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Python a 茅t茅 lanc茅 en 1991 et est devenu un langage de choix pour les programmeurs et les professionnels de divers secteurs d'activit茅 dans le domaine de la science des 诲辞苍苍茅别蝉. La popularit茅 de Python est due 脿 sa facilit茅 d'utilisation, 脿 sa portabilit茅, 脿 sa communaut茅 solide, 脿 sa flexibilit茅 et aux biblioth猫ques disponibles capables de g茅rer des t芒ches complexes li茅es 脿 la science des 诲辞苍苍茅别蝉.

Les biblioth猫ques Python vous permettent d'accomplir des t芒ches et d'effectuer des analyses de 诲辞苍苍茅别蝉 plus efficacement en vous fournissant des portions de code essentielles d茅j脿 construites pour vous. Il existe des biblioth猫ques capables de s'attaquer 脿 des t芒ches d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, telles que le nettoyage et la manipulation de 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que la cr茅ation de repr茅sentations graphiques. En fait, les professionnels connaissent Python pour son nombre impressionnant de biblioth猫ques d茅di茅es 脿 la science des 诲辞苍苍茅别蝉, avec un total de plus de 137 000 [闭.听

En raison du grand nombre de biblioth猫ques 脿 votre disposition pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉, vous aurez peut-锚tre besoin d'aide pour savoir lesquelles choisir. En guise de premi猫re 茅tape de votre parcours professionnel dans l'utilisation des Python libraries for data science, il peut 锚tre utile de vous familiariser avec quelques-unes des plus populaires et leurs diverses utilisations.聽

Types de Python libraries for data science

Python dispose de nombreuses biblioth猫ques pour faciliter votre programmation et vous aider 脿 accomplir des t芒ches plus efficacement. Ces biblioth猫ques sont fournies avec une partie du code d茅j脿 茅crit sous forme de modules. Vous trouverez ci-dessous six biblioth猫ques Python populaires pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉, accompagn茅es d'une description de chacune d'entre elles afin d'en d茅crire l'utilisation et la valeur.聽

NumPy

La biblioth猫que NumPy se concentre sur les fonctions math茅matiques et sert de base 脿 plusieurs autres Python libraries for data science. NumPy est une biblioth猫que populaire qui vous offre des capacit茅s de calcul impressionnantes, la libert茅 d'effectuer des analyses sur des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 dimensions multiples et les outils n茅cessaires 脿 l'analyse de l'alg猫bre lin茅aire. Le code contenu dans le paquetage est en C, et non en Python, ce qui contribue 脿 la vitesse impressionnante de NumPy.聽

Le C est un langage de programmation g茅n茅raliste tr猫s r茅pandu, applicable 脿 de nombreuses disciplines informatiques. C鈥檈st un langage de programmation compil茅, ce qui lui permet d'锚tre plus rapide et plus efficace dans l'ex茅cution de son code. 脌 l'inverse, Python est un langage de programmation interpr茅t茅. Les langages interpr茅t茅s ex茅cutent le code une ligne 脿 la fois et sont moins rapides que les langages compil茅s. Dans le cas de NumPy, il s鈥檃git d鈥檜ne biblioth猫que 茅crite en C. Ainsi, lorsque vous utilisez NumPy dans Python, vous b茅n茅ficiez d'un code plus rapide tout en ayant une syntaxe Python simple.

Matplotlib

En tant qu鈥檈xpert en science des 诲辞苍苍茅别蝉, vous cr茅ez fr茅quemment des repr茅sentations graphiques de 诲辞苍苍茅别蝉 pour pr茅senter des 诲辞苍苍茅别蝉 importantes 脿 vos partenaires et contribuer aux processus de prise de d茅cision. Con莽ue pour cr茅er des repr茅sentations de 诲辞苍苍茅别蝉, Matplotlib vous offre un grand nombre d'options relatives aux graphiques que vous pouvez g茅n茅rer et 脿 la mani猫re dont vous pouvez les personnaliser. Cette biblioth猫que est libre d'utilisation, open-source et s鈥檌nt猫gre couramment 脿聽d'autres biblioth猫ques. Matplotlib prend en charge les repr茅sentations graphiques anim茅es et hautement interactives, ainsi que les repr茅sentations standard, sous la forme de graphiques 脿 barres, de graphiques circulaires, de diagrammes en bo卯te, de barres d'erreur, etc.聽

Pandas

Sans avoir 脿 g茅n茅rer vous-m锚me une grande quantit茅 de code, pandas vous permet d'effectuer des analyses, des manipulations et des nettoyages de 诲辞苍苍茅别蝉 sur votre ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉. Tout comme NumPy, le code de pandas est en C, ce qui vous permet de b茅n茅ficier de sa vitesse et de sa flexibilit茅. Parmi ses principales fonctionnalit茅s, citons la possibilit茅 de t茅l茅charger et de transformer vos 诲辞苍苍茅别蝉, d'茅crire des 诲辞苍苍茅别蝉 suppl茅mentaires et d'effectuer des analyses sur celles-ci. Les capacit茅s de pandas s'appliquent 脿 divers secteurs et domaines, ce qui t茅moigne de sa place pr茅pond茅rantedans la manipulation des 诲辞苍苍茅别蝉.聽

SciPy

La biblioth猫que Python pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉 SciPy excelle dans l'optimisation et l'int茅gration des 诲辞苍苍茅别蝉. Con莽ue pour traiter des concepts math茅matiques complexes li茅s 脿 la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 l'informatique scientifique, tels que les 茅quations diff茅rentielles, cette biblioth猫que fournit les outils n茅cessaires pour trouver rapidement une solution 脿 tous vos probl猫mes complexes. SciPy apporte une valeur ajout茅e 脿 divers autres sujets que vous pouvez rencontrer, tels que :

• L鈥檌nterpolation num茅rique

• Les 茅quations alg茅briques

• Les probl猫mes de valeurs propres

• Les structures de 诲辞苍苍茅别蝉 de haut niveau

PyTorch

PyTorch aborde les th猫mes de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en fournissant une base pour cr茅er des mod猫les avanc茅s d'apprentissage automatique de mani猫re efficace. Il dispose des capacit茅s n茅cessaires pour vous guider tout au long du processus, de la production de prototypes 脿 la mise en production de vos mod猫les. PyTorch dispose en outre d'une structure distribu茅e, de fonctions de traitement du langage naturel, d'une grande communaut茅 d鈥檜tilisateurs et d'outils connexes, tels que TorchScript et TorchServe, pour faciliter le processus de d茅veloppement de vos mod猫les. Certaines des plus grandes universit茅s et entreprises du monde utilisent PyTorch comme environnement de d茅veloppement.聽

Seaborn

Outre Matplotlib, Seaborn est une autre biblioth猫que populaire de repr茅sentation graphique de 诲辞苍苍茅别蝉 pour Python. Non seulement elles sont similaires, mais Seaborn a 茅t茅 construite en utilisant les bases de Matplotlib pour fournir aux utilisateurs la possibilit茅 de g茅n茅rer des graphiques et des diagrammes plus avanc茅s et interactifs. Seaborn dispose d'une interface de haut niveau et d'algorithmes avanc茅s pour cr茅er des repr茅sentations graphiques 茅tonnantes 脿 partir de l'ensemble des 诲辞苍苍茅别蝉 disponibles.聽

脌 quoi servent les Python libraries for data science ?

Les biblioth猫ques Python ax茅es sur la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ont de nombreuses utilisations et applications pour les professionnels d'aujourd'hui. Les sujets li茅s 脿 la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 l'apprentissage automatique, tels que la manipulation des 诲辞苍苍茅别蝉, la repr茅sentation graphique des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉, sont quelques-uns des sujets populaires li茅s 脿 ces biblioth猫ques. Vous trouverez ci-dessous une br猫ve description de la mani猫re dont les diff茅rents domaines de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 exploitent ces biblioth猫ques Python dans le monde r茅el.聽

Apprentissage automatique

En g茅n茅ral, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des approches avanc茅es par le biais d'algorithmes, d'analyses de 诲辞苍苍茅别蝉 et de mod猫les statistiques pour simuler la fa莽on dont les humains pensent et retiennent les informations. L'objectif de l'apprentissage automatique est d'entra卯ner un mod猫le 脿 faire des pr茅dictions pr茅cises dans diverses situations afin de l'utiliser comme outil d'aide 脿 la prise de d茅cision.聽

Python et ses diff茅rentes biblioth猫ques pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉 fournissent un environnement de d茅veloppement pour construire ces mod猫les d'apprentissage automatique. Les fonctionnalit茅s de Python facilitent la validation, le nettoyage, le traitement et l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉. Comme les Python libraries for data science sont livr茅es avec un code important d茅j脿 en place, vous n'avez pas 脿 vous soucier des aspects techniques du codage, qui peuvent donner lieu 脿 des erreurs co没teuses.聽

Machine learning automatis茅 (AutoML)

L'AutoML s'appuie sur les bases de l'apprentissage automatique traditionnel et vise 脿 芦聽automatiser聽禄 les 茅tapes longues et r茅p茅t茅es de l'apprentissage et de la construction d'un mod猫le. Cela vous permet de cr茅er des mod猫les d'apprentissage automatique de premier ordre 脿 un rythme efficace en utilisant des algorithmes pour g茅rer les parties it茅ratives du processus de construction.聽

Auto-PyTorch et Auto-Sklearn sont deux Python libraries for data science sp茅cifiquement con莽ues pour faciliter l鈥檜sage d鈥橝utoML. Auto-PyTorch vous offre une automatisation compl猫te dans les domaines critiques et la possibilit茅 de travailler avec des r茅seaux neuronaux profonds. Auto-Sklearn exploite le m茅ta-apprentissage et quelques autres techniques pour d茅terminer l'algorithme exact dont vous avez besoin pour former votre mod猫le en fonction des caract茅ristiques de vos 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e.聽

Apprentissage profond

Sous-domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond consiste 脿 reproduire le mode de pens茅e des humains par le biais de simulations et de r茅seaux neuronaux profonds. L'objectif de l'apprentissage profond est d'entra卯ner des mod猫les avec des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 afin d'optimiser les capacit茅s de pr茅diction.聽

Les biblioth猫ques Python, telles que TensorFlow et Keras, vous permettent d'effectuer de l'apprentissage profond. Keras, en particulier, combine d'autres biblioth猫ques Python populaires pour cr茅er un environnement convivial adapt茅 aux r茅seaux neuronaux.聽

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel vise 脿 d茅chiffrer avec pr茅cision le langage humain au moyen de divers algorithmes et mod猫les. Pour ce faire, il s茅pare le discours en segments plus petits et explore les connexions et les relations impliqu茅es dans chaque partie pour tenter de d茅couvrir le message global. L'un des principaux avantages du traitement du langage naturel est qu'il permet d'am茅liorer la communication avec les ordinateurs.聽

Il existe une multitude de Python libraries for data science qui vous permettent d'explorer le traitement du langage naturel, telles que NLTK, TextBlob et spaCy. Ces biblioth猫ques vous permettent de cr茅er assez facilement des applications capables de classification, d'analyse des sentiments, de tokenisation, etc.聽

Qui utilise les Python libraries for data science ?

En raison de la polyvalence et de la facilit茅 d'utilisation inh茅rentes 脿 Python et de la quantit茅 massive de biblioth猫ques disponibles pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉, les professionnels de nombreuses disciplines et branches d鈥檃ctivit茅, telles que les statistiques, les math茅matiques, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et les affaires, tirent parti de ces outils. Voici quelques exemples de branches d鈥檃ctivit茅 et de domaines concern茅s, en plus de ceux d茅j脿 mentionn茅s, en rapport avec les Python libraries for data science :

• Le d茅veloppement web

• La vision par ordinateur

• Le d茅veloppement de jeux

• La biologie

• La psychologie

• La m茅decine

• La robotique

• Les v茅hicules autonomes

Python dispose d'une vaste communaut茅 de programmeurs experts, de sp茅cialistes des sciences sociales, d鈥檈xperts en sciences des 诲辞苍苍茅别蝉, de d茅veloppeurs en apprentissage automatique et d'autres encore qui utilisent tous les Python libraries for data science et sont dispos茅s 脿 vous aider 脿 r茅soudre vos probl猫mes.聽

Avantages et inconv茅nients de l'utilisation des Python libraries for data science

L'utilisation de Python pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉 s'accompagne de divers avantages et inconv茅nients. Comprendre les avantages et les inconv茅nients de Python vous permet de d茅terminer les cas pour lesquels il est le mieux adapt茅 et s'il peut vous aider 脿 r茅aliser les t芒ches que vous traitez. Quelques-uns des avantages et des inconv茅nients font r茅f茅rence au langage de programmation R. R est un langage populaire utilis茅 pour l'analyse statistique et la science des 诲辞苍苍茅别蝉, tout comme Python. R est uniquement sp茅cialis茅 dans les mod猫les statistiques, l'analyse statistique, la construction de graphiques et d'autres repr茅sentations graphiquess.聽

Avantages

Les avantages de l'utilisation des Python libraries for data science sont les suivants :

• Sa popularit茅 et sa polyvalence en tant que langage de codage universel

• Sa facilit茅 d'utilisation

• Une courbe d'apprentissage peu prononc茅e

• Un code source ouvert

• Il permet un d茅veloppement rapide

• Il convient 脿 un large 茅ventail d鈥檜tilisations

• Sa grande communaut茅 d'utilisateurs

• Ses biblioth猫ques standard fiables

• Des r茅sultats facilement reproductibles

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Les inconv茅nients de l'utilisation des Python libraries for data science sont les suivants :

• Son incapacit茅 脿 traiter efficacement de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉

• La lenteur de ses calculs

• Les erreurs d'ex茅cution sont fr茅quentes

• Sa gestion peu efficace de la m茅moire

• Sa difficult茅 脿 travailler avec des bases de 诲辞苍苍茅别蝉

• D'autres langages de programmation, dont R, disposent de plus de biblioth猫ques pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉.

• Il est fr茅quemment surutilis茅 ou utilis茅 dans des contextes ou des situations inappropri茅s

• Des repr茅sentations graphiquess moins informatives qu'avec R

Comment commencer 脿 utiliser les Python libraries for data science ?

Vous pouvez commencer 脿 utiliser les Python libraries for data science en vous assurant que vous avez les comp茅tences n茅cessaires pour cette discipline. Une solide formation en math茅matiques ou en statistiques peut vous aider 脿 d茅velopper vos comp茅tences en science des 诲辞苍苍茅别蝉. Il s'agit ensuite de se familiariser avec le codage en Python en se familiarisant avec la syntaxe de base et les biblioth猫ques disponibles.聽

Cette base vous permet d'acqu茅rir l'exp茅rience n茅cessaire en Python et en science des 诲辞苍苍茅别蝉 pour commencer 脿 utiliser les Python libraries for data science. Il existe plusieurs options de formation pour commencer 脿 apprendre Python pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉, notamment l'obtention d'une licence ou d'un master en science des 诲辞苍苍茅别蝉 ou la participation 脿 un stage de formation en science des 诲辞苍苍茅别蝉. De nombreux 茅tablissements proposent des stages de formation 脿 la science des 诲辞苍苍茅别蝉 qui vous permettent de d茅velopper vos comp茅tences.

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Pour en savoir plus sur les Python libraries for data science ou sur d'autres sujets Python en g茅n茅ral, il peut 锚tre utile de suivre un cours ou de recevoir un certificat pertinent. 糖心vlog官网观看 propose par exemple Analyse des Donn茅es avec Python de IBM. Ce cours vous permet d'acqu茅rir de l'exp茅rience dans le nettoyage et la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉, l'ex茅cution d'analyses de 诲辞苍苍茅别蝉 exploratoires, la construction de pipelines de 诲辞苍苍茅别蝉 et la manipulation de cadres de 诲辞苍苍茅别蝉. Il propose 茅galement des biblioth猫ques de science des 诲辞苍苍茅别蝉 Python, telles que pandas, NumPy et SciPy, avec lesquelles vous pourrez effectuer des analyses.聽

Un autre cours 脿 envisager est la sp茅cialisation Applied Data Science with Python de l'universit茅 du Michigan. Cette sp茅cialisation comprend cinq cours uniques, qui vous familiarisent avec l'analyse statistique inf茅rentielle, l'apprentissage automatique appliqu茅, la connectivit茅 des r茅seaux et les avantages et inconv茅nients de la repr茅sentation graphique des 诲辞苍苍茅别蝉.