Vous pouvez facilement vous retrouver perdu(e) dans le système des langages de programmation et des logiciels de la Data Science.
L’offre informatique en Data Science étant très (trop ?!) riche, de nombreuses solutions s’offrent à vous en fonction de vos besoins, de la source de données, du système d’exploitation, de l’industrie, des infrastructures, des compétences des développeurs, de la situation technologique… C’est pourquoi nous vous présentons la liste des langages de programmation les plus populaires.
Les différences de langages de programmation entre data engineers et data scientists
Les data engineers doivent apprendre et utiliser des technologies concernant l’exploitation de l’infrastructure et le système informatique global, avoir des connaissances approfondies concernant les bases de données SQL, et être capables de configurer les clusters de Spark… Ils utilisent notamment les systèmes d’exploitation open source Linux et Git pour le développement, Hadoop et Spark au niveau de l’environnement Big Data, éventuellement Map Reduce en tant que modèle de calcul, ainsi que HDFS, MongoDB et Cassandra pour le NoSQL.
En ce qui concerne les data scientists, il s’agira plutôt d’outils plus focalisés sur le développement d’applications de machine learning, avec des langages de programmation comme Python, R, Jupiter, TensorFlow, Pandas, etc. Il peut donc être difficile de savoir ce qui différencie le data engineer du data scientist.
Les langages de programmation les plus utilisés en Big Data
Concernant les langages de programmation, ce sont toujours R et Python les plus populaires. Pour mesurer la popularité d’un langage de programmation, on utilise généralement le classement de l’entreprise Tiobe, nommé Tiobe index. Ce classement est basé sur le nombre de pages web renvoyées par les principaux moteurs de recherche comme Google et Mozilla Firefox lorsque l’on effectue une recherche sur le langage de programmation.
Ces langages de programmation ne sont pas récents. La « guerre » entre le langage informatique R et Python est loin d’être finie ; tous les deux ont des points positifs. Historiquement, R est plus proche de la communauté des statisticiens alors que Python a été plus utilisé dans le monde informatique. Pour cause, on considère R comme étant plus spécialisé au niveau de l’analyse statistique, quand Python est un langage davantage destiné à des programmes généralistes, ce qui le rend plus populaire que son homologue.
R a une courbe d’apprentissage plus importante et moins de possibilités d’intégration avec des applications web et bases de données, mais est plus efficace dans le prétraitement de données. Concrètement, le langage informatique R sera plus adapté à l’analyse et à l’exploration de datasets. En revanche, Python sera plus performant pour leur manipulation.
Concernant Python, ce langage de programmation est presque l’opposé de R, car il comporte une syntaxe moderne qui vous permet de développer plus rapidement des applications, mais un écosystème un peu moins riche. Par exemple, la librairie Pandas est très puissante pour traiter de la Data et convertir des fichiers CSV, JSON, TSV ou une base de données SQS vers un objet Python facilement analysable.
Le classement des 5 langages de programmation les plus populaires en Big Data est donc :
- Python
- R
- SQL
- Java
- Scala
Les librairies les plus utilisées pour le développement en Big Data
TensorFlow est l’une des librairies les plus importantes actuellement dans les environnements scientifiques autour de la data. Elle a été développée par Google en 2015 et est spécialisée dans l’apprentissage automatique et le deep learning. Le modèle de calcul basé sur un flux de données en forme de réseau, dans lequel les nœuds correspondent aux opérations mathématiques et les liens (tensors), sont des matrices contenant des données multidimensionnelles.
D’autres librairies intéressantes sont NLTK et Keras. NLTK est une librairie standard de Python pour le traitement du langage avec beaucoup d’opérations utiles.
Quant à Keras, elle peut être vue comme une surcouche pour le deep learning, capable d’interagir avec TensorFlow et d’autres librairies de deep learning. Il est aisé de créer des prototypes d’applications, car sa syntaxe est très simple.
Enfin, Apache Spark est l’outil open source incontournable pour le traitement de données dans un contexte Big Data. Il permet également d’explorer une grande quantité de données en un temps record. Le langage de programmation natif est Scala, mais vous pourrez également développer en Java, Python et R.
Les outils pour l’intégration continue et la coopération en Big Data
Deux aspects importants dans tout projet data sont la coopération et l’intégration continue. Vous ne pourrez pas passer à côté des outils comme Jenkins pour planifier des tâches, Docker pour la création de containers et le déploiement d’applications, Kubernetes pour déployer des applications dans le cloud et gérer les containers, et des vieux connus comme Maven et Git pour la gestion de dépendances du code et la gestion de versions.
Le système data est complexe et très riche. La tendance actuelle est à la l’unification pour faciliter le développement, l’intégration et l’exploitation des différents profils. Un effort notable est fait sur l’orchestration de l’ensemble des étapes du projet, de la collecte de données à la production, au sein d’un même outil.
C’est, par exemple, tout l’enjeu de la plateforme DataOps de Saagie, simplifiant ainsi le processus de développement des projets data en le rendant beaucoup plus intuitif. Retrouvez vos technologies préférées directement intégrées dans notre plateforme.
