La data science permet aujourd’hui de mettre au point d’astucieuses visualisations de données. Cependant, les dirigeants d’entreprise sont encore nombreux à ne pas comprendre leur utilité. Les techniciens spécialisés en data science et en machine learning incitent à l’adoption du langage de programmation Python. Anaconda le fabricant et distributeur d’Anaconda Python estime que les entreprises ne disposent pas d’outils suffisants pour que ce système devienne essentiel à la prise de décision.
Python est régulièrement utilisé
Python reste un langage de programmation très plébiscité et se dispute la première place avec les langages Javascript, Java et C. Cependant, si de plus en plus de développeurs adoptent Python, les techniciens de la data science et du machine learning ne sont qu’à leurs débuts.
Dans le cadre d’un récent sondage*, 63 % des personnes interrogées ont indiqué qu’elles utilisent régulièrement ou tout le temps Python. 71 % des formateurs ont précisé qu’ils enseignent la data science et le machine learning avec Python. Les utilisateurs apprécient sa facilité d’utilisation et le côté pratique de sa courbe d’apprentissage. 88 % des étudiants qui veulent entrer dans le domaine de la data science et du machine learning apprennent Python. Ce dernier pourcentage augure que Python sera toujours d’actualité dans les années à venir.
Grâce à l’audience d’Anaconda, Python reste le langage le plus utilisé devant SQL, R, JavaScript, HTML/CSS, Java, etc.
Une baisse des fonds investis dans ce domaine
37 % des professionnels, formateurs et étudiants en data science ont indiqué qu’ils ont réduit les fonds investis dans le domaine. 26 % d’entre eux, ont augmenté leur budget et 24 % des personnes interrogées n’ont pas changé leurs habitudes. Il faut noter que les effets de la pandémie sur les investissements en outils et technologies de data science n’est pas clair.
Près de 40 % des sondés ont admis que de nombreuses décisions relatives au business sont prises à partir de la data science. 35 % d’entre eux ne prennent que certaines décisions sur la base des informations communiquées par leur équipe.
25 % des personnes interrogées ont indiqué qu’elles ne possèdent pas les outils requis pour effectuer une analyse complète et efficace. 25 % ont indiqué que leurs responsables ne maîtrisent pas les données. 11 % ont précisé qu’ils ne peuvent pas vérifier et justifier l’impact de ces outils sur les activités de leur entreprise.
Les réponses aux questions posées ont permis de définir que certaines lacunes doivent être étudiées et améliorées. L’interprétabilité et l’explicabilité des modèles de machine learning, ainsi que la sécurité, sont les principaux points à travailler.
*Sondage réalisé par Anaconda auprès de 4 299 professionnels, universitaires et étudiants en data science au mois d’avril et mai 2021
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