Analyse des données en Python: une approche étape par étape

Python est un langage très flexible et polyvalent qui, au fil des ans, a gagné de plus en plus de crédit dans la communauté d’analyse de données. Contrairement à d’autres langages, tels que R, Scala, Matlab ou Julia, Python n’a pas été conçu pour effectuer des analyses de données et en général des tâches scientifiques et numériques, mais cela peut être considéré comme un avantage, car avec Python, vous pouvez faire…n’importe quoi.

Les statistiques montrent qu’en 2020, environ 66% des scientifiques des données utilisent quotidiennement Python et 84% l’utilisent comme langage principal. Il est également intéressant de noter que autour de Python une communauté énorme et très active s’est développée, donc si vous avez un problème ou souhaitez collaborer, il est assez simple de trouver quelqu’un avec qui travailler. Mais comment effectuez-vous l’analyse des données en Python? Y a-t-il quelque chose de spécifique (à part Python bien sûr) que vous devriez maîtriser? Allons-y tout de suite étape par étape dans ce guide rapide.

 Les bases d’abord: si vous ne connaissez Python et / ou aucune science des données, partez d’ici 

Sûrement, si vous ne connaissez pas Python mais vous savez programmer, vous devriez consacrer du temps à apprendre les bases du langage. Python est un langage assez facile à comprendre, il n’a pas de syntaxe compliquée et si vous avez des connaissances du codage, vous pouvez l’apprendre très rapidement.

Étant une langue largement utilisée, il existe de nombreux tutoriels, exercices, livres (même des ebooks gratuits), vidéos, que vous pouvez utiliser pour apprendre ce dont vous avez besoin. Gardez à l’esprit que, pour faire de la science des données avec Python, vous n’avez pas besoin d’être un pro de Python: à moins que vous n’en ayez besoin à d’autres fins, vous n’aurez pas besoin d’aller vraiment profondément dans ses méandres. Voici quelques cours et ressources de base pour apprendre tout le Python dont vous avez besoin:

  • Le guide de l’auto-stoppeur sur Python est également disponible sous forme de livre tangible
  • Le référentiel officiel de python.org où vous pouvez tout télécharger sur Python
  • Tutoriel Python pour les débutants: un cours étape par étape très facile, aucune expérience de base requise

 

Bien sûr, vous devez certainement renforcer vos compétences en science des données, car sinon, ce serait comme avoir un outil et ne pas savoir quoi en faire. Vous devrez donc développer des compétences en statistiques et en visualisation de données, et rassembler une certaine quantité de connaissances sur le domaine que vous allez explorer et analyser.

 Si vous avez besoin d’une introduction à la statistique et à l’analyse de données (non liée à un langage de programmation), essayez le cours sur la Théorie des Probabilités, la Statistique et l’Analyse Exploratoire des Données de l’Université HSE.

  Bibliothèques Python: les indispensables 

Il faut considérer les bibliothèques comme un ensemble d’outils prêts à l’emploi que quelqu’un d’autre a développés pour faciliter le système de codage. Ainsi, au lieu d’avoir la charge de créer une fonction qui effectue une certaine opération, vous pouvez simplement aller dans une bibliothèque et utiliser une fonction déjà créée. Le côté unique de Python est que, comme il est si diffus et si répandu dans la communauté d’analyse de données, il existe des bibliothèques dédiées vraiment puissantes que vous pouvez utiliser pour vos problèmes d’analyse de données. De plus, il y a beaucoup de documentation dans chaque bibliothèque. Ci-dessous, les principales bibliothèques dans le domaine de la science des données:

– NUMPY

Numpy signifie «python numérique». Il offre des fonctions pré-compilées pour les routines numériques.

– PANDAS

C’est parfait pour l’analyse, la manipulation et la visualisation des données. Il permet aux structures de données de haut niveau et à certains outils de les manipuler.

– MATPLOTLIB

Excellent pour la visualisation de données. Il peut exporter des graphiques et d’autres images vers des formats vectoriels.

– SCIPY

Scipy est pour l’algèbre, les statistiques, l’algèbre linéaire

– MARINE

Il se concentre sur l’analyse des données et fonctionne bien avec Numpy et Pandas.

Les principales bibliothèques pour la science des données sont préinstallées dans Jupiter Notebook, un outil vraiment utile que vous pouvez également utiliser pour la collaboration puisqu’il s’agit d’une application Web. Vous pouvez l’utiliser pour créer (et partager) des documents contenant du texte, du code, sa documentation, des équations et des graphiques. Recourir au bloc-notes Jupiter peut donc être une décision judicieuse.

Vous devez maintenant vous entraîner un peu sur de vrais ensembles de données. Heureusement disponibles sur Internet, il existe plusieurs référentiels (comme Kaggle ou Dataquest) où vous pouvez trouver et télécharger gratuitement des séries de données et apprendre à les manipuler.

 Cours utiles et autres ressources 

Une fois que vous avez appris les bases, vous pouvez prendre du temps pour un cours spécifiquement dédié à l’utilisation de Python pour la science des données ou vous pouvez lire des livres utiles et d’autres didacticiels sur le sujet. Il est possible de trouver de nombreux excellents cours sur Internet (sur Coursera ou Udemy par exemple) mais si vous voulez vraiment donner un coup de pouce à votre carrière, la meilleure option est de suivre un vrai spécialiste, cela vous accorde également un suivi après la fin du cours.

Talent Garden, par exemple, propose le Data Science and AI Master qui, comme son nom l’indique, ne se limite pas à l’apprentissage de Python pour l’analyse de données, mais va plus loin, aux technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Il vous aide également à développer un portfolio, à évaluer vos compétences par rapport aux exigences du marché du travail et même à rédiger votre CV et votre lettre de motivation.

Si vous souhaitez étudier l’analyse de données avec Python de manière autonome, Internet regorge de ressources. Vous pouvez partir de l’excellent manuel Python Data Science Handbook, qui est détaillé et complet et disponible gratuitement.

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