Le langage S dédié à l’analyse statistique a fortement impacté l’évolution de la Data Science et a notamment permis la création de R. Mais que vaut-il aujourd’hui et son utilisation reste-t-elle toujours pertinente ? Découvrez tout ce que vous devez savoir !
Afin d’analyser les données, les professionnels de la Data Science ont souvent recours à des langages de programmation généralistes et polyvalents tels que Python.
Toutefois, lorsque l’efficacité et la puissance sont prioritaires, mieux vaut se tourner vers des langages spécifiquement conçus pour ce cas d’usage. Parmi les plus populaires, on compte le langage S.
Qu’est-ce que le langage S ?
Au début des années 1970, dans les laboratoires Bell, John Chambers et ses collègues constatent des besoins croissants en analyse statistique.
Afin d’y répondre, ils décident de créer une extension du langage de programmation Fortran : le langage S.
Rapidement toutefois, ce langage a évolué pour intégrer des fonctionnalités statistiques avancées. Au fil du temps, il a influencé la création d’autres langages dont R.Sa syntaxe repose sur des concepts simples et expressifs. L’un de ses points forts réside dans son typage dynamique. Cela signifie que les variables n’ont pas besoin d’être déclarées avec un type spécifique.
Cette flexibilité facilite la manipulation des données et la création de scripts rapides. Les programmes S sont généralement construits à partir de fonctions et d’expressions, encourageant une approche modulaire et fonctionnelle.Il se compose de plusieurs types de données fondamentaux tels que les vecteurs et les matrices, qui sont au cœur de son système de manipulation de données.
Les vecteurs sont un concept particulièrement important, car ils permettent de travailler des ensembles de données de manière efficace et cohérente.
Pour interagir avec S, on peut utiliser une interface en ligne de commande ou des environnements de développement intégrés (IDE). Combinée à la puissance statistique du langage, cette simplicité d’utilisation en fait un choix populaire pour analystes et chercheurs.
Un puissant outil analytique et statistique
Ce qui distingue le langage S est sa capacité à gérer et à manipuler des données avec une remarquable efficacité.
Les structures de données telles que les vecteurs, mais aussi les matrices et les Data Frames permettent aux analystes de stocker, d’organiser et de traiter des ensembles de données de différentes tailles et complexités.Par exemple, les vecteurs peuvent être utilisés pour stocker des séries de données unidimensionnelles. De leur côté, les matrices permettent de travailler avec des données bidimensionnelles.
Il offre aussi un large éventail de bibliothèques statistiques intégrées, permettant aux analystes de réaliser une grande variété d’analyses allant des statistiques descriptives aux modèles complexes.Les fonctions statistiques incluses dans le langage facilitent le calcul de moyennes, de médianes, d’écart-type et d’autres métriques importantes pour comprendre les données.
En outre, S offre de puissantes capacités de visualisation permettant de communiquer efficacement les résultats d’une analyse. Ses outils de création de graphiques peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques.
De simples diagrammes en barre aux DataViz plus avancées telles que les graphiques à bulles ou en treillis, ce langage permet aux analystes de transformer les données en informations visuelles percutantes.
Quels sont ses cas d’usage et ses limites ?
On utilise beaucoup le langage S dans le domaine de l’analyse de données biomédicales, où des ensembles de données massifs sont générés à partir de séquençage génomique, d’essais cliniques ou d’autres sources.
Les fonctionnalités de manipulation de données et les capacités statistiques permettent aux chercheurs de découvrir des tendances génétiques, de déceler des associations et mieux comprendre les mécanismes biologiques les plus complexes.
Dans le secteur financier, S peut être utilisé pour créer des modèles de prévision et d’analyse de marché. Sa capacité à manipuler des données temporelles et à exécuter des analyses statistiques sophistiquées peut aider les professionnels à identifier des tendances, à évaluer des risques et à prendre de meilleures décisions.
Néanmoins, ce langage offre parfois des performances moins optimales par rapport à d’autres. C’est particulièrement le cas pour le traitement de larges volumes de données.
De plus, la taille de la communauté d’utilisateurs et la disponibilité de la documentation peuvent parfois poser des défis pour les néophytes…
Les utilisations avancées du langage S
Ayant adopté les concepts de programmation fonctionnelle, le langage S considère les fonctions comme des entités de première classe.
L’intérêt ? Permettre aux analystes d’utiliser des fonctions comme des éléments modulaires réutilisables dans leurs scripts. Ce type de programmation encourage aussi une approche déclarative, où l’accent est mis sur ce qu’une fonction fait plutôt que sur la séquence d’instructions à exécuter.
En parallèle, S propose également des éléments de programmation orientée objet (POO). Ainsi, les utilisateurs peuvent créer des objets, regroupant des données et des fonctions liées, pour organiser leur code de manière plus structurée.
La POO est particulièrement utile pour les projets analytiques complexes, car elle permet de modéliser les entités du monde réel de manière plus intuitive.
La combinaison entre ces deux concepts de programmation offre aux analystes une flexibilité incomparable pour aborder des projets de toutes tailles et complexités. Il est aussi possible de créer des fonctions modulaires que de structurer des projets de grande envergure.
Intégration et écosystème
Pensé pour l’interopérabilité, le langage S est conçu pour fonctionner en harmonie avec d’autres langages et outils. Cette capacité en fait un choix très judicieux pour les analyses nécessitant l’intégration avec des bases de données, des systèmes d’entreprise ou d’autres technologies.
Les analystes peuvent facilement importer et exporter des données vers et depuis d’autres formats et langages, renforçant ainsi l’efficacité de leurs flux de travail.
Par ailleurs, l’écosystème de S est enrichi par une variété de packages et d’extensions créés par la communauté. Ceci étend les fonctionnalités en ajoutant des outils spécialisés pour des domaines spécifiques.
Par exemple, dans le domaine des sciences biologiques, des packages sont disponibles pour analyser les données génomiques. De même, des packages financiers permettent de modéliser et de prévoir les tendances économiques.
Ces packages sont très faciles à installer et utiliser, permettant d’ajouter rapidement de nouvelles fonctionnalités. Cette capacité d’extension contribue à la flexibilité et à la pertinence du langage pour la Data Science.
Conclusion : le langage S, un outil influent dans l’histoire de la Data Science
Fruit d’une évolution passionnante depuis ses débuts, S s’est imposé comme un outil inestimable pour les analystes et chercheurs.
Ses racines dans l’analyse statistique, sa manipulation avancée des données, ses capacités de DataViz et sa flexibilité programmationnelle en font un puissant allié pour explorer et interpréter les informations dissimulées dans les données.
Malgré son ancienneté, la communauté d’utilisateurs et les développeurs continuent de l’affiner et de l’améliorer aujourd’hui encore. Il demeure un outil essentiel dans l’arsenal des Data Scientists.
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