Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété, de script, impératif, orienté objet, fonctionnel, typé dynamiquement et puissant. Django, quant à lui, est un framework de haut niveau, écrit en Python, qui encourage un développement rapide et propre et une conception pragmatique.
Pourquoi Python pour la science des données ?
Python est l'un des langages de programmation les plus populaires pour la science des données. Cela est dû à plusieurs raisons. Premièrement, Python est un langage facile à apprendre et à utiliser, le rendant accessible aux personnes n'ayant pas de formation en informatique. De plus, Python dispose d'une vaste bibliothèque de packages orientés science des données tels que NumPy, pandas, matplotlib et SciPy.
NumPy est un package qui prend en charge les tableaux et les matrices, fondamentaux pour la manipulation des données. Pandas est une bibliothèque qui fournit des structures de données et des fonctions d'analyse de données. Matplotlib est une bibliothèque permettant de créer des graphiques statiques, animés et interactifs en Python. SciPy est une bibliothèque qui utilise NumPy pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie.
Pourquoi Django pour la science des données ?
Django est un framework de développement Web qui vous permet de créer des applications Web robustes et évolutives. Django est particulièrement utile pour la science des données pour plusieurs raisons. Premièrement, Django permet la création d'applications Web pouvant servir d'interface utilisateur pour les modèles de science des données. De plus, Django intègre étroitement Python, permettant aux data scientists d'utiliser leurs compétences Python pour créer des parties back-end complexes d'une application Web.
Django est également livré avec un système de modèles intégré, qui vous permet de créer des pages HTML dynamiques rapidement et facilement. Ceci est particulièrement utile pour présenter les résultats de l’analyse de la science des données de manière visuelle et interactive. De plus, Django est livré avec un ORM (Object-Relational Mapping) intégré qui facilite la manipulation des bases de données, une tâche courante en science des données.
Intégrer Python et Django pour la science des données
Python et Django peuvent être intégrés efficacement pour créer des systèmes de science des données. La première étape consiste à créer le modèle de science des données en Python. Cela peut impliquer de nettoyer et de prétraiter les données à l'aide de pandas et de NumPy, de créer le modèle de science des données à l'aide de bibliothèques telles que scikit-learn et de visualiser les résultats à l'aide de matplotlib.
Une fois le modèle de science des données créé, l'étape suivante consiste à créer l'application Web à l'aide de Django. Cela peut impliquer la création de modèles de données à l'aide de l'ORM de Django, la création de vues pour traiter les requêtes HTTP, la création de modèles pour présenter les résultats à l'utilisateur et la configuration d'URL pour mapper les requêtes HTTP aux vues correctes. .
Enfin, le modèle de science des données et l'application Web peuvent être intégrés. Cela peut impliquer la création d'une vue qui récupère les données de l'utilisateur, les transmet au modèle de science des données pour analyse et renvoie les résultats à l'utilisateur via un modèle.
En résumé, Python et Django sont des outils puissants pour la science des données. Python propose une large gamme de bibliothèques pour manipuler les données, créer des modèles de science des données et visualiser les résultats. Django, d'autre part, offre un cadre robuste pour créer des applications Web pouvant servir d'interface utilisateur pour les modèles de science des données.
