Le langage de programmation est un langage formel comprenant un ensemble d’instructions. Ils sont utilisés dans les programmes informatiques pour implémenter des algorithmes et ont de multiples applications.
Un langage de programmation est le superpouvoir de tout développeur. De temps en temps, un nouveau langage de programmation ou une mise à jour d’un langage existant apparaît et tente de fournir des résultats plus rapides et plus optimisés. Les développeurs peuvent souvent se retrouver mêlés à une grande variété de langages parfois très proches, parfois très différents.
En effet, tous les langages de programmation ne sont pas similaires et dans de nombreux cas, ce qui fonctionne pour un projet ou une exigence peut ne pas fonctionner pour un autre.
Et quand il s’agit de Data Science, l’un de ces domaines les plus “tendance”, c’est encore plus le cas, puisque la demande d’efficacité et de résultats haute performance montent en flèche dans une discipline qui nécessite un sens des détails précis.
La Data Science, imaginée par Jim Gray, informaticien et récipiendaire du prix Turing, est aujourd’hui appréciée comme le “Quatrième paradigme” de la science. C’est pour cela qu’aujourd’hui, de plus en plus de développeurs souhaitent se lancer dans la Data Science et se former aux langages spécifiques de cette discipline, mais il apparaît que les langages les plus souvent cités et utilisés sont devenus des “classiques” pour les développeurs.
Plébiscité par les développeurs de logiciels et Data Scientist, Python s’est révélé être le langage de programmation incontournable pour sa facilité d’utilisation et sa nature dynamique. Il est mature et stable, sans parler de sa compatibilité avec des algorithmes hauts performance. Il s’utilise facilement avec des technologies avancées telles que l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle (IA). En plus de ses atouts en tant que langage d’apprentissage en profondeur, Python bénéficie également d’une prise en charge presque inégalée sur une variété de systèmes d’exploitation pour faciliter le traitement des données à partir de presque toutes les sources.
“Quand ont dit Data Science, on dit Python. On ne peut pas devenir Data Scientist sans maîtriser Python. C’est le langage de programmation par excellence pour les Data Scientist. Il est très facile à utiliser avec une syntaxe accessible à tous et il vous permet de pouvoir évoluer vers d’autres domaines si la Data Science ne vous intéresse plus” explique Maher, enseignant en informatique à Gomytech.
Java quant à lui, existe depuis environ un quart de siècle et pendant ce temps, des centaines de bibliothèques Java ont vu le jour pour couvrir tous les types de problèmes qu’un développeur peut rencontrer.
Ce langage polyvalent est capable de gérer plusieurs tâches à la fois. Il est également utile pour tout intégrer, de l’électronique aux applications de bureau et Web. Les frameworks de traitement populaires tels que Hadoop fonctionnent sur Java. Et c’est l’un de ces langages de Data Science qui peut être rapidement et facilement mis à l’échelle pour les grandes applications.
“De plus en plus d’entreprises se tournent vers Java pour la Data Science pour une raison simple. Qui dit Data Science, dit Big Data. Or la grande majorité des frameworks utilisés pour le Big Data sont écrits en Java. C’est donc avant tout une question de pratique pour les développeurs” affirme Maher.
Scala par exemple, est un langage de programmation moderne et élégant créé en 2003. Il a été initialement conçu pour résoudre les problèmes liés à Java. Ses applications vont de la programmation Web à l’apprentissage automatique. C’est également un langage évolutif et efficace pour gérer le Big Data. Dans les organisations modernes, Scala prend en charge la programmation fonctionnelle et orientée objet ainsi que le traitement simultané et synchronisé.
A la base, Scala a été créé justement pour pouvoir gérer la complexité d’un très grand nombre de données et il existe une raison particulière qui fait qu’il est apprécié par les développeurs pour la Data Science.
“L’une des principales raisons d’apprendre Scala pour la Data Science, c’est assurément, Apache Spark, le framework open source de calcul distribué. Scala peut être utilisé en conjonction avec Apache Spark afin de traiter un très grand volume de données. Pour le Big Data, c’est ce qu’il faut” concède notre professeur universitaire.
Par rapport aux autres langages de programmation sur cette liste, Julia est le langage le plus récent avec moins de 10 ans depuis sa sortie initiale. Mais il ne faut pas confondre cela avec un manque de maturité car malgré le fait d’être parmi les plus récents, Julia gagne en popularité parmi les Data Scientists qui nécessitent un langage dynamique capable d’effectuer une analyse numérique dans un environnement de calcul haute performance. Non seulement il fournit un développement très rapide, mais en plus, il produit des applications qui fonctionnent de manière similaire à celles créées sur des langages comme C par exemple.
Julia a été conçue dès le départ pour le calcul scientifique et numérique. Il n’est donc pas surprenant que Julia dispose de nombreuses fonctionnalités avantageuses pour la Data Science comme par exemple, sa rapidité d’exécution, sa syntaxe “Math-Friendly”, une meilleure exécution parallèle des opérations…
Enfin, R est un langage open source et un environnement logiciel pour le calcul statistique et les graphiques, soutenu par la R Foundation for Statistical Computing. C’est l’un des outils les plus utilisés. Il fournit de nombreux modèles statistiques, et de nombreux analystes ont composé leurs applications dans R. C’est le sommet de l’analyse statistique ouverte, et l’accent est clairement mis sur les modèles statistiques qui ont été composés à l’aide de R. L’archive publique du package R contient plus de 8000 réseaux. Microsoft, RStudio et diverses organisations offrent une assistance commerciale à l’informatique basée sur R.
“R est un peu plus à l’aise dans l’exploration des données et les statistiques que les autres langages. Ce n’est pas pour rien qu’il continue d’être très prisé par les Data Scientists. La visualisation des données est un autre point dans lequel R se spécialise, avec un certain nombre de packages qui aident à représenter graphiquement les résultats avec des graphiques et des tracés, y compris le traçage complexe de l’analyse numérique” conclut notre enseignant universitaire.
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