La Darpa veut adapter Python à la manipulation des Big Data

La très sérieuse Darpa, l’agence de R&D du ministère de la Défense américaine, a investi 3 millions de dollars dans la société Continuum Analytics pour renforcer les fonctions du langage Python en matière de traitement et de visualisation des Big Data.

La très sérieuse Darpa, l’agence de R&D du ministère de la Défense américaine, a investi 3 millions de dollars dans la société Continuum Analytics pour renforcer les fonctions du langage Python en matière de traitement et de visualisation des Big Data. Ce financement s’inscrit dans un vaste de projet de recherche de quatre ans - avec un financement 100 millions de dollars - baptisé XData, dont l’objectif est de faire émerger des outils Open Source de manipulation des données en volume. 

Avec cet argent, Continuum Analytics, reconnue pour son expertise dans les outils d’analyse de données bâtis sur Python, compte ainsi étendre les possibilités du langage en musclant les capacités des bibliothèques NumPy et SciPy utilisées notamment dans les milieux scientifiques. Des développements autour de nouvelles techniques de « visualisation pour l’exploration interactive de données » sont également prévus. En outre, cet investissement contribuera à pousser les développements des produits même de Continuum Analytics, notamment autour de Blaze, Numba et Bokeh. Blaze, présenté comme « la prochaine génération de NumPy », propose ainsi d’écrire en Python, via une série de couches d’abstraction, des programmes capables d’interargir avec de grandes quantité des données dans un environnement distribué et d’y effectuer des travaux analytiques. 

« Via une nouvelle approche reposant sur Python, Continuum Analytics s’attaquera aux problématiques de scalabilité, d’interactivité et de flexibilité, tout en conservant un modèle de conception simple pour les utilisateurs non programmeurs », affirme la société dans un communiqué. L’idée est ainsi d’exploiter la courbe d’apprentissage rapide de Python, ainsi que sa lisibilité, afin d’en faire un langage accessible pour les analystes Big Data - les fameux et très attendus Data Scientists - qui à l’origine, ne sont pas développeurs, raconte en substance Peter Wang, président de Continuum Analytics, chez nos confrères d’IT World.  

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