Using programming languages is something data science doesn’t exist without. The broadness of data science and the sheer number of programming languages available makes it quite hard to decide which language to use and when.
My approach here is to show you the most common use cases of programming in data science. From there on, I’ll go through programming languages that are most suited to a specific use case. I couldn’t analyze them all, of course. I needed to narrow them down.
Which I did, thanks to a certain survey.
When it comes to programming language popularity, we will use Anaconda’s (Python’s distribution) 2021 survey.
Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.
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