicitement conçu pour la science des données. Très populaire dans les milieux financiers et universitaires, R est un langage parfait pour la manipulation, le traitement et la visualisation des données, ainsi que pour le calcul statistique et l'apprentissage automatique.

Comme Python, R dispose d'une grande communauté d'utilisateurs et d'une vaste collection de bibliothèques spécialisées dans l'analyse de données. Certains des plus remarquables appartiennent à la famille Tidyverse, une collection de paquets de science des données. Il comprend dplyr, pour la manipulation des données, et le puissant ggplot2, la bibliothèque standard pour la visualisation des données dans R. En ce qui concerne les tâches d'apprentissage automatique, des bibliothèques telles que caret vous faciliteront grandement la vie lors du développement de vos algorithmes.

Bien qu'il soit possible de travailler avec R directement en ligne de commande, il est courant d'utiliser Rstudio, une interface tierce puissante qui intègre diverses fonctionnalités, telles que l'éditeur de données, le visualiseur de données et le débogueur.

Que vous soyez novice en science des données ou que vous souhaitiez ajouter de nouveaux langages à votre arsenal, l'apprentissage de R est un choix idéal. Consultez notre riche catalogue de cours R pour commencer à affiner vos compétences.

3. SQL

La plupart des données mondiales sont stockées dans des bases de données. SQL (Structured Query Language) est un langage spécifique à un domaine qui permet aux programmeurs de communiquer avec des bases de données, de les modifier et d'en extraire des données. Avoir une connaissance pratique des bases de données et du langage SQL est indispensable si vous voulez devenir un scientifique des données.

Connaître SQL vous permettra de travailler avec différentes bases de données relationnelles, y compris des systèmes populaires comme SQLite, MySQL et PostgreSQL. Malgré les différences minimes entre ces bases de données relationnelles, la syntaxe des requêtes de base est assez similaire, ce qui fait de SQL un langage très polyvalent.

Que vous choisissiez Python ou R pour commencer votre parcours en science des données, vous devriez également envisager d'apprendre SQL. Grâce à sa syntaxe simple et déclarative, SQL est très facile à apprendre par rapport à d'autres langages, et il vous sera d'une grande aide tout au long de votre parcours.

Vous souhaitez vous initier à SQL ? Jetez un coup d'œil aux différents cours et cursus SQL proposés par DataCamp et préparez-vous à devenir un maître des requêtes. Vous pouvez même obtenir une certification SQL associate grâce à DataCamp.

4. Java

Classé deuxième dans l'indice PYPL et quatrième dans l'indice TIOBE, Java est l'un des langages de programmation les plus populaires. ​dans le monde, bien que sa popularité ait diminué au cours de la dernière décennie, alors que l'intérêt pour des langages tels que Python est monté en flèche. Java est un langage orienté objet, à code source ouvert, connu pour ses performances et son efficacité de premier ordre. Une infinité de technologies, d'applications logicielles et de sites web reposent sur l'écosystème Java.

Bien que Java soit un choix privilégié pour le développement de sites web ou la création d'applications à partir de zéro, ces dernières années, Java a gagné un rôle important dans l'industrie de la science des données. Cela est principalement dû aux machines virtuelles Java, qui fournissent un cadre solide et efficace pour les outils big data populaires, tels que Hadoop, Spark et Scala.

En raison de ses performances élevées, Java est un langage adapté au développement de tâches ETL et à l'exécution de tâches liées aux données qui nécessitent un stockage important et des exigences de traitement complexes, comme les algorithmes d'apprentissage automatique.

5. Julia

Julia peut être considérée comme une étoile montante de la science des données. Bien qu'étant l'un des plus jeunes langages de cette liste (il a été publié en 2011), Julia a déjà impressionné le monde de l'informatique numérique. Parfois désigné comme l'héritier de Python, Julia est un outil très efficace par rapport à d'autres langages utilisés pour l'analyse de données. Vous pouvez commencer par notre cursus de compétences Julia Fundamentals pour en savoir plus. 

Bien qu'il ait gagné en notoriété grâce à son adoption précoce par plusieurs grandes organisations, dont beaucoup dans l'industrie financière, Julia n'est pas aussi largement adopté que des langages tels que Python et R. Sa communauté est plus restreinte et il ne dispose pas d'autant de bibliothèques que ses principaux concurrents. Malgré cela, Julia est un langage prometteur pour la science des données en raison de sa vitesse, de sa syntaxe claire et de sa polyvalence, et il existe de nombreux cas d'utilisation où il excelle.

6. Scala

Bien qu'il ne soit pas très courant de voir Scala dans les classements des meilleurs langages de programmation (il occupe actuellement la 21e place dans l'indice PYPL et la 33e dans TIOBE), il est obligatoire de parler de ce langage de programmation dans le contexte de la science des données.

Scala est récemment devenu l'un des meilleurs langages pour l'apprentissage automatique et les données massives. Sorti en 2004, Scala est un langage multiparadigmatique explicitement conçu pour être une alternative plus claire et moins verbeuse à Java.

Scala fonctionne également sur la machine virtuelle Java, ce qui permet l'interopérabilité avec Java et en fait un langage parfait pour les projets distribués de big data. Par exemple, le cadre de calcul en grappe Apache Spark est écrit en Scala.

7. #C/C++

         

Considérés comme deux des langages les plus optimisés, la connaissance du C et de son proche parent le C++ peut s'avérer très utile lorsqu'il s'agit d'aborder des tâches de science des données à forte intensité de calcul.

: Indice TIOBE

C et C++ sont comparativement plus rapides que d'autres langages de programmation, ce qui en fait des candidats bien adaptés au développement d'applications de big data et d'apprentissage automatique. Ce n'est pas une coïncidence si certains des composants essentiels des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires, notamment PyTorch et TensorFlow, sont écrits en C++.

En raison de leur nature de bas niveau, C et C++ sont parmi les langages les plus compliqués à apprendre. Par conséquent, même s'il ne s'agit pas des premiers choix lorsque vous vous lancez dans le monde de la science des données, une fois que vous avez acquis une solide compréhension des principes fondamentaux de la programmation, les maîtriser est une décision intelligente qui peut faire une grande différence dans votre curriculum vitae.

8. JavaScript

JavaScript est classé troisième dans l'indice PYPL et sixième dans l'indice TIOBE, ce qui en fait l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. JavaScript est un langage polyvalent et multiparadigme, largement connu pour sa capacité à créer des pages web riches et interactives.

Bien que la majorité des utilisateurs de JavaScript travaillent dans le secteur du développement web, le langage a gagné en notoriété ces dernières années dans le secteur de la science des données. Aujourd'hui, JavaScript prend en charge des bibliothèques populaires pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, telles que TensorFlow et Keras, ainsi que des outils de visualisation incroyablement puissants, tels que D3.

Grâce à la prise en charge de bibliothèques populaires pour l'apprentissage automatique et à sa grande popularité parmi les développeurs web, il s'agit d'une option d'entrée facile pour tous les programmeurs front-end et back-end qui souhaitent se lancer dans la science des données.

9. Swift

L'un des inconvénients de Python et de R est que ni l'un ni l'autre n'ont été conçus pour les appareils mobiles. Dans les années à venir, nous pouvons nous attendre à une progression encore plus importante de la téléphonie mobile, des appareils portables et de l'IdO (Internet des objets). Swift a été développé par Apple pour faciliter la création d'applications et, par là même, développer son écosystème d'applications et fidéliser ses clients. Peu après sa sortie en 2014, Apple et Google ont commencé à collaborer pour en faire un outil clé dans l'interaction entre l'apprentissage mobile et l'apprentissage automatique.

Classé n°9 dans l'indice PYPL et n°17 dans TIOBE, Swift est désormais compatible avec TensorFlow et interopérable avec Python. Un autre avantage de Swift est qu'il n'est plus limité à l'écosystème iOS et qu'il est devenu open-source pour fonctionner sur Linux.

Pour ces raisons, si vous êtes un développeur mobile et que vous êtes curieux de la science des données, Swift est ce qu'il vous faut.

10. Go

Go (ou GoLang) est un langage de plus en plus populaire, en particulier pour les projets d'apprentissage automatique. Il est remonté dans les classements de popularité de l'indice PYPL (12e rang) et de TIOBE (7e rang).

Google l'a introduit en 2009 avec une syntaxe et des dispositions semblables à celles du langage C. Selon de nombreux développeurs, Go est la version du 21e siècle du langage C. Plus d'une décennie après son lancement, Go devient extrêmement populaire grâce à son langage flexible et facile à comprendre. Dans le contexte de la science des données, Go peut être un bon allié pour les tâches d'apprentissage automatique. Malgré ses perspectives, la communauté de la science des données de Go est encore relativement petite.

11. MATLAB

MATLAB est un langage principalement conçu pour le calcul numérique. Elle se classe actuellement au 14e rang de l'indice PYPL et au 12e rang de l'indice TIOBE.

Largement adopté dans les universités et la recherche scientifique depuis son lancement en 1984, MATLAB fournit des outils puissants pour effectuer des opérations mathématiques et statistiques avancées, ce qui en fait un candidat idéal pour la science des données. Cependant, MATLAB présente un inconvénient important : il est propriétaire. Selon le cas (usage universitaire, personnel ou professionnel), vous devrez peut-être payer une somme importante pour obtenir une licence, ce qui le rend moins attrayant que d'autres langages de programmation qui peuvent être utilisés gratuitement.

12. SAS

SAS (Statistical Analytical System) est un environnement logiciel conçu pour l'intelligence économique et le calcul numérique avancé. SAS existe depuis longtemps et est largement adopté par les grandes entreprises dans de nombreux secteurs, ce qui crée un marché important pour les développeurs SAS.

Cependant, SAS perd régulièrement en popularité face à d'autres langages de programmation en science des données comme Python et R. Ceci est principalement dû au fait que, comme cela s'est produit avec MATLAB, vous avez besoin d'une licence pour utiliser SAS. Cela crée une barrière à l'entrée pour les nouveaux utilisateurs et les entreprises, qui se sentiront enclins à utiliser des langages libres et gratuits.

Conclusion

Nous espérons que ce billet vous aidera à naviguer dans le paysage riche et varié des langages de programmation en science des données. Il n'existe pas de langage unique qui soit le meilleur dans l'absolu pour résoudre tous les problèmes et toutes les situations qui peuvent se présenter au cours de votre travail en tant que data scientist. Le choix d'un langage de programmation préféré est subjectif et dépend souvent de l'historique d'apprentissage du data scientist ou de sa pile technologique au travail. Par exemple, l'évangéliste des données de DataCamp, Richie Cotton, estime que : 

"La science des données est de plus en plus centrée sur Python et SQL pour la programmation, bien que R soit toujours populaire et que Julia soit en hausse. Je m'attends à ce que cette tendance se poursuive en 2023 et au-delà, mais attention aux outils de business intelligence à code bas comme Power BI et Tableau."

Si vous êtes un nouveau venu dans la science des données, Python ou R est un bon point de départ. Vous pouvez vous inscrire à notre tutoriel gratuit d'introduction à Python et à notre tutoriel d'introduction à R pour voir lequel vous plaît le plus. À partir de là, la clé du succès réside dans la patience et la pratique. Pour acquérir une expérience pratique de la programmation, DataLab est un environnement en ligne qui vous permet d'écrire du code, d'appliquer vos compétences, de collaborer avec d'autres personnes et de créer votre portefeuille de science des données.

Une fois que vous vous sentirez à l'aise dans le langage que vous avez choisi, vous pourrez passer à la vitesse supérieure en suivant une solide formation en SQL. Heureusement, DataCamp propose une gamme de cours sur le langage SQL.

À partir de là, tout est possible. Connaître plusieurs langages de programmation est un atout, et passer d'un langage à l'autre en fonction des besoins de votre organisation vous aidera à devenir un data scientist polyvalent et à développer une carrière plus fructueuse.

En savoir plus :

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