Python, Julia et Rust redéfinissent la manière dont les entreprises gèrent les défis complexes liés à la science des données.
Chaque langage apporte un ensemble unique d’atouts, allant des capacités de développement rapide aux performances et à l’évolutivité inégalées.
Il est essentiel de comprendre ces distinctions pour choisir le bon langage pour des projets spécifiques, obtenir une efficacité optimale et fournir des résultats conformes aux objectifs de l’organisation.
Python, Julia et Rust sont les chefs de file de la science des données moderne parce qu’ils répondent aux différentes exigences de performance, d’évolutivité et de rapidité de développement.
Python se distingue par sa rapidité de développement et sa facilité d’utilisation, Julia vise le calcul de haute performance avec une complexité minimale, et Rust se concentre sur la sécurité de la mémoire et l’efficacité du calcul.
Les organisations doivent examiner attentivement ces facteurs afin de choisir l’outil le plus efficace pour leurs initiatives spécifiques en matière de science des données.
Python règne en maître
Python continue de dominer l’espace de la science des données, non pas en raison de sa convivialité, mais grâce à ses puissantes bibliothèques tierces.
Au cours de la dernière décennie, Python a gagné en popularité, en grande partie grâce à son adaptabilité et au soutien important de sa communauté open-source.
- NumPy, Pandas et Polars : Essentiels pour le calcul des nombres et la manipulation des données, ils sont indispensables pour l’analyse exploratoire des données et les opérations complexes.
- Bokeh et Plotly : Outils de pointe pour la visualisation des données, offrant des capacités de traçage dynamiques et interactives qui aident les équipes à communiquer efficacement leurs idées.
- Jupyter : Un acteur clé dans le flux de travail de la science des données, permettant une recherche reproductible par le biais d’une interface de carnet de notes intuitive.
- PyTorch : Une force majeure dans l’apprentissage automatique, offrant un cadre qui simplifie le développement de modèles, en particulier dans les applications d’apprentissage profond.
- DuckDB : étoile montante de l’analyse, DuckDB offre une base de données efficace et intégrable pour les requêtes analytiques sans avoir besoin d’un moteur de base de données traditionnel.
Le large éventail d’applications de Python, de la manipulation de données au développement de modèles d’IA, en fait un guichet unique pour les scientifiques des données, offrant une rapidité de prototypage et un accès à des solutions préconstruites dans une vaste gamme de cas d’utilisation.
L’un des principaux atouts de Python est son accessibilité, qui permet aux débutants comme aux professionnels chevronnés d’élaborer rapidement des projets.
Sa simplicité et sa syntaxe intuitive en font un outil de choix pour le prototypage rapide, aidant les équipes chargées des données à passer de l’idée à la mise en œuvre en un temps record.
Le soutien de la communauté autour de Python signifie que les modèles, les tutoriels et les paquets sont facilement disponibles, ce qui réduit le temps nécessaire pour démarrer de nouveaux projets.
Les points faibles de Python
Malgré ses avantages, Python présente quelques limites notables, notamment en matière de déploiement et de performances.
Le conditionnement des applications Python pour les utilisateurs qui n’ont pas d’expertise en Python est un problème majeur.
Des solutions comme Docker ou les applications web existent, mais elles sont souvent complexes et ne sont pas universellement accessibles.
Un autre inconvénient majeur est la performance de Python.
Le langage Python natif est plus lent que des langages comme C, Rust et Julia, en particulier pour les calculs nécessitant une grande puissance de calcul.
La plupart des codes Python à haute performance reposent sur des extensions écrites dans des langages plus rapides, ce qui ajoute de la complexité au flux de travail.
Bien que les efforts pour améliorer la vitesse de Python se poursuivent, il est peu probable que le langage atteigne bientôt les vitesses d’exécution de ses homologues compilés.
Julia, le langage rapide conçu spécifiquement pour les professionnels de la science des données
Julia a été spécialement conçu pour la science des données à haute performance.
Il est conçu pour fusionner la facilité de Python avec la puissance brute de langages tels que C ou Fortran.
Julia évite aux développeurs de devoir passer d’un langage à l’autre lorsqu’ils optimisent les performances des projets de calcul scientifique, de modélisation ou d’intelligence artificielle.
- Compilation JIT : Julia utilise la compilation Just-in-Time (JIT) par l’intermédiaire de LLVM, produisant un code natif de la machine qui s’exécute rapidement sans les complexités des langages compilés traditionnels.
- Flexibilité des types : Les développeurs peuvent commencer à écrire du code Julia sans spécifier de types, puis ajouter des annotations de type ultérieurement pour affiner les performances, ce qui le rend à la fois flexible et rapide.
La combinaison de la simplicité et de la vitesse fait de Julia un choix attrayant pour les scientifiques qui travaillent sur des simulations à grande échelle ou des modèles de calcul.
Les bibliothèques de Julia sont pleines d’énergie et vous devez les connaître.
Julia s’accompagne d’un écosystème complet de bibliothèques qui le rendent très efficace pour les tâches liées à la science des données.
Les bibliothèques offrent un support prêt à l’emploi pour les exigences courantes en matière d’apprentissage automatique, de statistiques et de calcul parallèle, et nombre d’entre elles sont écrites directement dans Julia pour des performances optimales.
- TensorFlow : Bien qu’il s’agisse principalement d’une bibliothèque Python, TensorFlow est également accessible en Julia grâce à des paquets bien intégrés, ce qui facilite les travaux d’IA et d’apprentissage automatique.
- Bibliothèques Julia natives : La plupart des bibliothèques de base de Julia sont écrites en mode natif, ce qui permet de maintenir des performances élevées tout en couvrant l’ensemble des fonctions mathématiques de base jusqu’au traitement parallèle avancé.
- Paquet IJulia : L’intégration avec les carnets Jupyter par le biais du paquetage IJulia offre une expérience de développement fluide et interactive, similaire à l’environnement Jupyter de Python, largement utilisé.
Les frustrations de la lenteur et de l’emballage de la première fois
Bien que Julia offre des performances exceptionnelles une fois lancée, sa compilation Just-in-Time introduit un délai lors de la première exécution de tout nouveau programme, connu sous le nom de problème « Time to First X ».
Ce délai initial peut être frustrant pour les utilisateurs habitués à des résultats instantanés.
Julia ne dispose pas d’un moyen simple de regrouper les applications pour les utilisateurs qui n’ont pas installé le runtime Julia.
Cela crée des complications pour les organisations qui souhaitent partager leurs outils à grande échelle, car il n’existe pas de solution unifiée pour redistribuer les programmes Julia autonomes.
L’essor de la rouille
Rust gagne rapidement du terrain dans le domaine de la science des données, en particulier pour les équipes qui travaillent sur des projets à grande échelle et à haute performance.
L’accent mis sur la vitesse et la sécurité de la mémoire le distingue des autres langages, ce qui le rend idéal pour les applications où les erreurs, les pannes ou les inefficacités pourraient causer des revers majeurs.
L’engagement de Rust en faveur de la sécurité de la mémoire, d’un véritable parallélisme et de la précision des performances en fait un choix de premier ordre pour les développeurs qui créent des outils de science des données tels que des bibliothèques et des frameworks.
Contrairement à Python ou Julia, Rust donne la priorité à la correction et à la stabilité, même si cela prolonge le cycle de développement.
La boîte à outils de la rouille
Les collections de paquets natives de Rust, connues sous le nom de crates, offrent des outils puissants pour la science des données :
- ndarray crate : Fournit des capacités mathématiques matricielles comparables à NumPy de Python, permettant des calculs mathématiques complexes.
- caisse de traceurs : Facilite le rendu de diagrammes et de graphiques de haute qualité pour la visualisation de données.
- evcxr_jupyter : IntègreRust dans les carnets Jupyter, facilitant le travail dans un environnement interactif similaire à Python ou Julia.
L’accent mis par Rust sur la stabilité et la haute performance, associé à son ensemble croissant de crates de science des données, en fait un choix convaincant pour les organisations qui ont besoin à la fois de précision et de puissance dans leurs outils de calcul.
Le prix à payer pour une vitesse et une sécurité imbattables
Malgré les atouts de Rust, sa courbe d’apprentissage abrupte constitue un obstacle important à son adoption.
L’écriture de code en Rust nécessite une compréhension approfondie des fonctionnalités de gestion de la mémoire, et le développement peut être plus lent qu’avec Python ou Julia.
Rust est donc moins adapté aux projets nécessitant une itération rapide ou un prototypage rapide, mais idéal pour les applications critiques en termes de sécurité ou les outils destinés à une distribution publique.
Python, Julia ou Rust ?
Comment choisir le bon langage pour vos besoins en science des données ?
Le choix du bon langage de programmation pour la science des données dépend fortement des besoins spécifiques du projet.
- Python : Un outil polyvalent doté d’un vaste écosystème de bibliothèques qui permet un développement rapide, mais qui peut être confronté à des problèmes de performance et de distribution.
- Julia : optimisé pour le calcul à haute performance, il offre un équilibre entre facilité et rapidité, mais présente des limites en termes de distribution et de temps d’exécution initial.
- Rust : Convient le mieux aux projets de grande envergure, dont les performances sont critiques et pour lesquels la sécurité de la mémoire et l’évolutivité sont primordiales, bien que sa courbe d’apprentissage le rende moins idéal pour un prototypage rapide.
