Data • Langages
Les langages de programmation les plus populaires pour l’analyse des données
Python, R, SQL… mais aussi Scala, Julia, SAS ou Go : chaque langage occupe une place différente dans la chaîne “données → décision”. Objectif : comprendre à quoi sert quoi et choisir sans sur-ingénierie.
À retenir : analyse exploratoire ≠ statistiques avancées ≠ data engineering ≠ Big Data distribué.
Pourquoi comparer ces langages ?
Dans un projet data, le choix d’un langage n’est jamais “juste une préférence”. Il conditionne les bibliothèques disponibles, le temps de prototypage, les performances, l’intégration à l’infrastructure (bases, cloud, Spark), et même la facilité de collaboration entre profils (data analysts, data scientists, data engineers, BI).
Les langages ci-dessous reviennent le plus souvent dans les stacks modernes d’analyse de données. Certains dominent l’exploration et le machine learning, d’autres excellent pour interroger des bases, industrialiser des pipelines, ou effectuer des calculs numériques intensifs.
Bon réflexe Avant de choisir un langage, clarifier : volume (Go/Java/Scala/Spark ?), type d’analyse (stats ? ML ?), contraintes d’industrialisation (prod, CI/CD, observabilité) et écosystème déjà en place.
EDA
Exploration & nettoyage
Python • R
SQL
Extraction & requêtage
Indispensable
Big Data
Traitement distribué
Scala • Java • Spark
Perf
Calcul intensif
Julia • C++
Comparatif rapide
Tableau “orientation” : ce n’est pas un classement, mais une lecture pratique pour positionner chaque langage dans un workflow data.
| Langage |
Idéal pour |
Pourquoi il reste populaire |
| Python |
Analyse, ML, IA, automatisation |
Écosystème massif + prototypage rapide |
| R |
Statistiques avancées, dataviz analytique |
Culture statistique + packages académiques |
| SQL |
Extraction, agrégation, BI, data marts |
Langage pivot de la donnée en entreprise |
| Scala |
Spark, pipelines distribués |
Performance JVM + intégration native Spark |
| SAS |
Industries régulées (pharma, finance, public) |
Gouvernance, support, conformité |
| Julia |
Calcul scientifique, optimisation, finance quant |
Très haute performance + syntaxe “data-friendly” |
| Matlab |
Simulation, modélisation, ingénierie |
Outils intégrés + écosystème académique |
| Java |
Big Data, backends data, systèmes robustes |
Écosystème entreprise + performance + JVM |
| C++ |
Latence minimale, embarqué, calcul intensif |
Contrôle bas niveau + performance brute |
| Go |
Data engineering, services, ingestion |
Simplicité + concurrence + déploiement facile |
Lecture utile En pratique, un stack “classique” combine souvent SQL + Python (ou SQL + R), et ajoute Scala/Java si Spark et le distribué deviennent centraux.
Python
Le standard de facto pour l’analyse, le ML et l’IA
Python est souvent le premier choix en analyse de données, parce qu’il couvre tout le spectre : préparation de données, exploration, visualisation, machine learning, deep learning, automatisation et mise en production (APIs, jobs planifiés, notebooks, scripts, pipelines).
Écosystème “data” typique
- pandas (tableaux, nettoyage, jointures, agrégations)
- NumPy (calcul vectorisé), SciPy (stats/optimisation)
- Matplotlib / Plotly (visualisation)
- scikit-learn (ML classique), TensorFlow / PyTorch (DL)
Quand le choisir Prototypage rapide, workflows ML/IA, automatisation, notebooks, intégration cloud, et une forte disponibilité de profils.
Points de vigilance
- Performance brute parfois limitée : on compense via vectorisation, bibliothèques optimisées, ou délégation (Spark, SQL, C/C++).
- Qualité “prod” : structuration, tests, packaging, observabilité sont indispensables dès que le code quitte le notebook.
R
Le terrain naturel des statistiques et de l’analyse exploratoire “rigoureuse”
R a été pensé pour la statistique. Il brille quand le besoin porte sur des modèles statistiques avancés, la reproductibilité d’analyses, et une visualisation analytique très soignée.
Packages incontournables
- ggplot2 (dataviz), dplyr / tidyr (manipulation)
- caret / tidymodels (ML), shiny (apps data)
Quand le choisir Études statistiques, recherche, rapporting analytique, dataviz “publication-ready”, et workflows académiques.
Points de vigilance
- Industrialisation parfois moins “naturelle” que Python/Go/Java selon les équipes et standards internes.
- Interopérabilité : souvent utilisé avec SQL, et parfois avec Python selon les environnements.
SQL
Le langage pivot : extraire, joindre, agréger, fiabiliser
SQL n’est pas un langage généraliste, mais il est indispensable dès qu’il y a des données en base (relationnelle, entrepôt, lakehouse, moteurs analytiques). Il permet d’extraire et transformer des volumes importants au plus près du stockage, souvent de manière plus efficace qu’un traitement “hors base”.
Règle simple Si la donnée est en base, faire un maximum de filtrage/jointure/agrégation en SQL avant de basculer vers Python/R.
Cas d’usage typiques
- Data marts, KPI, BI, modélisation (schémas en étoile), transformations (ELT)
- Contrôles qualité (doublons, valeurs nulles, distributions), audits
- Préparation de features (feature engineering) lorsque c’est pertinent
SAS
Robustesse et gouvernance dans les environnements régulés
SAS (Statistical Analysis System) est une solution propriétaire historiquement très présente dans les secteurs soumis à des exigences fortes : conformité, traçabilité, support éditeur, cycles de validation stricts (notamment santé/pharma et finance).
Quand il a du sens Process “validés”, réglementations, exigences d’audit, et organisations déjà outillées SAS avec des standards établis.
Scala
Big Data et Spark : l’option “native”
Scala est souvent associé à Apache Spark. Son intérêt vient du fait que Spark a été initialement développé en Scala : l’intégration est naturelle, et certaines fonctionnalités avancées sont parfois plus accessibles côté Scala que via d’autres APIs.
Quand le choisir
- Traitements distribués à grande échelle (jobs Spark, pipelines batch)
- Environnements JVM où la performance et la robustesse sont prioritaires
Positionnement Scala devient pertinent quand le “problème” n’est plus l’analyse locale, mais le traitement distribué et l’industrialisation.
Julia
Performance élevée pour calcul scientifique et numérique
Julia vise un compromis rarement atteint : une syntaxe agréable pour l’analyse, tout en offrant des performances très élevées sur le calcul numérique (souvent comparée à des langages compilés sur certains workloads).
Quand le choisir
- Optimisation, simulation, calcul scientifique, finance quantitative
- Cas où Python devient un goulot d’étranglement et où la performance est centrale
À noter Julia progresse vite, mais le choix dépend souvent des besoins d’intégration et de la maturité de l’écosystème dans l’équipe.
Matlab
Simulation, modélisation, ingénierie
Matlab est très utilisé en ingénierie et recherche pour la simulation, la modélisation, le prototypage de systèmes, le traitement du signal, et la visualisation scientifique, avec un environnement intégré orienté productivité.
Quand le choisir Projets d’ingénierie, contrôle/commande, systèmes, simulation — surtout si l’écosystème Matlab est déjà un standard du domaine.
Java
L’entreprise, la JVM, et l’industrialisation
Java reste important dans l’écosystème Big Data et dans les organisations où la JVM est la colonne vertébrale. On le retrouve pour des services data, des connecteurs, des pipelines robustes, et des systèmes où la stabilité et les performances sont critiques.
Quand le choisir
- Applications à grande échelle, production robuste, intégration entreprise
- Stack Hadoop/Spark, services et plateformes data
C++
Quand la performance et la latence passent avant tout
C++ n’est pas le langage le plus courant pour l’analyse “classique”, mais il est incontournable dès que les contraintes de performance, de mémoire, d’embarqué ou de latence deviennent extrêmes.
Rôle fréquent C++ sert souvent de “moteur” sous-jacent : certaines bibliothèques data/IA sont accélérées via du code natif.
Go (Golang)
Data engineering et services performants, sans complexité excessive
Go est de plus en plus utilisé côté infrastructure data : ingestion, APIs, workers, ETL/ELT, tooling interne, où la simplicité, la concurrence (goroutines) et le déploiement (binaire unique) offrent un bon compromis.
Quand le choisir
- Services data, pipelines, ingestion, outillage, observabilité
- Quand on veut du “prod-first” sans lourdeur JVM
Comment choisir rapidement ?
Choix “analyse & ML”
- Python si besoin ML/IA, automatisation, mise en prod, écosystème très large.
- R si priorité stats avancées, analyses rigoureuses, dataviz analytique et reporting.
- SQL dans tous les cas : extraction, préparation et fiabilisation au plus près des données.
Choix “scale & infrastructure”
- Scala/Java si Spark et le distribué deviennent le cœur du traitement.
- Go pour services, ingestion, tooling, pipelines pragmatiques et performants.
- Julia/C++ si la performance calculatoire devient un facteur limitant.
Conclusion pratique Le duo le plus fréquent en entreprise reste SQL + Python (ou SQL + R), complété par Scala/Java/Go selon les contraintes de volumétrie et d’industrialisation.
FAQ
SQL suffit-il pour “faire de l’analyse” ?
SQL est excellent pour extraire, nettoyer, agréger et produire des KPI. Pour du ML/IA, des stats avancées ou des visualisations sophistiquées, on complète souvent avec Python ou R.
Python ou R : lequel choisir en premier ?
Python est généralement plus polyvalent (ML, automatisation, production). R reste très fort en statistique et en dataviz analytique. Le contexte (équipe, use cases, stack existante) tranche souvent.
Scala est-il obligatoire avec Spark ?
Non, Spark existe aussi en Python. Scala devient pertinent quand on veut une intégration JVM très poussée, des performances stables et un contrôle fin dans un environnement distribué.
Pourquoi garder Java si Python est partout ?
Java reste très solide pour des systèmes à grande échelle et des plateformes data robustes (services, connecteurs, intégration entreprise), et l’écosystème JVM reste central dans beaucoup d’organisations.
Conclusion
Les langages “data” ne se remplacent pas, ils se complètent. Python et R dominent l’analyse et la modélisation, SQL structure l’accès à la donnée, et Scala/Java/Go prennent le relais quand l’infrastructure et le passage à l’échelle deviennent prioritaires. Julia et C++ s’imposent lorsque la performance devient la contrainte principale.
Dernier mot Un bon choix n’est pas “le langage le plus populaire”, mais celui qui minimise la dette technique tout en maximisant la vitesse de livraison et la qualité des résultats.
