Bonjour à tous,

Je travaille actuellement dans le domaine des études de marché, en tant qu'analyste quantitatif. En gros, j'analyse des bases de données, souvent venant d'enquêtes en ligne, et cela avec le programme SPSS.

Or, dans la très grande majorité des offres d'emploi en tant que Data Analyst, je remarque que connaitre Python semble être un base dans ce métier. Après avoir passé quelques petites heures à apprendre ce langage, je me suis vite rendu compte que ce que j'apprenais me semblait peu utile: avec Python, je peux lancer les mêmes analyses qu'avec SPSS, mais en beaucoup plus lent, plus prônes aux erreurs, et moins facilement transposables. Du coup, je me pose les questions suivantes:

1. Quels sont les avantages réels pour un Data Analyst (ou statisticien) d'apprendre Python?
2. Est-ce que Python est réellement utilisé par les Data Analyst? Si oui, comment?
3. Auriez-vous des recommandations de cours, openclassrooms pour un apprentissage plus spécialisé sur ce sujet?

J'avoue ne pas m'y connaitre beaucoup en code. J'ai une petite expérience avec R, que je trouve très polyvalent mais pas très rapide lorsque qu'on a beaucoup de tests à lancer (et n'a pas un GUI très attirant).

Merci d'avance

SSPS est un outil spécialisé alors que Python et un langage de programmation donc c'est différent. Par exemple tu peux automatiser tes taches SSPS avec Python. Pour apprendre facilement tu peux par exemple commencer par lire des cours d'algo : https://algo.developpez.com/cours/ puis par exemple apprendre Python avec un cours Python : https://python.developpez.com/cours/ par exemple ce très bon livre gratuit : apprendre à programmer avec Python 3 par Gérard Swinnen : http://python.developpez.z.com/cours/apprendre-python3/

Comme le dis tbol, la reponse de fond est que python est un outil general.
Du fait quelque soit le type d'analyse que tu veux faire, quelque soit le type de traitement de donne que tu veux faire, tu pourra faire ca en python. Apres SPSS est un outil assez complet et je ne le connais pas, donc je ne saurais pas te dire directement quel analyse n'est pas faisable avec SPSS mais est faisable en python. Mais SPSS a un module python pour ecrire tes analyses dans un langage externe, c'est un par erreur.

La force de python est qu'il y a un million de paquet qui implemente deja la plupart des fonctionnalite dont tu pourrais avoir besoin. Le probleme de python est que c'est assez lent en performance native. Du fait, python est plus un langage de "glue" qu'un langage de developement de methode numerique.

Ce que je veux dire c'est qu'il y a des paquets d'algebre lineaire, et des paquets de stats, et cie. Si tu peut ecrire ton algo en fonction de ces fonctionallite ca va bien se passe. Mais si as besoin d'ecrire ton propre algo numerique snas pouvoir utiliser les paquets deja ecrit, alors ca va etre assez lent en terme de performance. (Et si tu fais de l'analyse de donne dans la vie, j'imagine que tu manipule assez souvent des problemes de dizaine/centaine de GB).

L'avantage: tu fais ce que tu veux et tu peux tout faire, et c'est gratuit
L'inconvénient: si tu veux refaire exactement ce que quelqu'un d'autre à mieux fait, ça va être long et non productif

Si je te demande de lire du texte sur l'entrée standard de ton programme pour faire des stats sur les mots au fur et à mesure de la lecture, peux-tu le faire avec SPSS?
Si je te demande de faire tourner un CNN Tensorflow sur des images reçue en réseau et de réexpédier une réponse en réseau, peux-tu le faire avec SPSS?

Du coup, oui, c'est vraiment utilisé par certains data-scientists, dès qu'il s'agit de faire des traitements particuliers sur des données particulières avec des implémentations particulières, pour le meilleur et pour le pire.