Intelligence Artificielle

16 outils de data science à envisager en 2022

16 outils de data science à envisager en 2022

8 outils de science des données les plus utilisés – Acervo Lima

De nombreux outils sont disponibles pour les applications de data science. Découvrez-en 18, notamment leurs caractéristiques, leurs capacités et leurs utilisations, pour voir s’ils correspondent à vos besoins en matière d’analyse.

Le volume et la complexité croissants des données d’entreprise, ainsi que leur rôle central dans la prise de décision et la planification stratégique, incitent les organisations à investir dans les personnes, les processus et les technologies dont elles ont besoin pour obtenir des informations commerciales précieuses à partir de leurs actifs de données. Cela inclut une variété d’outils couramment utilisés dans les applications de data science.

Dans une enquête menée par le cabinet de conseil NewVantage Partners fin 2021, 91,7 % des responsables informatiques et commerciaux de 94 grandes entreprises ont déclaré qu’ils augmentaient leurs investissements dans les initiatives liées aux données et à l’IA, telles que les programmes de data science. Pendant ce temps, le cabinet d’études de marché IDC a prédit dans un rapport d’août 2021 que les dépenses globales en systèmes de big data et d’analyse augmenteront à un taux de croissance annuel composé de 12,8 % dans le monde entier jusqu’en 2025.

Lorsque les équipes de data science constituent leurs portefeuilles de technologies habilitantes, elles peuvent choisir parmi une large sélection d’outils et de plateformes. Voici un récapitulatif des 18 principaux outils de data science susceptibles de vous aider dans le processus d’analyse, classés par ordre alphabétique et accompagnés de détails sur leurs caractéristiques et leurs capacités, ainsi que sur leurs limites potentielles.

1. Apache Spark

Apache Spark est un moteur de traitement et d’analyse des données open source capable de traiter de grandes quantités de données – jusqu’à plusieurs pétaoctets, selon ses partisans. La capacité de Spark à traiter rapidement les données a alimenté une croissance significative de l’utilisation de la plateforme depuis sa création en 2009, contribuant à faire du projet Spark l’une des plus grandes communautés open source parmi les technologies big data.

En raison de sa vitesse, Spark est bien adapté aux applications d’intelligence continue alimentées par le traitement en temps quasi réel de données en streaming. Cependant, en tant que moteur de traitement distribué polyvalent, Spark est également adapté aux utilisations d’extraction, de transformation et de chargement et à d’autres tâches SQL batch. En fait, Spark a d’abord été présenté comme une alternative plus rapide au moteur MapReduce pour le traitement par lots dans les clusters Hadoop.

Spark est encore souvent utilisé avec Hadoop, mais peut également fonctionner de manière autonome avec d’autres systèmes de fichiers et magasins de données. Il dispose d’un ensemble complet de bibliothèques et d’API pour les développeurs, notamment une bibliothèque de machine learning et la prise en charge des principaux langages de programmation, ce qui permet aux spécialistes des données de mettre rapidement la plateforme au travail.

2. D3.js

Autre outil open source, D3.js est une bibliothèque JavaScript permettant de créer des visualisations de données personnalisées dans un navigateur Web. Communément appelé D3, qui signifie Data-Driven Documents, il utilise les standards du web, tels que HTML, Scalable Vector Graphics et CSS, au lieu de son propre vocabulaire graphique. Les développeurs de D3 le décrivent comme un outil dynamique et flexible qui nécessite un minimum d’efforts pour générer des représentations visuelles de données.

D3.js permet aux concepteurs de visualisation de lier des données à des documents via le Document Object Model, puis d’utiliser des méthodes de manipulation DOM pour effectuer des transformations data-driven sur les documents. Publié pour la première fois en 2011, il peut être utilisé pour concevoir divers types de visualisations de données et prend en charge des fonctionnalités telles que l’interaction, l’animation, l’annotation et l’analyse quantitative.

Cependant, D3 comprend plus de 30 modules et 1 000 méthodes de visualisation, ce qui rend son apprentissage compliqué. En outre, de nombreux data scientists ne possèdent pas de compétences en JavaScript. Par conséquent, ils peuvent être plus à l’aise avec un outil de visualisation commercial, comme Tableau, laissant D3 être davantage utilisé par les développeurs et les spécialistes de la visualisation de données qui sont également membres des équipes de data science.

3. IBM SPSS

IBM SPSS est une famille de logiciels pour la gestion et l’analyse de données statistiques complexes. Elle comprend deux produits principaux : SPSS Statistics, un outil d’analyse statistique, de visualisation de données et de création de rapports, et SPSS Modeler, une plateforme de data science et d’analyse prédictive avec une interface utilisateur de type glisser-déposer et des capacités de machine learning.

SPSS Statistics couvre chaque étape du processus d’analyse, de la planification au déploiement du modèle, et permet aux utilisateurs de clarifier les relations entre les variables, de créer des grappes de data points, d’identifier des tendances et de faire des prédictions, entre autres capacités. Il peut accéder aux types de données structurées les plus courants et offre une combinaison d’une interface utilisateur pilotée par des menus, sa propre syntaxe de commande et la possibilité d’intégrer des extensions R et Python, ainsi que des fonctions d’automatisation des procédures et des liens d’import-export vers SPSS Modeler.

Créé par SPSS Inc. en 1968, initialement sous le nom de Statistical Package for the Social Sciences, le logiciel d’analyse statistique a été racheté par IBM en 2009, en même temps que la plateforme de modélisation prédictive, que SPSS avait précédemment achetée. Bien que la famille de produits soit officiellement appelée IBM SPSS, le logiciel est encore généralement connu sous le nom de SPSS.

4. Julia

Julia est un langage de programmation open source utilisé pour le calcul numérique, ainsi que pour le machine learning et d’autres types d’applications de data science. Dans un billet de blog de 2012 annonçant Julia, ses quatre créateurs ont déclaré qu’ils avaient entrepris de concevoir un langage qui réponde à tous leurs besoins. L’un des principaux objectifs était d’éviter de devoir écrire des programmes dans un langage et de les convertir dans un autre pour les exécuter.

À cette fin, Julia combine la commodité d’un langage dynamique de haut niveau avec des performances comparables à celles des langages à typage statique, tels que C et Java. Les utilisateurs n’ont pas à définir les types de données dans les programmes, mais une option leur permet de le faire. L’utilisation d’une approche de répartition multiple au moment de l’exécution permet également de renforcer la vitesse d’exécution.

Julia 1.0 est devenu disponible en 2018, neuf ans après le début des travaux sur le langage ; la dernière version est la 1.7, publiée en novembre 2021. La documentation de Julia note que, comme son compilateur diffère des interpréteurs des langages de data science comme Python et R, les nouveaux utilisateurs « peuvent trouver que les performances de Julia sont peu intuitives au début. » Mais, affirme-t-elle, « une fois que vous comprenez comment Julia fonctionne, il est facile d’écrire du code qui est presque aussi rapide que le C. »

5. Keras

Keras est une interface de programmation qui permet aux spécialistes des données d’accéder et d’utiliser plus facilement la plateforme de machine learning TensorFlow. Il s’agit d’une API et d’un cadre d’apprentissage profond open source écrit en Python qui fonctionne au-dessus de TensorFlow et est désormais intégré à cette plateforme. Auparavant, Keras prenait en charge plusieurs dorsales, mais il a été lié exclusivement à TensorFlow à partir de sa version 2.4.0 en juin 2020.

En tant qu’API de haut niveau, Keras a été conçu pour piloter une expérimentation facile et rapide qui nécessite moins de codage que d’autres options d’apprentissage profond. L’objectif est d’accélérer la mise en œuvre de modèles de machine learning – en particulier, les réseaux neuronaux d’apprentissage profond – par le biais d’un processus de développement à « haute vitesse d’itération », comme le dit la documentation de Keras.

Le cadre Keras comprend une interface séquentielle pour créer des piles linéaires relativement simples de couches avec des entrées et des sorties, ainsi qu’une API fonctionnelle pour construire des graphes plus complexes de couches ou écrire des modèles d’apprentissage profond à partir de zéro. Les modèles Keras peuvent s’exécuter sur des CPU ou des GPU et être déployés sur plusieurs plates-formes, notamment des navigateurs Web et des appareils mobiles Android et iOS.

6. Matlab

Développé et vendu par le fournisseur de logiciels MathWorks depuis 1984, Matlab est un langage de programmation de haut niveau et un environnement d’analyse pour le calcul numérique, la modélisation mathématique et la visualisation de données. Il est principalement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques conventionnels pour analyser des données, concevoir des algorithmes et développer des systèmes embarqués pour les communications sans fil, le contrôle industriel, le traitement des signaux et d’autres applications, souvent de concert avec un outil complémentaire, Simulink, qui offre des capacités de conception et de simulation basées sur des modèles.

Bien que Matlab ne soit pas aussi largement utilisé dans les applications de data science que des langages tels que Python, R et Julia, il prend en charge l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, la modélisation prédictive, l’analyse des big data, la vision par ordinateur et d’autres travaux réalisés par les spécialistes des données. Les types de données et les fonctions de haut niveau intégrés à la plateforme sont conçus pour accélérer l’analyse exploratoire des données et la préparation des données dans les applications analytiques.

Considéré comme relativement facile à apprendre et à utiliser, Matlab (abréviation de matrix laboratory) comprend des applications préconstruites mais permet également aux utilisateurs de créer les leurs. Il dispose également d’une bibliothèque de boîtes à outils complémentaires contenant des logiciels spécifiques à une discipline et des centaines de fonctions intégrées, notamment la possibilité de visualiser des données dans des graphiques en 2D et en 3D.

7. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage Python open source utilisée pour lire, importer et visualiser des données dans des applications d’analyse. Les spécialistes des données et d’autres utilisateurs peuvent créer des visualisations de données statiques, animées et interactives avec Matplotlib, en l’utilisant dans des scripts Python, les shells Python et IPython, Jupyter Notebook, les serveurs d’applications Web et diverses boîtes à outils d’interface graphique.

La vaste base de code de la bibliothèque peut être difficile à maîtriser, mais elle est organisée selon une structure hiérarchique conçue pour permettre aux utilisateurs de créer des visualisations principalement à l’aide de commandes de haut niveau. Le composant le plus élevé de la hiérarchie est pyplot, un module qui fournit un « environnement de machine à état » et un ensemble de fonctions de traçage simples similaires à celles de Matlab.

Publiée pour la première fois en 2003, Matplotlib comprend également une interface orientée objet qui peut être utilisée avec pyplot ou seule ; elle prend en charge des commandes de bas niveau pour le traçage de données plus complexes. La bibliothèque est principalement axée sur la création de visualisations en 2D, mais elle offre une boîte à outils complémentaire avec des fonctions de traçage en 3D.

8. NumPy

Abréviation de Numerical Python, NumPy est une bibliothèque Python open source largement utilisée dans le calcul scientifique, l’ingénierie, la data science et les applications de machine learning. La bibliothèque se compose d’objets de tableaux multidimensionnels et de routines pour traiter ces tableaux afin de permettre diverses fonctions mathématiques et logiques. Elle prend également en charge l’algèbre linéaire, la génération de nombres aléatoires et d’autres opérations.

L’un des principaux composants de NumPy est le tableau à N dimensions, ou ndarray, qui représente une collection d’éléments de même type et de même taille. Un objet de type de données associé décrit le format des éléments de données dans un tableau. Les mêmes données peuvent être partagées par plusieurs ndarrays, et les changements de données effectués dans un tableau peuvent être visualisés dans un autre.

NumPy a été créé en 2006 en combinant et en modifiant des éléments de deux bibliothèques antérieures. Le site Web de NumPy la présente comme « la norme universelle pour travailler avec des données numériques en Python » et elle est généralement considérée comme l’une des bibliothèques les plus utiles pour Python en raison de ses nombreuses fonctions intégrées. Elle est également connue pour sa rapidité, qui résulte en partie de l’utilisation d’un code C optimisé en son cœur. En outre, diverses autres bibliothèques Python sont construites au-dessus de NumPy.

9. Pandas

Autre bibliothèque Python open source populaire, Pandas est généralement utilisée pour l’analyse et la manipulation des données. Construite au-dessus de NumPy, elle présente deux structures de données principales : le tableau unidimensionnel Series et le DataFrame, une structure bidimensionnelle pour la manipulation des données avec indexation intégrée. Toutes deux peuvent accepter des données provenant de tableaux numériques NumPy et d’autres entrées ; un DataFrame peut également intégrer plusieurs objets Series.

Créé en 2008, pandas dispose de capacités intégrées de visualisation des données, de fonctions d’analyse exploratoire des données et de la prise en charge de formats de fichiers et de langages tels que CSV, SQL, HTML et JSON. En outre, il offre des fonctions telles que l’alignement intelligent des données, le traitement intégré des données manquantes, le remodelage et le pivotement flexibles des data sets, l’agrégation et la transformation des données, ainsi que la possibilité de fusionner et de joindre rapidement des ensembles de données, selon le site Web de pandas.

Les développeurs de pandas affirment que leur objectif est d’en faire « la brique de base de haut niveau pour effectuer des analyses de données pratiques et concrètes en Python ». Les principaux chemins de code de pandas sont écrits en C ou dans le surensemble Cython de Python afin d’optimiser ses performances. La bibliothèque peut être utilisée avec différents types de données analytiques et statistiques, y compris des tableaux, des séries chronologiques et des data sets matriciels étiquetés.

10. Python

Python est le langage de programmation le plus utilisé pour la data science et le machine learning et l’un des langages les plus populaires en général. Le site Web du projet open source Python le décrit comme « un langage de programmation interprété, orienté objet, de haut niveau et doté d’une sémantique dynamique », ainsi que de structures de données intégrées et de capacités de typage et de liaison dynamiques. Le site vante également la syntaxe simple de Python, qui est facile à apprendre et dont la lisibilité réduit le coût de la maintenance des programmes.

Ce langage polyvalent peut être utilisé pour un large éventail de tâches, notamment l’analyse et la visualisation de données, l’IA, le traitement du langage naturel et l’automatisation des processus robotiques. Les développeurs peuvent également créer des applications web, mobiles et de bureau en Python. Outre la programmation orientée objet, il prend en charge les types procédural, fonctionnel et autres, ainsi que les extensions écrites en C ou C++.

Python n’est pas seulement utilisé par les spécialistes des données, les programmeurs et les ingénieurs réseau, mais aussi par des travailleurs extérieurs aux disciplines informatiques, des comptables aux mathématiciens et aux scientifiques, qui sont souvent attirés par sa convivialité. Python 2.x et 3.x sont toutes deux des versions du langage prêtes pour la production, bien que le support de la ligne 2.x ait pris fin en 2020.

11. PyTorch

Un cadre open source utilisé pour construire et former des modèles d’apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux, PyTorch est vanté par ses partisans pour soutenir une expérimentation rapide et flexible et une transition transparente vers le déploiement en production. La bibliothèque Python a été conçue pour être plus facile à utiliser que Torch, un cadre précurseur de machine learning basé sur le langage de programmation Lua. PyTorch offre également plus de flexibilité et de rapidité que Torch, selon ses créateurs.

Publié pour la première fois publiquement en 2017, PyTorch utilise des tenseurs de type tableau pour coder les entrées, les sorties et les paramètres des modèles. Ses tenseurs sont similaires aux tableaux multidimensionnels pris en charge par NumPy, mais PyTorch ajoute un support intégré pour l’exécution des modèles sur les GPU. Les tableaux NumPy peuvent être convertis en tenseurs pour être traités dans PyTorch, et vice versa.

La bibliothèque comprend diverses fonctions et techniques, notamment un paquet de différenciation automatique appelé torch.autograd et un module de construction de réseaux neuronaux, ainsi qu’un outil TorchServe pour le déploiement de modèles PyTorch et le support de déploiement pour les appareils iOS et Android. En plus de l’API Python primaire, PyTorch offre une API C++ qui peut être utilisée comme interface frontale séparée ou pour créer des extensions aux 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 la manipulation, l’analyse et la visualisation des données. De nombreux data scientists, chercheurs universitaires et statisticiens utilisent R pour récupérer, nettoyer, analyser et présenter des données, ce qui en fait l’un des langages les plus populaires pour la data science et l’analytique avancée.

Le projet open source est soutenu par la Fondation R, et des milliers de paquets créés par les utilisateurs avec des bibliothèques de code qui améliorent les fonctionnalités de R sont disponibles – par exemple, ggplot2, un paquet bien connu pour la création de graphiques qui fait partie d’une collection d’outils de data science basés sur R appelée tidyverse. En outre, de nombreux fournisseurs proposent des environnements de développement intégrés et des bibliothèques de code commerciales pour R.

R est un langage interprété, comme Python, et a la réputation d’être relativement intuitif. Il a été créé dans les années 1990 comme une version alternative de S, un langage de programmation statistique développé dans les années 1970 ; le nom de R est à la fois un jeu de mots sur S et une référence à la première lettre des noms de ses deux créateurs.

14. SAS

SAS est une suite logicielle intégrée d’analyse statistique, d’analyse avancée, de BI et de data management. Développée et vendue par le fournisseur de logiciels SAS Institute Inc, cette plateforme permet aux utilisateurs d’intégrer, de nettoyer, de préparer et de manipuler des données ; ils peuvent ensuite les analyser à l’aide de différentes techniques statistiques et de data science. SAS peut être utilisé pour diverses tâches, depuis la BI de base et la visualisation de données jusqu’à la gestion des risques, l’analyse opérationnelle, l’exploration de données, l’analyse prédictive et le machine learning.

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 au début des années 1970 et SAS Institute a été fondé en 1976 en tant que société indépendante. À l’origine, le logiciel était destiné aux statisticiens, SAS étant l’abréviation de Statistical Analysis System. Mais, au fil du temps, il a été étendu pour inclure un large éventail de fonctionnalités et est devenu l’une des suites analytiques les plus utilisées dans les entreprises commerciales et les universités.

Aujourd’hui, le développement et le marketing sont principalement axés sur SAS Viya, une version de la plateforme basée sur le cloud, lancée en 2016 et remaniée pour être cloud-native en 2020.

15. SciPy

SciPy est une autre bibliothèque Python open source qui prend en charge les utilisations de calcul scientifique. Abréviation de Scientific Python, elle propose un ensemble d’algorithmes mathématiques et de commandes et classes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation des données. Elle comprend plus d’une douzaine de sous-paquets qui contiennent des algorithmes et des utilitaires pour des fonctions telles que l’optimisation, l’intégration et l’interpolation de données, ainsi que les équations algébriques, les équations différentielles, le traitement d’images et les statistiques.

La bibliothèque SciPy est construite au-dessus de NumPy et peut fonctionner sur des tableaux NumPy. Mais SciPy offre des outils supplémentaires de calcul de tableaux et fournit des structures de données spécialisées, notamment des matrices éparses et des arbres à k dimensions, pour aller au-delà des capacités de NumPy.

SciPy est en fait antérieur à NumPy : Il a été créé en 2001 en combinant différents modules complémentaires construits pour la bibliothèque Numeric, l’un des prédécesseurs de NumPy. Comme NumPy, SciPy utilise du code compilé pour optimiser les performances ; dans son cas, la plupart des parties de la bibliothèque critiques pour les performances sont écrites en C, C++ ou Fortran.

16. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme de machine learning open source développée par Google, particulièrement populaire pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux d’apprentissage profond. La plateforme prend des entrées sous la forme de tenseurs qui ressemblent à des tableaux multidimensionnels NumPy, puis utilise une structure graphique pour faire circuler les données à travers une liste d’opérations de calcul spécifiées par les développeurs. Il offre également un environnement de programmation à exécution rapide qui exécute les opérations individuellement sans graphe, ce qui offre plus de flexibilité pour la recherche et le débogage des modèles de machine learning.

Google a rendu TensorFlow open source en 2015, et la version 1.0.0 est devenue disponible en 2017. TensorFlow utilise Python comme langage de programmation principal et intègre désormais l’API de haut niveau Keras pour la construction et l’entraînement de modèles. Par ailleurs, une bibliothèque TensorFlow.js permet de développer des modèles en JavaScript, et les opérations personnalisées – ou ops, en abrégé – peuvent être construites en C++.

La plateforme comprend également un module TensorFlow Extended pour le déploiement de bout en bout de pipelines d’apprentissage machine de production, ainsi qu’un module TensorFlow Lite pour les appareils mobiles et IoT. Les modèles TensorFlow peuvent être formés et exécutés sur des CPU, des GPU et les unités de traitement Tensor à usage spécifique de Google.

 

Ecrire un commentaire