Comment choisir un IDE pour la science des données

Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.

Le besoin d’organisation en science des données

Le besoin d’un environnement de développement intégré (IDE) en science des données est omniprésent en raison des différents langages et technologies utilisés dans ce domaine. Cependant, certaines options disponibles comme Jupyter Notebook, Rstudio, etc., prennent en charge le travail d’un data scientist.

Ce sont d’excellents endroits pour commencer et servir de bonne base. Mais à mesure que vos projets de science des données deviennent plus complexes et que vous commencez à développer votre équipe et peut-être même votre organisation, vous avez besoin de quelque chose de plus complet pour gérer facilement tous les aspects du projet sur une seule plateforme.

Qu’est-ce qu’un IDE ?

Un IDE est une interface qui prend en charge votre processus de développement. Il doit être facile à utiliser mais suffisamment puissant pour fournir les outils nécessaires aux différentes étapes de développement, telles que la conception, le codage, le débogage, les tests et le déploiement.

Avantages d’un IDE dédié à la science des données

Le domaine de la science des données est vaste et compte de nombreuses branches. Souvent, il ne s’agit pas d’une seule personne travaillant sur un projet ou un problème de science des données. Au lieu de cela, vous pouvez avoir plusieurs équipes travaillant ensemble ou même des contributeurs externes ou des pigistes vous aidant à résoudre vos problèmes de science des données.

Une plate-forme centrale où tout le monde peut collaborer est cruciale pour partager du code, des modèles, des résultats et d’autres artefacts de vos projets. Cela contribuera à augmenter la productivité et la collaboration. De plus, avoir un IDE hautement personnalisé pour la science des données vous aidera à vous concentrer sur ce que vous faites sans être distrait par d’autres choses, telles que des fenêtres et des applications supplémentaires qui peuvent apparaître en arrière-plan.

Différentes utilisations de projet pour IDE

Un IDE est un outil qui vous aide à écrire du code. Cependant, il existe différents types de langages de programmation et de types de données qui ont chacun leur IDE. Certains IDE sont explicitement conçus pour une langue, tandis que d’autres peuvent être utilisés dans plusieurs langues. Certains IDE sont adaptés à des types de données spécifiques, comme des images ou des fichiers audio ; d’autres sont conçus pour travailler avec des fichiers texte tels que des feuilles de calcul CSV (valeurs séparées par des virgules) et JSON (JavaScript Object Notation). Il existe même une catégorie particulière dédiée aux outils conçus pour fonctionner avec des modèles de machine learning !

Identifier le type de projet que vous ferez vous aidera à déterminer quel IDE vous convient. Cependant, ce n’est pas toujours facile car chaque membre de l’équipe peut utiliser différents outils à différents moments de sa journée de travail, selon qu’il écrit du code de production ou qu’il exécute des expériences pour tester de nouvelles théories avant de les implémenter ultérieurement dans des systèmes de production. .

Travailler avec plusieurs langues à la fois

En plus des langages utilisés pour développer des applications de science des données, il est essentiel d’avoir un IDE qui vous permet de travailler avec plusieurs langages simultanément. Par exemple, si vous travaillez en Python mais que vous avez besoin d’accéder au code SQL ou R, il est logique d’avoir ces langages disponibles en un seul endroit afin que vous puissiez facilement basculer entre eux.

Un IDE multilingue peut être bénéfique pour les data scientists qui connaissent plusieurs langages de programmation. Par exemple, supposons que votre équipe travaille principalement en Python, mais compte des membres qui ont occasionnellement besoin d’accéder à des scripts SQL ou R. Dans ce cas, un IDE multilingue leur facilitera la vie en leur donnant tout ce dont ils ont besoin dans le même environnement applicatif.

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Expérimentez avec quelques-uns

L’IDE que vous choisirez dépendra de vos besoins et de vos préférences. Essayez quelques IDE avant de choisir celui à utiliser, car certains peuvent être plus confortables que d’autres. Par exemple, certains IDE ont des fonctionnalités qui vous permettent de visualiser les données en temps réel, tandis que d’autres ont des outils de complétion de code et de coloration syntaxique qui peuvent faciliter le codage. De plus, assurez-vous que l’IDE est compatible avec votre système d’exploitation et votre langage de programmation ; si ce n’est pas le cas, le logiciel risque de ne pas fonctionner correctement.

Aller au-delà des bases

Maintenant que vous avez considéré les bases, il est temps d’aller au-delà.
L’essentiel est de s’assurer que votre IDE possède toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin. Il devrait être facile pour un débutant mais suffisamment puissant pour les utilisateurs avancés, avec un bon support et une base de code stable. Assurez-vous qu’il est protégé contre les vecteurs d’attaque tels que les scripts intersites (XSS) ou les vulnérabilités d’injection SQL. Si vous travaillez sur le projet avec une équipe ou partagez du code avec d’autres développeurs, considérez qu’il est facile pour eux d’apprendre/d’utiliser votre IDE s’il n’est pas déjà familier.

Choisir un IDE est une décision très personnelle. S’il y a quelque chose que vous savez ne fonctionnera pas pour vous, ne vous sentez pas mal d’opter pour une autre option. Mais rappelez-vous : la meilleure façon de savoir lequel fonctionne le mieux est de l’essayer vous-même !

Conseils avant de démarrer un projet IDE

Assurez-vous de nettoyer votre projet avant de commencer. Vous n’êtes pas obligé de tout faire en même temps, mais disposer d’un espace de travail propre est essentiel pour minimiser les erreurs et garantir que votre code fait ce que vous pensez qu’il fera. Vous pouvez mettre votre projet en bonne forme par petites étapes ou par un pas de géant, à vous de choisir !

Voici quelques tâches que vous pouvez effectuer pour améliorer votre projet :

• Organisez les fichiers dans des dossiers.
• Assurez-vous d’avoir un fichier README pour expliquer ce que fait votre projet, comment l’exécuter et comment interagir avec lui.
• Nettoyez le code pour qu’il soit plus lisible et moins encombré.
• Utilisez des commentaires dans votre code pour le rendre plus simple pour les autres (et futurs) codeurs.
• Supprimez les anciens fichiers dont vous n’avez plus besoin.

Conclusion

L’essentiel est d’expérimenter toutes les options et de choisir un IDE qui répond à vos besoins. J’espère que cet article a été bénéfique et vous a donné quelques idées sur où commencer. De plus, je publierai aujourd’hui un autre article couvrant les meilleurs IDE pour la science des données, ce qui, espérons-le, vous aidera un peu à prendre votre décision.

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.

© 2022 Hassan