Les 5 meilleurs outils d'analyse que tout scientifique de données doit connaître

Lorsque vous demandez à quelqu'un quelles sont les cinq choses sans lesquelles il ne peut pas vivre, il répond généralement par de la nourriture, une voiture et Internet. Lorsque vous posez la même question à un scientifique des données, il vous donne un aperçu de ses cinq principaux outils d'analyse, ceux qui facilitent la gestion du travail et de la vie. Voyons ce que sont ces outils d'analyse et ce qu'ils font un peu plus en détail :

1.Python

Python est un langage de programmation populaire à usage général qui est simple à apprendre, a moins de lignes de code que les autres langages, est très lisible et est open source. Il dispose d'un écosystème bien développé et en pleine expansion d'outils mathématiques et d'analyse de données open source, ce qui en fait un bon candidat pour le titre d '«outil du futur». Il est rapide comme l'éclair et est livré avec une grande collection de données statistiques. C'est l'un des langages avec lesquels un grand nombre de programmeurs sont familiers, permettant une transition en douceur vers l'analyse d'un point de vue informatique.

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C'est une compétence à acquérir si l'on veut entrer dans le secteur de l'analyse à partir d'une formation en programmation. Il n'a gagné en popularité que récemment parmi les professionnels du domaine de l'analyse, il y a donc moins d'offres d'emploi, mais c'est certainement une compétence à acquérir si l'on veut se lancer dans le secteur de l'analyse à partir d'une formation en programmation. Python facilite le codage et le débogage grâce à sa meilleure syntaxe, ce qui se traduit par une courbe d'apprentissage beaucoup plus courte.

Avantages

• La syntaxe simple de Python le rend simple à apprendre. De nombreux programmeurs connaissent déjà Python et trouvent qu'il est plus facile d'apprendre Python pour l'analyse qu'un nouveau langage comme R.
• Python est un langage de programmation entièrement gratuit.
• Les bibliothèques statistiques de Python se sont rapidement développées, ce qui en fait actuellement un outil plutôt polyvalent.

Les inconvénients

• Python vient de passer d'un langage de programmation à un outil d'analyse. En conséquence, il lui manque la polyvalence de R et SAS.
• Python gagne rapidement du terrain dans le domaine de l'analyse. La popularité de Python ne fera que croître à mesure que de plus en plus de programmeurs informatiques migreront vers l'analyse. Python est incontestablement un outil qui mérite d'être appris.

2. Excel pour un Data Scientist

Microsoft Excel est un tableur inclus dans la suite de logiciels de productivité Microsoft Office. Nous l'avons tous utilisé pour faire des listes et des tableaux à un moment donné de notre vie, que ce soit à l'école ou au collège. Excel, cependant, est capable de bien plus. Excel dispose d'un large éventail de fonctionnalités, notamment le tri et la manipulation de données, ainsi que leur présentation sous forme de graphiques et de tableaux. Il peut exécuter un large éventail d'opérations arithmétiques, y compris celles liées aux statistiques, à l'ingénierie et à la finance. Il permet également de programmer en VBA (Visual Basic for Application).

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En raison de sa disponibilité omniprésente, Excel est l'un des outils de données les plus faciles à apprendre et à utiliser. Il n'y a pas beaucoup d'ordinateurs qui n'ont pas MS Office (à la fois premium et gratuit) et, par extension, MS Excel installé. L'avantage le plus important d'Excel est qu'il permet aux utilisateurs de modifier les GUI (interfaces utilisateur graphiques) et d'effectuer un niveau raisonnable de visualisation des données (rien de trop complexe cependant). Bien qu'il puisse gérer de petites quantités de données, il n'est pas conçu pour gérer de grandes quantités de données ou effectuer des tâches telles que la modélisation prédictive.

Néanmoins, il s'agit toujours de l'un des outils de manipulation de données les plus largement utilisés, et il profitera à tous les aspirants scientifiques des données. Il dispose également d'une interface très conviviale pour les utilisateurs non techniques qui souhaitent se lancer dans la recherche de données.

Avantages

• Excel est un programme que tout le monde connaît. Même s'ils ne disposent d'aucun logiciel d'analyse supplémentaire, la plupart des utilisateurs ont installé Excel sur leur ordinateur.
• Excel est un programme convivial. L'interface utilisateur est simple et facile à utiliser.
• Excel offre de nombreuses possibilités de visualisation.

Les inconvénients

• Excel n'est pas conçu pour des analyses statistiques complexes. Des techniques de modélisation prédictive simples telles que le clustering et la régression peuvent être réalisées dans Excel à l'aide de modules complémentaires, mais pas les approches plus compliquées telles que l'apprentissage automatique.
• Excel peut gérer plus de 16 000 colonnes et 1 million de lignes. Traiter même 100 000 lignes et 1 000 colonnes, en revanche, est atroce.
• Si vous exécutez un pivot sur autant de données, par exemple, Excel devient lent et peut se bloquer.

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3.SAS

SAS est une suite logicielle pour l'analyse avancée, la modélisation prédictive, l'informatique décisionnelle et la gestion des données développée par SAS Institute. Malgré sa réputation d'être difficile à utiliser et à comprendre, SAS, contrairement à beaucoup de ses concurrents, peut gérer un large éventail de tâches de gestion et d'analyse de données. C'est idéal pour les utilisateurs expérimentés, et c'est l'une des suites logicielles d'analyse les plus fiables et les plus rapides au monde, ainsi que l'une des meilleures pour les analyses complexes.

Malgré le fait que ses prix et ses licences soient un point sensible, de nombreuses moyennes et grandes entreprises l'utilisent encore pour la puissance de traitement qu'il fournit. Malgré son manque de visualisation, il reste l'outil incontournable pour l'analyse de données complexes sur des ensembles de données volumineux.

Avantages

• SAS est un outil puissant qui peut gérer des ensembles de données petits à grands et peut être utilisé pour tout, de la simple analyse par tranches et dés à l'analyse multivariée complexe.
• SAS est fourni avec de nombreuses aides en ligne.

Les inconvénients

• C'est un équipement qui coûte cher. Les licences SAS (y compris les versions non GUI) peuvent être aussi chères, voire plus, que l'embauche d'un data scientist.
• La visualisation est limitée.

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4.R

R , un langage informatique et un environnement logiciel pour le calcul statistique et graphique, est le plus redoutable rival de SAS. En raison de son statut open source, il a de grands fans. C'est un outil exceptionnel qui peut effectuer tout type d'analyse statistique. Rien ne rend les geeks plus heureux que les logiciels open source et gratuits. R permet aux utilisateurs d'adapter le logiciel à leurs propres besoins d'analyse, et il est livré avec un écosystème de packages robuste qui facilite encore plus son utilisation.

Il a été de plus en plus robuste depuis sa création, et il a maintenant une communauté dynamique d'utilisateurs qui s'entraident. Pour toute organisation qui n'a pas d'analytique à la base mais qui travaille néanmoins avec des données, R est la voie à suivre. C'est le meilleur logiciel pour faire des analyses reproductibles et de haute qualité. C'est toujours un très bon outil d'analyse, malgré ses lacunes en matière de sécurité et de gestion de la mémoire.

Avantages

• R est un langage flexible. Certains utilisateurs pensent qu'il est désormais encore plus flexible que SAS. Les utilisateurs de R ont rarement besoin d'utiliser un autre logiciel.
• R est gratuit car il est open source.
• R fonctionne bien avec les technologies open source qui prévalent dans le monde du Big Data.

Les inconvénients

• La courbe d'apprentissage de R est assez sévère. C'est un outil difficile à maîtriser.
• Bien qu'il y ait beaucoup d'informations sur Internet, elles ne sont pas aussi bien organisées que, par exemple, les documents SAS.

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5. SQL

SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation à usage spécial qui est utilisé pour interfacer et administrer des bases de données, en particulier dans un RDBMS (système de gestion de base de données relationnelle) ou RDSMS (système de gestion de système de base de données relationnelle). Il est simple à comprendre et à appliquer, mais il a été utilisé pour faire face à une variété de situations difficiles.

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Bien qu'il ne s'agisse pas du meilleur outil d'analyse statistique, il est l'un des meilleurs pour la manipulation de données et peut gérer de grands ensembles de données. La manipulation des données prend encore environ la moitié du temps du projet, et SQL s'intègre parfaitement. Il interagit et lit facilement les données non structurées, et il fonctionne bien avec les anciennes et les nouvelles bases de données.

Avantages

• SQL est rapide comme l'éclair et peut gérer des ensembles de données de n'importe quelle taille.
• Étant donné que SQL est utilisé dans de nombreux endroits en dehors de l'analyse, la plupart des utilisateurs le connaissent déjà.
• SQL est un langage simple à appréhender.

Les inconvénients

• SQL est idéal pour le découpage en tranches et en dés, mais pas tellement pour l'analyse statistique. En conséquence, la gamme d'applications est très limitée.

Peu d'outils peuvent égaler la vitesse et la facilité d'utilisation de SQL en matière de manipulation de données. Pour les data scientists, SQL est un outil complémentaire très populaire. Cela fonctionne bien avec SAS, R, Python et d'autres langages de programmation.

Alors voilà ! Ce sont les cinq outils que tout data scientist devrait avoir. Combien en connaissez-vous ? Combien n'ont pas encore fait partie de votre liste ?