À l’ère du numérique, le data scientist est au cœur des stratégies d’expansion des entreprises. Il permet aux sociétés d’exploiter les données recueillies pour prendre des décisions éclairées. Afin de mener à bien sa mission, ce professionnel a besoin de plusieurs outils importants, à l’instar du notebook. Pour les data scientists, il est la clé pour analyser, visualiser et explorer convenablement les données. Sa mise en place implique toutefois de tenir compte de plusieurs paramètres. Découvrez donc tous les éléments à prendre en compte pour lancer rapidement votre notebook.
L’importance des notebooks pour les data scientists
Pour les data scientists, les notebooks offrent un environnement interactif dans lequel les utilisateurs peuvent écrire et exécuter leurs codes. Cela facilite notamment l’expérimentation de différents algorithmes et permet de mieux visualiser les résultats. Cet environnement favorise par ailleurs la mise en place de processus itératifs pour explorer les données et développer des modèles d’analyse plus performants.
Puisque les notebooks permettent d’intégrer au code du texte et des images, ils facilitent la documentation des étapes de l’analyse et l’explication des résultats. Ils intègrent des fonctionnalités de visualisation avancées, simplifiant ainsi le travail du data scientist et l’aidant à créer de meilleurs graphiques d’exploitation des données. En enregistrant tout le processus d’analyse dans un seul document, ils permettent aux autres professionnels de valider les résultats obtenus.
Cet outil favorise également la collaboration, la communication et le partage d’idées entre les membres d’une équipe ou avec des experts dans d’autres domaines d’expertise. Il peut être utilisé pour développer des modèles d’apprentissage automatique. Ce faisant, il vous permet de déployer directement un modèle dans un environnement de production. Puisqu’il peut prendre en charge plusieurs langages de programmation (Python, Julia, R, etc.), vous pouvez utiliser les outils qui conviennent le mieux à vos besoins et vos compétences.
Utilisez les bons outils numériques pour le lancement de votre notebook
En tant que data scientist, le choix des bons outils numériques garantit la fiabilité, l’efficacité et la reproductibilité de votre travail. Cela vous permet d’explorer les modèles et de visualiser les résultats de manière bien plus efficace. L’utilisation des outils adaptés à vos besoins peut par ailleurs augmenter votre flux de travail et vous permettre de résoudre plus rapidement les problèmes. En utilisant les bonnes solutions pour écrire votre code, vous pouvez rendre vos analyses reproductibles et permettre à d’autres personnes de vérifier vos résultats en utilisant le code. Vous renforcez ainsi la crédibilité de votre travail et garantissez la précision de vos analyses.
Pour lancer votre notebook, vous avez le choix entre les outils open source et ceux hébergés. Privilégiez les offres hébergées comme le quantum netbook par exemple pour avoir un accès utilisateur sécurisé. Outre le fait de simplifier l’utilisation de vos données, cette option vous permet d’accéder aux plus grands frameworks d’intelligence artificielle et d’émulateurs quantiques : TensorFlow, Hugging Face, Perceval de Quandela, etc. Elle comprend par ailleurs les éditeurs de codes les plus utilisés et ceux compatibles avec les applicatifs leaders du marché.
Configurez votre environnement de travail avec les bibliothèques nécessaires
Les bibliothèques vous fournissent des outils et des fonctionnalités importantes pour manipuler, explorer et modéliser les données. Configurer votre environnement de travail avec ces éléments vous permet de mener à bien votre projet. Pour cela, vous devez utiliser les bonnes bibliothèques afin d’évaluer les modèles de données avec les outils adéquats et de travailler plus rapidement. Puisque ces bibliothèques comprennent une multitude de fonctionnalités avancées destinée à l’analyse statistique et la visualisation des résultats, vous pouvez résoudre plus efficacement les problèmes auxquels vous êtes confronté.
Configurer votre environnement de travail avec les bibliothèques nécessaires vous permet d’augmenter votre productivité et d’améliorer la qualité de vos analyses. Dans le cadre des projets de machine learning, priorisez les bibliothèques comme Scikit-learn et PyTorch. Elles fournissent de très bons outils et des fonctionnalités avancées pour construire et évaluer les modèles prédictifs. Pour le traitement des données, privilégiez les bibliothèques comme NumPy, SciPy et Pandas. Elles offrent des fonctions optimisées pour les opérations courantes comme le filtrage, le regroupement et le calcul des statistiques.
Data scientist : et si vous utilisiez des templates préexistants ?
L’utilisation de templates préexistants dans la conception de notebook vous offre plusieurs avantages. Puisqu’ils comprennent une structure de base, cela vous permet de vous concentrer uniquement sur l’analyse des données plutôt que sur la mise en place de l’infrastructure initiale. Avec ces outils, vous gagnez du temps précieux en commençant votre travail sans avoir à installer manuellement chaque élément.
Vous pouvez également maintenir une certaine cohérence dans la structure de vos notebooks, ce qui facilite la collaboration avec les autres membres de l’équipe. Puisque les templates sont conçus en suivant des normes spécifiques et les bonnes pratiques recommandées, vous êtes sûr de respecter les règles de rigueur. Vous serez en mesure d’anticiper les potentiels problèmes et de mieux détecter les erreurs commises dans le codage.
Intégrez des outils de versioning
Les logiciels de versioning permettent de stocker et de gérer du code. Recourir à ces solutions pour le lancement de votre notebook vous permet de suivre et de vérifier les modifications apportées à votre code source. Cela vous aide à garder une trace des ajouts effectués et de parcourir l’historique de modification à tout moment. Au besoin, vous pourrez revenir en arrière pour récupérer des éléments d’une version antérieure. Vous serez par ailleurs en mesure de :
- concevoir une liste de contrôle de merges,
- créer des pull-requests afin d’approuver la revue du code,
- rédiger directement des commentaires dans le code source.
Les outils de versioning vous aident à suivre en temps réel l’avancement du projet et des différentes tâches. Ils vous donnent la possibilité de limiter l’accès à certains utilisateurs et d’utiliser des autorisations pour cadrer leurs actions ou de valider leurs modifications. Pour choisir l’outil de versioning à privilégier, prenez en compte son espace de stockage : il doit pouvoir conserver tous les fichiers modifiés. Le logiciel doit également assurer une mise à jour régulière et tenir compte des modifications apportées aux fichiers en temps réel. Évaluez enfin le coût proposé en tenant compte des fonctionnalités, de la vitesse d’exécution des tâches et de la performance de l’outil.