7 outils de statistique Python que les données des données utilisent réellement en 2025

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Malgré les progrès rapides de la science des données, de nombreuses universités et institutions comptent toujours fortement sur des outils comme Excel et SPSS pour l’analyse statistique et les rapports. Bien que ces plates-formes aient rempli leur objectif pendant des décennies, s’en tenir uniquement à ne pas manquer la simplicité, la puissance et la flexibilité que les outils Python modernes offrent.

Dans cet article, nous explorerons 7 outils Python essentiels que les scientifiques des données utilisent réellement en 2025. Ces outils transforment la façon dont les rapports analytiques sont créés, les problèmes statistiques sont résolus, les articles de recherche sont écrits et des analyses de données avancées sont effectuées.

7 outils de statistique Python

Si vous vivez toujours dans le passé avec un logiciel hérité, il est temps de découvrir ce que Python peut faire pour votre flux de travail.

1. Module statistique intégrée de Python: statistiques rapides et faciles

Le module statistique intégré de Python fournit des fonctions simples pour calculer la moyenne, la médiane, le mode, la variance, etc. Il est parfait pour une analyse statistique rapide sans aucune dépendance externe, ce qui en fait un outil pratique pour les petits ensembles de données et les travaux exploratoires de base.

import statistics as stats

2. Numpy: la base de l’informatique numérique

Numpy est l’épine dorsale de l’informatique scientifique dans Python. Il s’agit du package le plus utilisé, et la plupart des packages de python d’apprentissage et d’analyse de données en dépendent. Numpy propose de puissantes opérations de réseau, des fonctions mathématiques et des capacités de nombre aléatoire, ce qui la rend essentielle à l’analyse statistique et à la manipulation des données.

Apprendre encore plus: https://numpy.org/

3. Pandas: l’analyse et la manipulation des données sont simples

Pandas est la bibliothèque incontournable pour la manipulation et l’analyse des données. Tout en travaillant en tant que scientifique des données, je les utilise tous les jours pour charger des données, les traiter, les nettoyer et effectuer une analyse des données. Avec sa structure intuitive DataFrame, Pandas facilite le nettoyage, la transformation et l’analyse des données, y compris de puissantes opérations groupby et des méthodes statistiques intégrées.

Apprendre encore plus: https://pandas.pydata.org/

4. Scipy: fonctions statistiques avancées et plus

Scipy s’appuie sur Numpy et fournit un large éventail de fonctions statistiques avancées, de distributions de probabilité et de capacités de test d’hypothèse. Il est essentiel pour quiconque effectue un calcul scientifique ou statistique à Python.

Apprendre encore plus: https://scipy.org/

5. Statsmodells: modélisation statistique approfondie

STATSMODELS est conçu pour la modélisation statistique et les tests d’hypothèse. Il propose des outils pour la régression linéaire et non linéaire, l’analyse des séries chronologiques et les tests statistiques. Bien que Numpy et les pandas soient excellents, pour en tirer le meilleur parti, vous devez également utiliser des modèles de statistiques pour des tâches telles que des régressions linéaires simples, des prévisions, une analyse des séries chronologiques, etc.

Apprendre encore plus: https://www.statsmodels.org/

6. Scikit-Learn: l’apprentissage automatique répond aux statistiques

Scikit-Learn est l’une des bibliothèques les plus populaires pour l’apprentissage automatique, mais elle fournit également une suite d’outils statistiques pour le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités et l’évaluation du modèle. Son API et son intégration conviviales avec Numpy et Pandas en font un outil incontournable pour divers workflows. Même dans des projets analytiques simples, nous utilisons souvent Scikit-Learn pour convertir les caractéristiques catégorielles en numériques, normalisant les données, etc.

Apprendre encore plus: https://scikit-learn.org/

7. Matplotlib: visualiser les idées statistiques

Matplotlib est la bibliothèque Python standard pour la visualisation des données. Il vous permet de créer un large éventail de parcelles et de graphiques, ce qui facilite la visualisation des distributions statistiques, des tendances et des relations dans vos données. En tant que package Python de base, il est fortement invoqué par d’autres bibliothèques de visualisation comme SeaBorn et Plotly.

Apprendre encore plus: https://matplotlib.org/

Réflexions finales

À l’ère de l’IA, l’analyse statistique est loin d’être obsolète, en fait, c’est plus important que jamais. Les scientifiques des données et les analystes s’appuient toujours sur des outils statistiques pour comprendre profondément les données, interpréter les résultats et créer des rapports très précieux. Alors que les plates-formes alimentées par l’IA peuvent automatiser et accélérer de nombreux aspects de l’analyse des données, l’épine dorsale de ces systèmes reste les bibliothèques Python éprouvées et les méthodes statistiques de confiance depuis des années.

Ainsi, alors que le paysage de l’analyse des données change rapidement, les outils statistiques de Python sont là pour rester, et les maîtriser vous gardera à l’avant-garde de la science des données.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) est un professionnel certifié des data scientifiques qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur l’apprentissage automatique et les technologies de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.