16 outils de science des données à prendre en considération en 2022
Il existe une variété d’outils qui peuvent être utilisés pour les applications de la science des données. Découvrez-les tous, ainsi que leurs capacités, leurs caractéristiques et leurs applications, afin de déterminer s’ils répondent à vos besoins en matière d’analyse.
L’augmentation du volume et de la complexité des données d’entreprise, ainsi que leur rôle crucial dans la prise de décision et la planification stratégique, obligent les entreprises à investir dans les processus, les procédés et la technologie nécessaires pour obtenir des informations commerciales utiles à partir des données dont elles disposent. Cela inclut une gamme d’outils qui sont couramment employés dans les applications de la science des données.
Lors d’une interview menée par le cabinet de conseil NewVantage Partners fin 2021, 91,7 % des responsables informatiques et commerciaux de grandes entreprises ont déclaré qu’ils investissaient davantage dans les initiatives liées à l’IA et aux données, y compris le programme de science des données. La société d’études de marché IDC a prédit dans son étude d’août 2021 que les dépenses mondiales en systèmes de big analytics et de données augmenteraient d’un taux de croissance annuel composé de 12,8 % à l’échelle mondiale jusqu’en 2025.
Lorsque les équipes de science des données créent leurs portefeuilles de technologies habilitantes, elles ont la possibilité de choisir parmi une variété de plateformes et d’outils. Voici, par ordre alphabétique, un bref aperçu des 18 principaux outils de science des données qui peuvent vous aider dans vos analyses, ainsi que des informations sur leurs capacités et leurs caractéristiques, mais aussi sur leurs limites potentielles.
1. Apache Spark
Apache Spark est un moteur de traitement de données et d’analyse open-source capable de traiter des quantités massives de données, de l’ordre de plusieurs pétaoctets selon ses défenseurs. La capacité de Spark à traiter les données de manière rapide a conduit à une augmentation significative du nombre de personnes utilisant la plateforme depuis son lancement en 2009, ce qui a fait du projet Spark l’une des communautés open source les plus populaires dans le domaine des technologies big data.
En raison de sa vitesse, Spark est bien adapté aux applications d’intelligence continue qui reposent sur un traitement en continu en temps réel. Cependant, en tant que moteur de traitement distribué polyvalent, Spark est également bien adapté à la transformation, au chargement minier ainsi qu’à différentes tâches SQL en vrac. En effet, Spark a d’abord été présenté comme une alternative plus efficace au moteur MapReduce pour le traitement par lots dans les clusters Hadoop.
Spark est encore couramment utilisé avec Hadoop, mais il peut fonctionner indépendamment avec d’autres systèmes de stockage et systèmes de fichiers. Il est fourni avec un large éventail d’API et de bibliothèques pour les développeurs, comme une bibliothèque d’apprentissage automatique, ainsi qu’un support pour tous les principaux langages de programmation, ce qui signifie que les scientifiques des données peuvent rapidement utiliser la plate-forme.
2. D3.js
Un autre outil open-source est D3.js, une bibliothèque JavaScript qui vous permet de créer des visualisations de données personnalisées pour le navigateur Web. Souvent désignée sous le nom de D3, qui fait référence à Data-Driven Documents, elle utilise les standards du web comme HTML Scalable Vector Graphics et CSS plutôt que son propre langage graphique. Les créateurs de D3 le décrivent comme un outil flexible et dynamique qui ne nécessite qu’un effort minimal pour créer des représentations visuelles de données.
D3.js permet aux développeurs de visualisation de lier les documents aux données à l’aide du Document Object Model, puis d’utiliser les techniques de manipulation DOM pour effectuer des transformations des documents en fonction des données. La première version a été publiée en 2011. Elle est capable de créer divers types de visualisations de données. Il intègre des fonctionnalités comme l’animation, l’interaction, ainsi que l’analyse quantitative.
Mais, D3 comprend plus de 30 modules et 1 000 techniques de visualisation qui le rendent difficile à maîtriser. En outre, de nombreux scientifiques des données ne possèdent pas de capacités JavaScript. Cela signifie qu’ils sont plus à l’aise en utilisant une application de visualisation disponible dans le commerce comme Tableau, ce qui laisse D3 être utilisé plus fréquemment par les développeurs et les spécialistes de la visualisation de données qui font également partie des équipes de science des données.
3. IBM SPSS
IBM SPSS est une famille de logiciels conçus pour gérer et analyser des données statistiques complexes. Elle se compose de deux lignes de produits principales : SPSS Statistics, un outil d’analyse statistique pour la visualisation des données et la création de rapports, ainsi que SPSS Modeler, une plateforme de science des données et d’analyse prédictive. Elle est dotée d’interfaces utilisateur de type glisser-déposer ainsi que de capacités d’apprentissage automatique.
SPSS Statistics couvre chaque étape du processus d’analyse, de la planification au déploiement du modèle, et permet aux utilisateurs de comprendre la relation entre les variables, de construire des groupes de points de données, de découvrir des tendances et de faire des prédictions, entre autres fonctionnalités. Il est capable d’accéder aux types de données structurées les plus couramment utilisés et fournit un éventail d’interfaces utilisateur avec une interface pilotée par menu et sa propre syntaxe de commande, ainsi que la capacité d’intégrer des extensions R et Python, des outils d’automatisation procédurale et des liens d’exportation vers SPSS Modeler.
Le logiciel a été développé par SPSS Inc. En 1968, à l’origine sous le nom de Statistical Package for the Social Sciences. Le logiciel d’analyse statistique a été acquis par IBM en 2009 en même temps que le système de modélisation prédictive que SPSS avait précédemment acquis. Bien que l’ensemble de la gamme de produits soit désigné sous le nom d’IBM SPSS, le logiciel est souvent désigné sous le nom de SPSS.
4. Julia
Julia est un langage de programmation open-source qui est utilisé pour le calcul numérique et également pour l’apprentissage automatique et d’autres types de science des données. Dans un billet de blog de 2012 qui annonçait Julia ses quatre fondateurs, ils ont déclaré qu’ils voulaient créer un langage qui pourrait répondre à toutes leurs exigences. L’un de leurs principaux objectifs était de ne pas avoir besoin d’écrire des programmes dans un langage, puis de les convertir dans un autre langage pour exécuter les programmes.
Pour y parvenir, Julia combine la commodité d’un langage de programmation dynamique de haut niveau avec les performances des langages à typage statique, tels que C et Java. Les utilisateurs n’ont pas besoin de spécifier les types de données dans leurs programmes ; cependant, une option leur permet de les définir. Une méthode de distribution multiple au moment de l’exécution améliore la vitesse d’exécution.
Julia 1.0 est devenu disponible en 2018, neuf ans après le début des travaux sur le langage ; la version la plus récente est la 1.7 qui a été lancée au mois de novembre 2021. La documentation de Julia explique que, puisque son compilateur diffère des interpréteurs utilisés dans les langages de science des données tels que Python et R et R, les utilisateurs novices « peuvent trouver les performances de Julia difficiles à comprendre au départ. » Cependant, elle précise qu' »une fois que vous comprenez comment Julia fonctionne, il est simple d’écrire du code presque aussi rapide que le C. »
5. Keras
Keras est une interface de programmation qui permet aux data scientists de se connecter à la plateforme d’apprentissage automatique TensorFlow et de l’utiliser. Il s’agit d’un cadre d’apprentissage profond open-source et d’une API développés en Python, construits sur le dessus de TensorFlow et désormais intégrés à cette plateforme. Par le passé, Keras prenait en charge plusieurs backends mais était exclusivement lié à TensorFlow à partir de sa version 2.4.0 en juin 2020.
Une API de haut niveau Keras a été développée pour permettre une expérimentation simple et rapide qui nécessite moins de programmation que d’autres alternatives d’apprentissage profond. L’objectif est d’accélérer le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique, spécifiquement les réseaux neuronaux profonds en utilisant l’utilisation d’un processus de développement à « haut taux de répétition » comme le précise la documentation de Keras.
Le framework Keras fournit une interface qui peut être utilisée de manière séquentielle pour créer des piles linéaires plutôt simples, avec des entrées et des sorties, et une API qui peut être utilisée pour construire des graphes élaborés de couches, ou créer des modèles d’apprentissage profond complètement à partir de zéro. Les modèles Keras peuvent être exécutés sur des GPU ou des CPU et être accessibles sur diverses plates-formes, y compris les navigateurs Web ainsi que les appareils mobiles Android et iOS.
6. Matlab
Produit et vendu par le fabricant de logiciels MathWorks depuis 1984, Matlab est un langage de programmation de haut niveau ainsi qu’un environnement d’analyse qui permet la modélisation mathématique, le calcul numérique et la visualisation de données. Il est principalement utilisé par les scientifiques et les ingénieurs pour analyser des données, développer des algorithmes et créer des systèmes sans fil embarqués, des contrôles industriels, des traitements de signaux et bien d’autres applications, généralement avec un outil appelé Simulink qui est un outil de conception et de simulation basé sur la modélisation.
Bien que Matlab ne soit pas aussi populairement employé dans les applications de science des données que des langages comme Python, R et Julia, il s’agit d’un outil puissant pour la modélisation prédictive de l’apprentissage profond et de l’apprentissage automatique, l’analyse de big data, la vision par ordinateur, ainsi que d’autres travaux effectués par les scientifiques des données. Les types de données et les fonctions de haut niveau qui sont construits dans la plateforme ont été conçus pour accélérer l’analyse des données et leur préparation pour les applications analytiques.
Matlab (abréviation de matrix laboratory) est livré avec des programmes préétablis, mais les utilisateurs peuvent créer les leurs. Il est également doté d’une vaste bibliothèque d’outils comprenant des logiciels spécifiques pour différentes disciplines et une myriade de fonctions intégrées qui vous permettent d’afficher des données sous forme de graphiques 3D et 2D.
7. Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de traçage Python open-source qui peut être utilisée pour importer, lire et afficher des informations dans les logiciels d’analyse. Les spécialistes des données, ainsi que d’autres utilisateurs, peuvent réaliser des visualisations statiques animées, interactives et dynamiques des données avec Matplotlib, en l’utilisant avec des scripts Python, des shells Python et IPython, Jupyter Notebook, des serveurs d’applications web, ainsi que diverses boîtes à outils d’interface graphique.
La base de code massive de la bibliothèque n’est cependant pas facile à comprendre. Elle est structurée de manière hiérarchique, ce qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations à l’aide de commandes de haut niveau. Au sommet de la hiérarchie se trouve pyplot, un module qui offre un « environnement de machine à états » et un ensemble de fonctions de traçage similaires à celles utilisées dans Matlab.
Il a été publié pour la première fois en 2003. Matplotlib est également doté d’une interface orientée objet et peut être utilisé en conjonction avec Pyplot ou seul avec des commandes de bas niveau pour tracer des données plus complexes. La bibliothèque se concentre principalement sur la création de visualisations en 2D, mais elle est fournie avec une boîte à outils complémentaire qui comprend des fonctions de traçage en trois dimensions.
8. NumPy
Acronyme de Numerical Python, NumPy est une bibliothèque Python open source largement utilisée en ingénierie, en informatique scientifique, en science des données et en apprentissage automatique. La bibliothèque est composée de tableaux multidimensionnels ainsi que de routines de traitement de ces tableaux afin d’exécuter diverses fonctions mathématiques et logiques. De plus, elle prend en charge l’algèbre linéaire ainsi que la génération de nombres aléatoires, entre autres opérations.
L’un des éléments les plus importants de NumPy est le tableau à N dimensions ou ndarray, qui est un tableau d’éléments de même taille et de même type. Un objet de type de données explique la structure des éléments de données dans un tableau. Les mêmes données peuvent être partagées entre plusieurs ndarrays, et les modifications de données apportées à un tableau peuvent être vues dans un autre.
NumPy a été développé en 2006 par la combinaison et la modification d’éléments de deux bibliothèques utilisées précédemment. Le site Web de NumPy affirme qu’il s’agit de « la norme globale pour le traitement des données numériques en Python » et est généralement considéré comme l’une des bibliothèques les plus efficaces disponibles pour Python en raison de ses nombreuses fonctionnalités intégrées. Elle est également réputée pour sa rapidité. Cela est dû en partie à l’utilisation de code C optimisé en son cœur. En outre, de nombreuses bibliothèques Python différentes ont été construites sur la base de NumPy.
9. Pandas
Une autre bibliothèque Python open-source bien connue est Pandas. Pandas est généralement utilisé pour analyser et manipuler des données. Basée sur NumPy, elle est livrée avec deux structures de données majeures unidimensionnelles : le tableau Series et le DataFrame, qui est une structure bidimensionnelle permettant la manipulation de données, avec indexation intégrée. Toutes deux peuvent prendre des informations à partir des tableaux NumPy ainsi que d’autres entrées. Un DataFrame peut également être utilisé pour connecter plusieurs objets Series.
En 2008, pandas a été créé. Il est doté de capacités intégrées de visualisation des données et de fonctions d’analyse exploratoire des données, ainsi que de la prise en charge de formats de fichiers et de langages tels que CSV, SQL, HTML et JSON. En outre, il offre des fonctionnalités telles que l’alignement intelligent des données ainsi que la gestion transparente des données manquantes ; le pivotement et le remodelage flexibles des ensembles de données ; l’agrégation, la transformation et la transformation des données, ainsi que la possibilité de joindre et d’unir rapidement des ensembles de données, selon le site Web de pandas.
Les développeurs de pandas affirment vouloir devenir « le bloc de plus haut niveau utilisé pour effectuer des analyses pratiques de données dans le monde réel à l’aide de Python ». Les principaux chemins de code de pandas sont écrits en C ou dans le surensemble Cython de Python afin de maximiser ses performances. La bibliothèque est compatible avec un large éventail de types de données statistiques et analytiques, comme les tableaux ou les séries chronologiques, ainsi que les ensembles de données matricielles étiquetées.
10. Python
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires pour l’apprentissage automatique et la science des données et fait partie des langages les plus connus en général. Le site Web du projet open source Python le définit comme « un langage de programmation de haut niveau interprété et orienté objet, doté d’une sémantique dynamique », avec des structures de données intégrées, ainsi que des capacités de liaison et de typage dynamique. Le site souligne également la syntaxe simple de Python, facile à maîtriser et dont la lisibilité réduit le coût de la maintenance.
Le langage est polyvalent et peut être utilisé pour accomplir de nombreuses tâches différentes telles que l’analyse et la visualisation de données, l’IA, le traitement du langage naturel et l’automatisation des processus robotiques. Les développeurs peuvent également concevoir des applications de bureau, mobiles et web en utilisant Python. Outre la programmation orientée objet, Python prend également en charge la programmation fonctionnelle, procédurale et d’autres types et extensions écrits en C ou C++.
Python n’est pas seulement utilisé par les programmeurs, les scientifiques des données et les ingénieurs réseau, mais aussi par d’autres travailleurs qui ne sont pas dans le domaine de l’informatique, notamment les comptables, les mathématiciens et les scientifiques qui sont attirés par sa simplicité d’utilisation. Python 2.x et 3.x sont toutes deux des versions prêtes à l’emploi du langage, mais le support de la ligne 2.x a pris fin en 2020.
11. PyTorch
Un cadre open-source qui est utilisé pour créer et développer des modèles d’apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux. PyTorch est loué par ses partisans pour permettre une expérimentation rapide et flexible ainsi qu’une transition facile du développement au déploiement. Sa bibliothèque Python a été développée pour être plus conviviale que Torch, qui est un cadre d’apprentissage automatique précurseur basé sur le langage de programmation Lua. PyTorch offre également la flexibilité et la rapidité de Torch selon les créateurs.
La première version publique date de 2017, PyTorch utilise des tenseurs de tableaux pour coder les entrées, les sorties et les paramètres des modèles. Les tenseurs de celui-ci sont comme les tableaux multidimensionnels utilisés par NumPy cependant, PyTorch fournit un support intégré à la modélisation des modèles fonctionnant sur les GPU. Les tableaux NumPy peuvent être transformés en tenseurs pour être traités dans PyTorch et inverser le processus.
La bibliothèque offre une variété de fonctionnalités et de techniques qui incluent un outil de différenciation automatique connu sous le nom de torch.autograd et le module de construction de réseaux neuronaux ainsi que l’outil TorchServe pour déployer les modèles PyTorch ainsi que la prise en charge du déploiement pour les appareils iOS et Android. En plus de l’API Python standard, PyTorch offre une API C++ qui peut être utilisée comme un frontal distinct ou pour créer des extensions pour les applications Python.
13. R
Le langage de programmation R est un environnement open-source conçu pour le calcul statistique et les applications graphiques, ainsi que pour le traitement des données, l’analyse des données et la visualisation. De nombreux chercheurs, data scientists et statisticiens utilisent R pour collecter nettoyer, analyser et présenter des données et des données, ce qui en fait l’un des langages les plus utilisés pour la science des données et l’analyse avancée.
La nature open source du projet est soutenue par la Fondation R, et des milliers d’applications créées par les utilisateurs, qui comprennent des bibliothèques de code étendant les capacités de R, sont disponibles, par exemple le programme ggplot2 pour les graphiques qui fait partie d’un ensemble d’outils de science des données basés sur R et connus sous le nom de tidyverse. En outre, de nombreux fournisseurs proposent des environnements de développement intégrés et des bibliothèques de code pour R.
R est un langage d’interprétation, similaire à Python, et est connu pour être assez intuitif. Il a été développé à la fin des années 1990 comme une alternative à S, un langage de programmation algorithmique créé dans les années 1970. Le nom de R est une ode à S ainsi qu’une référence aux lettres initiales des noms des deux personnes qui l’ont créé.
14. SAS
SAS est une suite logicielle complète d’analyse statistique, d’analyse avancée, de gestion de données et de BI. Développée et distribuée par l’éditeur de logiciels SAS Institute Inc, cette plateforme permet aux utilisateurs d’intégrer, de nettoyer, de préparer et de manipuler des données. Ils pourront ensuite les analyser à l’aide de diverses techniques de science des données et de statistiques. SAS est un outil qui peut être utilisé pour effectuer une variété de tâches, allant de la visualisation de données de base et de la BI, à l’analyse opérationnelle, la gestion des risques et l’analyse prédictive, le data mining et l’apprentissage automatique.
Le développement de SAS a commencé en 1966 à l’Université d’État de Caroline du Nord ; l’utilisation de la technologie a commencé à se développer à la fin des années 1970 et SAS Institute a été créé en 1976, en tant que société indépendante. Le logiciel a été initialement conçu pour les statisticiens et SAS est l’abréviation de Statistical Analysis System. Avec le temps, il s’est élargi pour englober une variété de fonctions et est finalement devenu l’une des suites analytiques les plus utilisées dans les universités et les entreprises commerciales.
Aujourd’hui, le marketing et le développement sont principalement axés sur SAS Viya, qui est une variante de la plateforme basée sur le cloud computing, introduite pour la première fois en 2016 et qui a été repensée pour être » cloud-native » d’ici 2020.
15. SciPy
SciPy est une bibliothèque Python open-source différente qui est capable de prendre en charge les applications de calcul scientifique. C’est l’abréviation de Scientific Python, elle fournit un ensemble d’algorithmes mathématiques, de commandes de haut niveau et de classes qui permettent la visualisation et la manipulation des données. Il contient plus d’une douzaine de sous-paquets qui contiennent des algorithmes et des programmes utilitaires permettant d’exécuter des fonctions telles que l’interpolation d’optimisation, l’intégration de données et l’interpolation ainsi que les équations algébriques, les équations différentielles, le traitement des images et les statistiques.
SciPy est une bibliothèque pour l’informatique. La bibliothèque SciPy a été développée sur la base de NumPy et fonctionne sur les tableaux NumPy. Toutefois, SciPy fournit des outils supplémentaires pour le calcul de tableaux et des structures de données spécifiques, comme les matrices éparses et les arbres à k dimensions, afin d’étendre les capacités de NumPy.
SciPy précède en fait NumPy dans la mesure où il a été développé en 2001 par la combinaison de divers modules complémentaires construits dans la bibliothèque Numeric, l’un des prédécesseurs de NumPy. Comme NumPy, SciPy utilise du code compilé pour améliorer les performances. Dans ce cas, la majorité des composants essentiels aux performances de la bibliothèque ont été développés en C, C++ ou Fortran.
16. TensorFlow
TensorFlow est une plateforme open-source d’apprentissage automatique créée par Google et particulièrement connue pour son utilisation dans les réseaux neuronaux d’apprentissage profond. La plateforme reçoit des entrées sous la forme de tenseurs qui ressemblent à des tableaux NumPy multidimensionnels, puis utilise la structure d’un graphe pour faire circuler les données à travers un ensemble d’opérations de calcul définies par le développeur. Il fournit également un environnement de programmation efficace qui permet d’exécuter des opérations de manière isolée sans graphe, ce qui donne une plus grande souplesse dans la recherche et le test de modèles d’apprentissage automatique.
Google a rendu TensorFlow open source au cours de l’année 2015 et la version 1.0.0 a été publiée en 2017. TensorFlow utilise Python comme principal langage de programmation. Il intègre actuellement l’API de haut niveau Keras qui permet de créer et d’entraîner des modèles. En outre, la bibliothèque TensorFlow.js permet de créer des modèles en JavaScript ainsi que des opérations personnalisées – des opérations, en somme, peuvent être créées en utilisant C++.
La plateforme est également fournie avec un module TensorFlow Extended qui permet le déploiement de bout en bout de pipelines de production d’apprentissage automatique, ainsi qu’avec le module TensorFlow Lite conçu pour les appareils mobiles ainsi que les appareils IoT. Les modèles TensorFlow sont développés et exécutés sur des GPU, des CPU et les unités de traitement Tensor spécialement conçues par Google.
