Si vous comptez vous lancer dans le monde fabuleux de l'Intelligence Artificielle, vous entendrez souvent le terme "Pandas". Attention, cela ne concerne en aucun le doux et mignon animal, et rassurez-vous, vous n'aurez pas à le croiser physiquement pour pouvoir percer le mystère de l'I.A.

Quand on parle d'I.A, on parle généralement du langage informatique Python. Bien que riche et reconnu comme l'un des langages préféré par les développeurs, Python a besoin de bibliothèques, à savoir une collection de routines prêtes à être utilisées par les développeurs pour leur faciliter leur travail. C'est ainsi que Pandas, contraction des termes "Panel" et "Data", est née et ce pour le plus grand bonheur des data scientists.

Pandas est ainsi une bibliothèque open-source dédiée au langage de programmation Python dont l'objectif est d'aider à la manipulation et à l'analyse de données complexes.

Pourquoi Pandas est-elle appréciée des développeurs?

Si Pandas autant de succès auprès des développeurs, c'est pour un ensemble de raisons liées aux avantages qu'offre la bibliothèque:

  • Pandas est Open Source, c'est-à-dire, accessible à tout le monde.
  • Pandas est facile compréhensible pour le commun des mortels puisqu'il existe une documentation très riche sur le web en la matière.
  • Pandas est utilisé dans de nombreux domaines comme faisant appel aux données comme la finance, l’économie, les statistiques, la publicité...
  • Pandas offre une structure de donnée appelée Dataframe. Facile d'utilisation, elle permet de manipuler des données avec indexation intégrée.
  • Pandas trait les données structurées en tableaux, matrices ou séries temporelles.
  • Pandas est compatible avec d’autres bibliothèques Python.
  • Pandas permet la lecture et l'écriture dans différents formats de fichiers comme le .csv, .txt, .xlsx, .sql ...
  • Pandas est flexible et permet le traitement de données différentes, complexes ou manquantes.
  • Pandas est un outil incontournable pour le "Data Wrangling", c'est-à-dire, pour transformer les données non structurées en données exploitables.

Pour Mehdi, Data scientist dans une agence publicitaire basée sur le grand Tunis, Pandas est un outil indispensable dans son travail: "Pandas permet de traiter des données structurées. Cela se fait sous la forme d'un tableau, d'une matrice ou même d'une série temporelle. Ce que j'apprécie aussi dans cette bibliothèque, c'est qu'elle marche avec les autres bibliothèques de Python. Il n'y a pas de conflits entre eux".

Un outil indispensable pour le Machine Learning

Si vous avez envie de vous lancer dans le machine learning et l'intelligence artificielle, en plus de la maîtrise du langage Python, la maîtrise de la bibliothèque Pandas est nécessaire. En effet, comme l'explique le site "Datascientest.com": "Les Data Scientists et programmeurs initiés au langage de programmation R pour le calcul statistique utilisent les DataFrames pour stocker les données sous forme de grilles très simples à passer en revue. C’est la raison pour laquelle Panda est très utilisé pour le Machine Learning".

Mieux encore, Pandas permet de "compenser les données manquantes". Grâce à sa flexibilité, il permet également le "regroupement des données permettant d’effectuer des opérations de type 'split-apply-combine' sur les ensembles de données, pour les agréger ou les transformer.

Une documentation riche pour les néophytes

En plus de son utilisation intuitive et de son interface ergonomique, Pandas dispose également d'une riche documentation sur le web. En d'autres termes, l'utiliser est un jeu d'enfant pour ceux qui voudraient s'y lancer en autodidacte.

En effet, Open Source et accessible, c'est l'une des bibliothèques Python les plus anciennes. Vous trouverez donc facilement une grande communauté de développeurs qui l'ont déjà utilisé et qui pourront vous aiguiller dans son usage sur différents forums spécialisés sur le web. Mieux encore, une documentation officielle existe et vous donnera toutes les clés pour mieux maîtriser Pandas.

Une porte d'entrée vers le métier de Data scientist

Aujourd'hui, l'extraction et l'analyse de données sont des compétences prisées par les entreprises. Quelque soit votre domaine d'activité, la Data science y est présente et de plus en plus de profils maîtrisant Python et ses bibliothèques sont recherchés.

Cependant si la maîtrise de Pandas peut s'avérer facile pour des opérations basiques, ses fonctionnalités plus avancées peuvent nécessiter plus de temps et un meilleur accompagnement, comme cela peut-être le cas pour des "calculs agrégés, des fusions de DataFrames ou encore du traitement de séries temporelles" comme l'explique le site Datascientest.

C'est pourquoi des formations comme celles proposées par GOMYCODE en Data science peuvent être une excellente opportunité pour maîtriser l'ensemble du processus et vous permettre de devenir un as des données grâce à la maîtrise de Python et de ses bibliothèques.