Quelle bibliothèque peut être importée dans Python pour l'analyse du Big Data ?

Réaliser une analyse de Big Data en Python nécessite : 1. NumPy, une bibliothèque de classes de base qui fournit des fonctions d'opérations mathématiques avancées ; 2. SciPy, une bibliothèque de classes fiable axée sur les outils et les algorithmes 3. Sci-kit-learn, orientée machine ; apprentissage ; 4. Pandas, fournit des outils pour faire fonctionner les fonctions DataFrame.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système windows7, version python3, ordinateur Dell G3.

Il n'est pas exagéré de dire que le Big Data est devenu un élément indispensable de toute communication d'entreprise. Les recherches sur ordinateur et mobile fournissent des données à une échelle sans précédent aux spécialistes du marketing et aux entreprises du monde entier, et avec l'avènement de l'Internet des objets, la quantité de données disponibles pour la consommation augmentera de façon exponentielle. Ces données de consommation sont une mine d’or pour les entreprises qui souhaitent mieux cibler leurs clients, comprendre comment les gens utilisent leurs produits ou services et collecter des informations pour améliorer leurs bénéfices.

Le rôle de passer au crible les données et de trouver des résultats que les entreprises peuvent réellement utiliser incombe aux développeurs de logiciels, aux data scientists et aux statisticiens. Il existe de nombreux outils d’aide à l’analyse du Big Data, mais le plus populaire est Python.

Pourquoi choisir Python ?

Le plus grand avantage de Python est qu'il est simple et facile à utiliser. Le langage a une syntaxe intuitive et est un langage polyvalent puissant. Ceci est important dans un environnement d’analyse de Big Data, et de nombreuses entreprises utilisent déjà Python en interne, comme Google, YouTube, Disney et Sony DreamWorks. De plus, Python est open source et possède de nombreuses bibliothèques pour la science des données. Par conséquent, le marché du Big Data a un besoin urgent de développeurs Python. Les experts qui ne sont pas des développeurs Python peuvent également apprendre ce langage à une vitesse considérable, maximisant ainsi le temps passé à analyser les données et minimisant le temps passé à apprendre ce langage.

Avant d'utiliser Python pour l'analyse de données, vous devez télécharger Anaconda depuis Continuum.io. Ce package contient tout ce dont vous pourriez avoir besoin pour faire de la science des données en Python. L'inconvénient est que le téléchargement et la mise à jour s'effectuent comme une seule unité, la mise à jour d'une seule bibliothèque prend donc beaucoup de temps. Mais cela en vaut la peine, après tout, cela vous donne tous les outils dont vous avez besoin pour que vous n’ayez pas à vous battre.

Maintenant, si vous souhaitez vraiment utiliser Python pour l'analyse du Big Data, il ne fait aucun doute que vous devez devenir développeur Python. Cela ne signifie pas que vous devez maîtriser le langage, mais vous devez connaître la syntaxe de Python, comprendre les expressions régulières, savoir ce que sont les tuples, les chaînes, les dictionnaires, les compréhensions de dictionnaires, les listes et les compréhensions de listes – ce n'est que le début.

Diverses bibliothèques de classes

Après avoir maîtrisé les connaissances de base de Python, vous devez comprendre comment fonctionnent ses bibliothèques de classes de science des données et celles dont vous avez besoin. Les points forts incluent NumPy, une bibliothèque de base qui fournit des opérations mathématiques avancées, SciPy, une bibliothèque solide axée sur les outils et les algorithmes, Sci-kit-learn, pour l'apprentissage automatique, et Pandas, une suite de fonctions pour manipuler les outils DataFrames.

En plus des bibliothèques de classes, vous devez également savoir que Python ne dispose pas d'un meilleur environnement de développement intégré (IDE) reconnu, et il en va de même pour le langage R. Vous devez donc essayer vous-même différents IDE pour voir lequel répond le mieux à vos besoins. IPython Notebook, Rodeo et Spyder sont recommandés pour commencer. Comme divers IDE, Python fournit également diverses bibliothèques de visualisation de données, telles que Pygal, Bokeh et Seaborn. Le plus essentiel de ces outils de visualisation de données est Matplotlib, une bibliothèque de dessins numériques simple et efficace.

Toutes ces bibliothèques sont incluses dans Anaconda, donc après le téléchargement, vous pouvez rechercher pour voir quelle combinaison d'outils répond le mieux à vos besoins. Vous pouvez commettre de nombreuses erreurs lors de l’analyse de données avec Python, alors soyez prudent. Une fois que vous serez familiarisé avec la configuration d'installation et chaque outil, vous constaterez que Python est l'une des meilleures plates-formes d'analyse Big Data du marché.

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