5 langages de programmation dont vous avez besoin pour la science des données

Il y aura toujours des discussions dans la communauté de programmation pour savoir quels langages sont «les meilleurs». En réalité, cela dépend en grande partie de vos préférences personnelles. Cependant, certains langages sont plus utiles que d'autres pour certaines tâches, et en ce qui concerne la science des données, certains langages présentent plusieurs avantages par rapport à d'autres.

Ce domaine de l'informatique est en croissance constante, IBM estimant que la demande de scientifiques des données et d'ingénieurs des données augmentera de 39% d'ici 2020. C'est un domaine lucratif à saisir, selon le même rapport IBM qui constate que le salaire annuel moyen est d'environ 80 000 $. Cependant, pour y arriver, vous aurez besoin de vous familiariser avec quelques langages de programmation qui vous permettront de gérer le big data.

Vous n'aurez pas besoin d'apprendre les cinq options suivantes, bien que le fait d'en connaître plusieurs soit un grand avantage lors de la recherche d'un emploi. Il vaut la peine d'analyser le domaine spécifique dans lequel vous souhaitez entrer et chercher quels sont les langages que celui-ci est plus susceptible d'utiliser. Voici les meilleurs choix pour quiconque souhaite se lancer dans la science des données :

1. R

L'une des meilleures options à prendre en compte est R. Il s'agit d'un langage open source spécialement conçu pour l'analyse statistique, ce qui en fait un candidat parfait pour les mégadonnées. Avec plus de  10 000 packages de données disponibles et des bibliothèques de visualisation telles que ggplot2 et plotly qui vous permettent de tracer graphiquement vos données, il est facile de comprendre pourquoi tant de personnes en science des données utilisent R comme le langage de leur choix.

Bien sûr, il y a quelques inconvénients, le principal étant qu'il est axé sur l'analyse statistique et que vous ne pourrez donc pas l'utiliser dans beaucoup d'autres domaines ; cela ne le rend donc pas particulièrement polyvalent. Il est également connu pour avoir une courbe d'apprentissage abrupte, bien que le fait qu'il soit open-source signifie que vous y trouverez beaucoup d'aide et de conseils sur les forums.

2. Python

L'un des langages les plus connus de cette liste, Python est également le choix préféré pour  44% des scientifiques des données, ce qui en fait le langage le plus populaire sur le marché. Les raisons sont assez claires : Python est polyvalent, facile à apprendre et est livré avec un grand nombre de bibliothèques.. Il est également couramment utilisé en science des données, ce qui signifie qu'il existe une communauté en ligne dédiée qui peut vous aider à apprendre les bases.

Bien sûr, la popularité de Python signifie que vous serez confronté à une forte concurrence au niveau des recherches d'emplois. Cela ne signifie pas que vous deviez éviter de l'apprendre. En revanche, vous devriez envisager d'apprendre un deuxième langage afin de mieux vous démarquer.

3. Scala

Apache Spark est l'un des meilleurs moteurs d'analyse disponibles en matière de traitement de données à grande échelle, et de nombreux projets de science des données l'utilisent. Il est écrit en Scala, ce qui en fait le meilleur choix au niveau de l'interaction. Ce n'est pas la seule option, mais si on considère que 71% des utilisateurs de Spark connaissent également Scala, il est clair qu'il existe un lien solide entre les deux.

Ce langage a la réputation d'être très difficile à apprendre, et cela représente certainement un défi. Cependant, il a une bonne partie de syntaxe en commun avec Java, donc si vous connaissez ce langage, vous devriez être capable de comprendre Scala. Il présente également des similitudes avec C, C++ et Python, donc bien que ce ne soit pas un bon choix si c'est le premier langage que vous apprenez, il pourrait constituer une bonne option supplémentaire.

4. Julia

C'est l'un des nouveaux langages de codage disponibles sur le marché, et il gagne rapidement en popularité. Cela est en partie dû à sa réputation d'être aussi facile à apprendre que Python, mais avec en plus  un niveau de performance impressionnant.. Certains estiment qu'il est jusqu'à 30 fois plus rapide que Python, tests  à l'appui confirmant sa vitesse.

Étant un langage si nouveau, Julia pourrait ne pas être aussi demandé que certaines autres options de cette liste. Il a également été critiqué après que sa version stable ait présenté plusieurs problèmes. Cependant, c'est un langage utile à apprendre pour effectuer des tâches de science des données à grande échelle en raison de sa capacité à résoudre rapidement les problèmes.

5. SQL

À bien des égards, SQL est le niveau de base de la science des données, car le langage a été conçu pour interroger et modifier des informations stockées dans des bases de données. Certains le considèrent comme  la compétence la plus importante  à posséder dans ce domaine, et la comprendre donnera certainement un coup de main à votre carrière. Cependant, cela pourrait ne pas être aussi utile que certains pourraient le penser.

Alors que SQL est mentionné dans environ 73% des offres d'emploi en science des données pour les postes de débutant, il n'est présent que dans 46% des annonces pour les postes de direction. Cela indique qu'il n'est pas très utile pour les postes de niveau supérieur, donc il ne vous rendra pas nécessairement autant service que Python ou R à long terme.