Decouverte du langage Python

Apprendre la programmation en python

Python est un langage de programmation les plus intéressants et le plus en vogue du moment. Il est facile à apprendre (Voir notre formation ici : http://datailm.fr/cours/python/) .Python est incontournable dans une multitude de domaine, un domaine en particulier met ce langage au cœur des développements : La Datascience. Dans les méthodes d’apprentissages automatiques ou de DeepLearning, Python possède des librairies de calcul scientifiques puissantes facilitant l’élaboration et l’entrainement des algorithmes.

L’histoire de Python ?

Python apparait en 1991, conçu par le génie de Guido van Rossum (Néerlandais, titulaire du Free Software Award for Advancement of Free Software (2001)) , depuis le langage a évolué significativement.

Python est un langage de programmation dit “interprété”, c’est-à-dire qu’il a un interpréteur qui envoie le code au système d’exploitation. Ceci à l’inverse du langage “compilé” comme C, C++ .

Vous constaterez que Python a un certain style , souvent les développeurs s’attèlent à trouver la manière la plus efficace  pour écrire les instructions en code. A l’inverse de javascript , peu de développeurs critiquent la logique de programmation Python .

Que fait Python?

Python est un mix simple-puissant car il vous permet en quelques lignes de code simple & grâce à ses librairies d’effectuer des calculs très puissants. Raison pour laquelle il est l’un des outils préférés aujourd’hui des Datascientists (Reléguant en 2 -ème position le puissant dinosaure R 🙂  qui reste full stats ).

Python est aussi utilisé dans l’administration de système à des fins de batch, maintenance …Il est également très utilisé dans le domaine du jeu Vidéo (En 2D et 3D, exemple: pyGame ) . Vous l’aurez compris : c’est un passe partout !

Pourquoi préférer Python aux autres langages?

Nous allons énuméré  plusieurs points nous faisons penché pour Python (En Datascience) :

1. Facile à apprendre et les scripts facile à maintenir.
2. Des librairies très riches en constante amélioration
3. Crée en peu de lignes des calculs puissants
4. Disponibilités d’une grande quantité de code open source pour vos applications projets
5. Documentation Python bien fournie

Utilisation de Python dans l’analyse des données

L’analyse des données reste énormément associée à Python depuis ces 5 dernières années. On recense aujourd’hui 58% des cas d’usage avec le langage. Dans ce contexte deux librairies qui règnent en maitre : NumPy (62%), Pandas (51%), Matplotlib (46%) et SciPy (38%) . Quant on s’intéresse de manière plus spécifique au Machine Learning , les datascientists utilisent les librairies Tensoflow/Scikit-learn (25%).

Très récemment l’apparition de plateforme d’analyse de données (AWS,GPC,Databricks(Spark)) a accéléré l’utilisation de Python dans les problématiques de manipulation des données Big data.

Apprendre Python ?

Si vous souhaitez apprendre Python en ligne, nous vous conseillons notre cours : Introduction à Python pour l’analyse des données disponible ici : Introduction à Python pour l’analyse des données.

Pour plus de détails sur la programmation Python : https://www.python.org/