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SciPy : tout savoir sur la bibliothèque Python de Machine Learning

scipy

Le langage Python est très utilisé dans le domaine de la Data Science. Sa popularité est notamment liée à ses différentes bibliothèques dédiées à l'analyse de données, telles que SciPy et Numpy.

Qu'est-ce que SciPy ?

SciPy (Scientific Python) est une bibliothèque open-source dédiée aux calculs de mathématiques complexes ou de problèmes scientifiques. Elle fut créée en 2001 par Travis Oliphant, Pearu Peterson et Eric Jones.

Une fonction mathématique native et des bibliothèques peuvent être utilisées en science et en ingénierie pour résoudre différents types de problèmes.

On retrouve aussi des algorithmes préinstallés pour l’optimisation, les équations différentielles, l’intégration, l’interpolation, les équations algébriques, les statistiques et bien d’autres cas d’usage.

Le SciPy est une extension de Nympy (Numerical Python), et permet donc un traitement de données extrêmement rapide et efficace. Cette bibliothèque est écrite en C, C++, Fortran et Python.

Les commandes et classes de haut niveau permettent de manipuler et visualiser les données de façon simple. De plus, SciPy peut s’intégrer avec de nombreux environnements différents et regroupe une large collection de sous-packages pour différents domaines scientifiques.

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On utilise SciPy pour la Data Science et d’autres domaines d’ingénierie, car il contient les fonctions optimisées nécessaires et fait office d’extension de Numpy. Cet outil peut être utilisé pour résoudre une large variété de problèmes scientifiques.

Quels sont les avantages de SciPy ?

Grâce à une large variété de sous-packages, SciPy permet de surmonter les principaux obstacles liés au Calcul Scientifique. Il s’agit de la bibliothèque scientifique la plus utilisée derrière GNU Scientific Library en C/C++ ou Matlab.

Elle est simple à comprendre et à utiliser, tout en offrant des performances élevées en puissance de calcul. En outre, elle permet d’opérer sur un tableau de bibliothèque NumPy.

Ses routines de bases de données permettent la programmation parallèle. Enfin, sa nature open source rend cet outil particulièrement intéressant.

SciPy et le Machine Learning

Les ingénieurs en Machine Learning utilisent SciPy pour de nombreux cas d’usage. Cet outil permet de construire et d’améliorer des algorithmes pour le développement Machine Learning.

Ses différents modules permettent l’optimisation d’algorithmes, l’intégration, l’algèbre linéaire ou le traitement de signal. C’est la principale raison de sa popularité pour les projets de Machine Learning.

En outre, SciPy fonctionne avec d’autres outils comme Matplotlib pour la visualisation de données. En général, tous ces outils fonctionnent conjointement pour permettre aux décisionnaires de dégager des insights à partir des données.

SciPy vs NumPy : quelles différences ?

SciPy et Numpy sont des bibliothèques essentielles, offrant une large gamme de fonctions ou de méthodes en Python. Toutefois, plusieurs différences les distinguent.

En termes de fonctions, SciPy offre davantage de détails. Il peut aussi effectuer des opérations complexes comme les algorithmes numériques et les fonctions algébriques. De son côté, Numpy se focalise davantage sur le tri, l’indexage et l’organisation.

La vitesse de calcul est plus rapide avec Numpy, car il est basé sur le langage C. De son côté, SciPy est écrit en Python et délivre donc moins de vitesse, mais se révèle plus fonctionnel.

En tant que bibliothèque basée sur les fonctions, SciPy n’exploite pas le concept de tableaux. En revanche, Numpy permet de construire des tableaux multidimensionnels d’objets contenant le même type de données.

Comment apprendre à utiliser Python, Numpy et SciPy ?

Le langage Python et ses bibliothèques sont des outils indispensables du Machine Learning. Pour apprendre à les utiliser, vous pouvez choisir DataScientest.

La programmation Python est au programme de nos différentes formations Data Analyst, Data Scientist et Data Management. Vous découvrirez les fondamentaux de Python, et les bibliothèques NumPy et Pandas.

Les autres modules de nos formations couvrent la Data Visualization, le Machine Learning, les bases de données ou encore la Business Intelligence. À l’issue du parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour devenir un professionnel de la Data Science.

En fin de cursus, les apprenants reçoivent un certificat délivré par l’Université Panthéon Sorbonne ou MINES ParisTech / PSL Education dans le cadre de nos partenariats. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant apprentissage en ligne sur une plateforme coachée et Masterclass. Vous pouvez choisir entre une Formation Continue, et un mode BootCamp intensif.

Nos parcours sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez les programmes DataScientest.

Vous savez tout sur SciPy. Pour plus d’informations, découvrez notre dossier complet sur Python et notre dossier complet sur NumPy.

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