La richesse des librairies disponibles sous Python peut être une source d'inquiétudes pour un débutant. S’y retrouver au démarrage peut relever de mission impossible. Alors, suivons le guide. L’équipe DataScientest vous propose un top 10 des librairies Python incontournables en Data Science.
1-Pandas
S’il est une librairie incontournable pour le débutant, c’est clairement Pandas. Conçue pour l’analyse des données, elle s’est imposée par sa simplicité d’usage et sa flexibilité.
Pandas est mis à profit par des millions d’utilisateurs dans les métiers les plus divers liés à la Data Science. Selon un sondage réalisé par Stack Overflow, sa popularité a même doublé au cours des 4 dernières années. La plupart des entreprises abritant des analystes de données se servent de Pandas et parmi elles, Google, Facebook ou JP Morgan.
Traditionnellement, les opérations sur des bases de données sont effectuées au moyen de requêtes SQL, une approche qui n’est pas à la portée de tous. Pandas, pour sa part, aborde les informations comme des « dataframes » soit des lignes et des colonnes, à la façon des tableaux créés avec Excel et propose un grand nombre de fonctions relatives à de telles données tabulaires :
- exploration ;
- analyse statistique ;
- nettoyage d’informations incohérentes ;
- etc.
2-Numpy
NumPy est une bibliothèque dédiée au calcul sur de vastes volumes de données numériques.
Le package NumPy se compose de :
- la structure de tableau (array) de NumPy ; pouvant avoir n’importe quelle dimension ;
- des opérations mathématiques associées ;
- des fonctions de manipulation des éléments d’un tableau.
NumPy est utilisé dans de très nombreux secteurs :
- manipulation d’images ;
- big data ;
- météo ;
- prévision de trafic ;
- climat ;
- imagerie médicale.
Par ailleurs, de nombreux sites Web s’appuient sur NumPy pour leur analyse des données.
3-Scikit Learn
Toute personne qui se lance dans la Data Science aura forcément affaire à la librairie Scikit Learn. Cette librairie est considérée comme l’outil incontournable du machine learning.
Pour mémoire, le machine learning est une branche de l’IA qui amène à programmer une machine afin que celle-ci puisse apprendre par elle-même. En la matière, SciKit Learn apparaît comme la solution clé en main : l’essentiel des modèles et algorithmes de machine learning y sont disponibles.
Scikit-Learn aide à construire des modèles prédictifs élaborés. Ses usages couvrent des domaines tels que :
- les véhicules autonomes ;
- la reconnaissance vocale ;
- la prédiction du comportement des consommateurs ;
- le diagnostic médical ;
- l’identification d’activités suspectes ;
- la prédiction de prix ;
- la détection de fraudes ;
- etc.
Scikit-learn est mis à contribution par de très nombreuses entreprises : Booking.com, Spotify, JP Morgan, BNP Paribas Cardif…
4-Matplotlib
Nous connaissons l’adage comme quoi une image vaudrait mille mots et il s’applique fort naturellement au domaine de la Data Science.
L’analyse sous forme graphique de millions d’informations peut faire ressortir des points ou tendances inattendus, qu’il sera bon d’exploiter.
Matplotlib est en mesure de représenter des données sous forme graphique : courbes, histogrammes, nuages de points, cartes, etc. Elle aide aussi à la génération de rapports.
Matplotlib est une librairie populaire : 11 millions d’utilisateurs recensés en novembre 2022 selon GitHub. De fait, 80 % des Data Scientists opérant dans l’écosystème Python se servent de Matplotlib pour la visualisation graphique des données.
5-Seaborn
Si Matplotlib domine le secteur de la représentation graphique sous Python, depuis 2020 environ, une alternative a pris son essor : Seaborn.
Il se trouve que l’usage de Matplotlib n’est pas forcément simple. Et si l’on s’en tient aux valeurs par défaut, un grand nombre de représentations de Matplotlb laissent à désirer sur le plan esthétique.
Or, Seaborn est en mesure de réaliser en une ligne de code ce qui en nécessiterait une dizaine sous Matplotlib ! Et oui… À partir de quelques instructions concises, Seaborn est en mesure de produire des graphiques informatifs, utiles et élégants. Il suscite donc un réel engouement.
6-Keras
Le deep learning est une branche du machine learning, qui se concentre sur la résolution de problèmes, en émulant l’activité de l’intellect humain. Avant Keras, tout ce qui avait trait au deep learning était difficile à utiliser. Cette librairie a donc été conçue de façon à faciliter la mise en place du deep learning.
Keras a été adopté par 2,5 millions de développeurs. Elle est couramment employée pour résoudre des questions complexes de deep learning telles que le pilotage du véhicule autonome Waymo, conçu par Google. Parmi les grands usagers de Keras figurent aussi Youtube, Netflix, Uber, Expedia, etc.
7-Beautiful Soup
Le Web Scraping désigne les technologies visant à :
- extraire du contenu venant du Web ;
- opérer leur conversion dans des formats exploitables par des applications d’analyse telles que Excel, Google Sheets…
Beautiful Soup est en mesure de renvoyer de telles informations organisées sous une forme facilitant leur analyse.
Beautiful Soup est mis à profit dans de nombreuses activités :
- tendances ;
- analyse de la concurrence ;
- analyse de sentiment ;
- évolution d’un marché ;
- estimation de rendement d’un bien ;
- surveillance des prix ;
- etc.
8-Statsmodel
Statsmodels fournit des classes et des fonctions pour :
- l’estimation de modèles statistiques ;
- la réalisation de tests statistiques ;
- l’exploration de données statistiques.
Pour faire simple, cette librairie aide le Data Scientist à mieux comprendre les informations dont il dispose en vue de créer des modèles prédictifs, évaluer des tendances et faciliter la prise de décisions. Quelques exemples :
- trouver des relations entre divers éléments ;
- étudier comment des valeurs évoluent avec le temps ;
- prédire des résultats ;
- estimer le temps nécessaire pour qu’un événement se produise ;
- etc.
Les grands utilisateurs de la bibliothèque Statsmodels sont des professionnels opérant dans des domaines nécessitant une analyse statistique approfondie et rigoureuse.
9-NetworkX
NetworkX sert à créer, manipuler et étudier des réseaux ou des graphes. Elle inclut de nombreuses fonctions permettant la génération de graphes et de multiples fonctionnalités pour lire et écrire des graphes en divers formats.
NetworkX est notamment utilisé :
- dans le transport et la logistique pour optimiser des itinéraires ;
- en biologie pour étudier les interactions entre les espèces d’un écosystème ;
- dans les réseaux sociaux (par exemple pour repérer des personnes influentes) ;
- en informatique pour le routage des réseaux ;
- etc.
En Data science, NetworkX sert à l’analyse de réseaux complexes, comme les systèmes de recommandation, et plus globalement, aide à comprendre, modéliser ou optimiser des systèmes en réseau.
10-NLTK (Text-mining)
NLTK ou Natural Language Toolkit, est une bibliothèque destinée à travailler avec le langage humain, ou « langage naturel ». Elle contient des outils pour découper des phrases en mots, identifier le rôle de chaque mot dans une phrase, etc.
NLTK est utilisé partout où existe un besoin de comprendre, analyser ou générer du texte et notamment dans :
- la reconnaissance de la parole ;
- l’analyse et la classification de texte ;
- l’analyse de l’opinion des consommateurs ;
- la traduction automatique ;
- les chatbots ou robots de discussion.
