Les 11 outils de science des données les plus utilisés en 2022

Hassan est un Data Scientist et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-watt

Le domaine de la science des données continue de croître et ces outils ouvrent la voie.

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La croissance de la science des données

La science des données est l’un des domaines technologiques à la croissance la plus rapide, et elle ne va nulle part de si tôt. Les scientifiques des données utilisent des outils et des algorithmes sophistiqués pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données afin d’aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales.

L’intelligence artificielle (IA) joue également un rôle et a contribué à la demande de data scientists. Les personnes qui comprennent les langages de programmation comme Python sont nécessaires pour développer des technologies d’IA qui peuvent apprendre de leurs erreurs plutôt que d’être programmées par des humains avec précision sur la façon dont elles devraient fonctionner.

Dans cet article, nous examinerons certains outils de science des données populaires qui ont gagné en popularité au cours des dernières années et continueront de le faire !

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop aide les organisations à capturer et à analyser des ensembles de données volumineux et non structurés. Il s’agit d’un cadre qui permet aux utilisateurs de traiter des données dans n’importe quel format et taille tout en préservant l’intégrité des informations sous-jacentes. Ce cadre est utilisé à l’échelle mondiale dans presque toutes les industries et tous les secteurs.

Hadoop est un projet open source lancé en 2005 par Doug Cutting. Le framework Apache Hadoop fonctionne sur un cluster de matériel de base, ce qui en fait une solution rentable pour les entreprises. Les avantages de l’utilisation d’Apache Hadoop pour la science des données en 2022 incluent :

• Facilité d’utilisation: Apache Hadoop permet aux scientifiques des données de travailler facilement avec de grandes quantités de données brutes sans écrire de code à partir de zéro. Cela leur permet de se concentrer sur l’analyse et la compréhension des informations plutôt que sur la façon d’y accéder.
• Évolutivité : Avec l’architecture distribuée d’Apache Hadoop, vous pouvez rapidement faire évoluer votre système à mesure que votre entreprise se développe. Cela signifie que vous n’avez pas à vous soucier de la mise à niveau du matériel ou des logiciels lorsque vous avez besoin de plus de capacité, ajoutez plus de serveurs !
• Rentabilité : Apache Hadoop existe depuis 2005 et est devenu l’une des technologies les plus populaires utilisées par les organisations du monde entier en raison de sa rentabilité par rapport à d’autres solutions telles que les bases de données relationnelles (RDBMS).

2. Tableau

Tableau est un outil de Business Intelligence (BI) qui permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations et des tableaux de bord. Les utilisateurs peuvent ensuite utiliser ces visualisations pour des projets de science des données, des projets d’analyse, des rapports, etc.

Tableau aide l’utilisateur à trouver des modèles dans les données et à en tirer des informations. Il fournit également une plate-forme pour partager des informations avec d’autres en créant des tableaux de bord interactifs faciles à comprendre.

Tableau propose de nombreuses versions différentes en fonction de vos besoins : Tableau Desktop, Tableau Server et Tableau Online (ou Business Intelligence).

3. TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque logicielle open-source utilisée pour le calcul numérique. Cela se fait à l’aide de graphiques de flux de données. Les opérations mathématiques sont représentées par des nœuds dans le graphe, tandis que les tableaux de données multidimensionnels (tenseurs) sont représentés par des arêtes de graphe.

L’architecture flexible vous permet de déployer facilement des calculs sur un ou plusieurs CPU ou GPU sur un ordinateur de bureau, un appareil mobile ou un serveur. Cela se fait avec l’utilisation d’une seule API.

TensorFlow a été développé à l’origine par des chercheurs et des ingénieurs travaillant dans l’équipe Google Brain au sein de l’organisation de recherche Machine Intelligence de Google pour mener des recherches sur l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds. Le système comprend deux éléments informatiques principaux : un système basé sur CPU exécutant une accélération matérielle propriétaire et plusieurs systèmes basés sur GPU (chacun avec plusieurs cartes graphiques).

4. Knime

Vous avez peut-être entendu parler de Knime, une plateforme de science des données pour l’ensemble du processus de science des données. L’outil offre un accès facile à de nombreuses technologies analytiques et constitue une interface pour tous les autres outils du processus.

Avec Knime, vous pouvez créer des flux de travail personnalisés et automatiser les tâches répétitives à l’aide de plus de 200 connecteurs prédéfinis. Il dispose également de capacités de visualisation intégrées (y compris des graphiques 3D), qui vous permettent de créer rapidement des tableaux de bord ou de visualiser les résultats d’autres outils en un seul endroit.

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5. Excel

Excel est l’un des meilleurs outils au monde pour l’analyse de données. C’est un outil génial pour explorer et visualiser vos données et effectuer des manipulations simples comme le tri et le filtrage. Excel est également excellent pour les fonctions plus avancées telles que la régression et la classification, ainsi que d’autres techniques statistiques pouvant être appliquées à votre ensemble de données.

Cela signifie qu’Excel est l’un des outils les plus précieux pour analyser vos ensembles de données, un aspect crucial de tout projet réussi basé sur l’apprentissage automatique ou l’intelligence artificielle (IA). Certains des avantages de l’utilisation d’Excel pour la science des données en 2022 :

• La rapidité: Excel est rapide ! Vous pouvez exécuter des calculs sur de grands ensembles de données en quelques secondes (voire quelques millisecondes) avec les formules correctes. Cela le rend idéal pour une analyse rapide sur de petits ensembles de données ou des tests préliminaires avant d’exécuter des calculs plus complexes dans d’autres outils comme R ou Python.
• Simplicité: Excel est facile à utiliser, surtout si vous avez de l’expérience avec d’autres tableurs tels que Google Sheets ou LibreOffice Calc. Apprendre un nouvel outil logiciel peut initialement sembler déroutant si vous n’avez pas d’expérience avec ces autres programmes. Cependant, il n’est pas trop difficile d’acquérir de nouvelles compétences une fois que vous commencez à les utiliser.
• Collaboration: Excel permet à plusieurs personnes de travailler sur des projets à la fois sans se soucier de fusionner des feuilles de calcul ou de s’écraser les unes les autres.
• Assistance communautaire étendue : Des milliers de ressources en ligne proposent des didacticiels sur l’utilisation de différentes fonctionnalités dans Excel. Ces ressources comprennent des vidéos, des blogs, des webinaires, des livres, etc., qui aident les débutants à acquérir rapidement de nouvelles compétences.

6. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI est une suite d’analyse commerciale basée sur le cloud. Le service Power BI fait partie de la suite Microsoft Office 365 et permet aux utilisateurs d’analyser rapidement les données, de les visualiser et de créer des tableaux de bord interactifs. Power BI est un outil excellent et utile pour visualiser les données et l’analyse car ses visualisations sont faciles à comprendre, ce qui les rend parfaites pour communiquer des informations avec des utilisateurs non techniques comme les cadres ou les équipes de vente.

Power BI est intégré à de nombreuses sources de données, notamment Salesforce, Google Analytics, Amazon Redshift, SQL Server Analysis Services (SSAS), Oracle Data Cloud Service (ODCS), Tableau Online/Desktop 9+ et Alteryx Analytics Platform 9+. Cela vous permet de rassembler toutes les données de votre entreprise en un seul endroit pour prendre des décisions plus éclairées concernant votre entreprise.

7. Cahier Jupyter

Jupyter Notebook est une application Web open source qui vous permet, en tant qu’utilisateur, de créer et de partager des documents contenant du code, des visualisations, des équations et du texte narratif.

Il fournit plusieurs widgets interactifs pour le navigateur (ou d’autres moteurs de rendu). Ces widgets vous permettent d’exécuter et d’afficher la sortie du code directement dans votre document. Vous pouvez également afficher les résultats de l’exécution de morceaux de code sous forme de figures ou de tableaux, ce qui convient parfaitement aux expressions mathématiques LaTeX. Les utilisateurs peuvent convertir des blocs-notes Jupyter en documents HTML à l’aide de l’outil nbconvert.

8.Python

Python est un langage de programmation, et c’est l’un des langages de programmation, sinon le plus populaire et le plus utilisé pour la science des données. C’est un langage de haut niveau facile à apprendre et à utiliser, mais il reste suffisamment puissant et polyvalent pour créer des applications complexes. Python possède également des bibliothèques pour l’apprentissage automatique, ce qui en fait un excellent choix si vous souhaitez commencer à travailler avec des modèles ML.

Python est souvent utilisé avec d’autres outils dans les piles de science des données tels qu’Apache Spark (pour le traitement du Big Data) ou TensorFlow (pour l’apprentissage en profondeur). Cependant, Python présente de nombreux avantages pour les passionnés de science des données. Voici quelques-uns d’entre eux :

• Il dispose d’une vaste bibliothèque de packages que les utilisateurs peuvent utiliser à différentes fins.
• Il est populaire parmi les développeurs et les programmeurs du monde entier, en particulier en Inde et en Chine, où de nombreuses entreprises utilisent Python comme langage principal pour développer des produits, des applications et des sites Web.
• La simplicité de Python le rend facile à apprendre même par ceux qui n’ont pas beaucoup d’expérience dans les langages de programmation ou la technologie en général, ce qui le rend idéal pour les débutants et les experts qui souhaitent connaître les concepts de la science des données par le biais du codage.
• Les utilisateurs peuvent l’utiliser sur plusieurs systèmes d’exploitation tels que Windows OS, Mac OS X et Linux OS, ce qui le rend compatible avec la plupart des ordinateurs actuels qui exécutent ces systèmes d’exploitation efficacement sans aucun problème.

9. Google Analytics

Google Analytics est un outil gratuit qui vous permet de suivre les visiteurs de votre site Web, de vos applications et de vos profils de médias sociaux. C’est un excellent choix pour les débutants ou les petites entreprises car il fournit une image globale de l’interaction avec votre marque par les internautes.

Google Analytics fournit également un outil d’analyse de données gratuit appelé Google Data Studio, qui facilite la production de tableaux et de graphiques basés sur les données de trafic de votre site Web. Voici quelques avantages de l’utilisation de Google Analytics pour la science des données :

• Il fournit des informations précieuses sur les visiteurs et les clients de votre site Web. Cela vous permet de voir ce qu’ils font sur votre site, combien de temps ils passent sur chaque page, quelles pages ils visitent le plus souvent, etc.
• Vous pouvez segmenter les données en fonction de différents critères tels que l’emplacement, le fuseau horaire, l’appareil utilisé par le visiteur, etc. Avec cela, vous obtenez une image détaillée de qui visite votre site le plus fréquemment, quelles pages ils aiment le plus, etc., qui vous aide à prendre de meilleures décisions concernant les futures campagnes de création de contenu et de marketing.
• Vous pouvez également surveiller les conversions d’une page à une autre (c’est-à-dire combien de personnes ont cliqué sur une offre) ou d’un lien à un autre (c’est-à-dire combien de personnes ont cliqué sur un lien spécifique). Cela vous aidera à identifier les points de conversion où les clients abandonnent leur processus d’achat et à connaître la raison pour laquelle ils l’ont fait.

10. Microsoft HDInsight

Microsoft HDInsight est un service cloud entièrement géré qui permet aux data scientists de créer et de déployer des applications Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive et Apache Pig dans le cloud. Il vous permet également d’utiliser des outils populaires tels que R et Python sans installer de logiciel sur votre matériel.

Grâce à l’exploitation de la vaste infrastructure cloud de Microsoft et des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise telles que la prise en charge multi-locataires et HDInsight, il offre des performances de niveau entreprise à moindre coût. Il offre également la même simplicité que d’autres services Azure tels que SQL Database ou Cosmos DB.

11. RapidMiner

RapidMiner est l’un des meilleurs outils pour la science des données et l’analyse. C’est un outil puissant avec un large éventail de capacités et de fonctions.

RapidMiner offre aux utilisateurs la possibilité d’effectuer des analyses de données avancées en utilisant sa solide bibliothèque d’algorithmes. Par conséquent, il peut aider les utilisateurs à découvrir des modèles cachés, des relations et d’autres informations à partir de leurs données. Les data scientists peuvent utiliser RapidMiner des manières suivantes :

• Créez rapidement des solutions d’analyse de bout en bout à partir de zéro ou en étendant des projets existants.
• Collaborez sur des projets et partagez des modèles réutilisables avec vos collègues.
• Livrez rapidement avec des livrables entièrement prêts pour la production et faciles à déployer
• Des milliers d’entreprises ont utilisé RapidMiner dans le monde entier pour résoudre des problèmes complexes de marketing, de vente, de finances et de ressources humaines.

Photo de Luke Chesser sur Unsplash

Conclusion

Les 11 outils de science des données les plus utilisés en 2022 constituent un groupe diversifié, certains étant open source et d’autres propriétaires. Cependant, ils ont tous une chose en commun : ils sont puissants et extensibles. Ils peuvent gérer de grands ensembles de données que les méthodes d’analyse plus traditionnelles ne pourraient pas traiter.

Alors que la science des données continue d’évoluer, de se développer et de changer, ces outils continueront d’être utilisés par les analystes du monde entier travaillant sur des projets d’extraction, de préparation ou d’analyse de données.

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.

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