Python dans le Big Data

Ces dernières années, Python est devenu l’un des langages de programmation les plus utilisés au monde et sans aucun doute, dans peu de temps, il sera le plus utilisé dans tout le secteur technologique.

Cette croissance exponentielle est due à la naissance de secteurs tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, la visualisation de données ou le Big Data.

Python est sans aucun doute le langage par excellence dans le monde de la data science ou plus connu sous le nom de data science.

Plus précisément, dans le monde du Big Data, il est largement utilisé avec d'autres langages tels que Java ou Scala pour travailler avec de grandes quantités de données de manière distribuée.

Python est utilisé par de nombreuses grandes marques qui gèrent de grandes quantités d'informations telles que Google, Facebook ou Netflix.

Si vous souhaitez vous lancer dans le monde de la data et du Big Data, l’apprentissage de Python vous ouvrira sans aucun doute de nombreuses portes.

Si vous souhaitez découvrir les avantages de ce langage de programmation, restez à l’écoute et nous vous en parlerons ci-dessous !

Nous avons vu qu’il s’agit d’un langage très populaire auprès des data scientists, des ingénieurs Big Data et des ingénieurs en machine learning. Mais... Quels avantages Python nous offre-t-il que les autres langages n'ont pas ?

La syntaxe de Python est beaucoup plus simple que celle d'autres langages tels que Scala, Java ou C++. Sa simplicité vous permet d'écrire des programmes entièrement fonctionnels en quelques lignes de code seulement, la courbe d'apprentissage est donc très faible. N'importe qui, en quelques jours d'apprentissage, peut programmer des programmes simples.

Il y a quelques années, la simplicité de Python le rendait plus lent que, par exemple, Java ou C++. Cependant, il a évolué ces dernières années, réalisant des rendements très notables.

Son apprentissage facile a abaissé les barrières à l’entrée et a permis à des personnes n’ayant pas de formation en ingénierie informatique de commencer à programmer et d’apprendre différentes disciplines comme l’apprentissage automatique ou la science des données.

Un autre avantage est qu’il est open source comme la plupart des bibliothèques et frameworks conçus pour Python. Cela lui permet d'évoluer et de s'améliorer grâce à la collaboration de tous les programmeurs.

Python dispose d'un grand nombre de packages et de bibliothèques spécialisés dans la gestion de grandes quantités de données, leur traitement et leur visualisation ultérieure. Certains de ces packages sont Pandas, Matplotlib, Numpy ou Seaborn.

Il est également devenu le langage privilégié pour utiliser de volumineux ensembles de données afin de créer des modèles d’apprentissage automatique. Pour cette tâche, nous disposons de bibliothèques telles que SKlearn, Pytorch, Tensorflow, Fastai, OpenCV ou NLTK.

Un autre avantage est la grande communauté d’utilisateurs du monde entier qui utilisent Python. Cela signifie que si vous avez des questions ou des problèmes, vous pouvez rechercher de grandes communautés comme StackOverflow pour trouver votre réponse.

De plus, toutes les bibliothèques et packages s'améliorent grâce au fait que chaque utilisateur peut proposer des améliorations et les télécharger sur des référentiels tels que Github ou Gitlab.

La plupart des frameworks Big Data sont écrits en Scala ou Java. Cependant, ils peuvent être utilisés en Python via les API correspondantes. Ci-dessous, nous donnons quelques frameworks pouvant être utilisés en Python.

Pydoop est la bibliothèque Hadoop pour Python. Il permet d'interagir avec le système de fichiers Hadoop (HDF) en plus de fournir des outils pour l'exécution de tâches de manière distribuée via MapReduce.

Pyspark est la version de Spark pour Python. Dans le package, nous trouverons Spark SQL, Spark Streaming et Spark MLlib qui fonctionnent au-dessus du noyau Spark.

Par conséquent, nous pouvons utiliser toutes les fonctionnalités natives de Spark via l’API pour Python sans avoir à apprendre Scala ou Java.

Hive est une technologie qui permet d'effectuer des requêtes sur de grands ensembles de données stockés sur HDFS. Hive fonctionne sur Hadoop de manière distribuée et dispose d'une API qui permet son interaction avec Python.

Il existe d'autres langages de programmation populaires dans le monde des données qui partagent de nombreux avantages de Python.

R est un langage conçu pour être utilisé en statistiques. Il est largement utilisé pour la visualisation des données, pour leur manipulation et pour leur visualisation ultérieure car il dispose de packages natifs qui permettent une analyse visuelle complexe. Cependant, il n’est pas largement utilisé pour les technologies traitant d’énormes volumes de données.

En Big Data, les plus utilisés sont sans doute Java et Scala en plus de SQL pour faire des requêtes aux bases de données.

L'apprentissage de ces langages vous sera très utile puisque de nombreux outils qui utilisent les données de manière distribuée dans différents nœuds sont programmés nativement en Java ou Scala.

Ne pas paniquer! Une fois que vous aurez appris à programmer professionnellement dans un langage de programmation, les autres seront beaucoup plus faciles et en peu de temps vous pourrez les maîtriser sans aucun problème.