Top 5 des outils indispensables en Data Science 🔧

Vous savez tout sur les métiers de la Data (si ce n'est pas le cas, 👉 cliquez ici 👈) mais vous ne savez peut-être pas quels sont les outils qu’utilisent les Data Scientists (entre autres) pour mener à bien leurs missions ? C’est ce que je vous présente aujourd’hui !

Il existe une multitude de plateformes ou logiciels disponibles et vous ou vos Data Scientist utilisez possiblement des outils différents des nôtres mais vous trouverez dans cet article les outils, selon nous, indispensables pour faire de la Data Science 📊.

Avant toute chose, pour travailler avec la data, il faut de la data. On est donc amené à utiliser des outils de stockage et de gestion des données 🗃️.

Excel

Le premier outil, et je n’ai aucun doute sur le fait que vous le connaissiez déjà, c’est Excel.

Et oui ! On dit souvent que Excel finira par ne plus être utilisé et sera remplacé par des outils plus performants. *

En réalité, on l’utilise encore chaque jour !

Pour concevoir une base de données, pour la visualiser ou encore pour faire des requêtes simples, Excel reste un outil intéressant. En tant que Data Analyst, j’utilise moi-même régulièrement cet outil ou son équivalent sur Google (Google Sheet) et je dois dire que dans certains cas, cela me fait gagner beaucoup de temps⌚.

Je l’utilise notamment pour la mise en forme des données ou pour générer rapidement des graphiques.

Bien entendu, comme tout outil, il possède des limites ❌. Il n’est pas adapté aux bases de données volumineuses sur lesquelles on est amené à travailler et qui dépassent les millions de lignes parfois.

Bien que son utilisation soit limitée, le tableur reste un outil très utilisé en Data Science et très accessible quel que soit le domaine.

MySQL

Contrairement à Excel, MySQL est un outil permettant de gérer et de stocker de grandes bases de données. Il permet d’avoir une vision globale de la base de données et des différentes tables qui la compose. Cela est très pratique dans le cas des entreprises qui possèdent beaucoup de données de différentes sources 💾.

Comme son nom l’indique, MySQL est un outil sur lequel les requêtes sont faites dans le langage SQL, il faut donc un minimum d’expertise pour l’utiliser.

Cet outil permet de gérer les bases de données, ou simplement de faire des exports personnalisés pour utiliser les données dans d’autres logiciels. MySQL ne permet pas la génération de graphiques et n’est pas très adapté pour la réalisation d’analyses poussées.

Certaines entreprises utilisent plutôt phpMyAdmin ou encore MongoDB mais le principe reste le même.

Stocker les données n’est pas suffisant et elles ne servent à rien si elles ne sont pas exploitées. Pire encore ! Les données non exploitées coûtent de l’argent 💰 et par-dessus tout sont mauvaises pour l’environnement 🌿. De nombreux outils existent pour l’exploitation des données, ci-dessous je vous présente les 2 que nous utilisons le plus.

Jupyter Notebook

Pour les analyses plus approfondies, on utilise généralement les outils proposés par l’environnement Anaconda Navigator.

Anaconda propose un environnement complet dans les langages Python et R, avec de nombreux packages préinstallés. Jupyter, notamment, est une interface permettant de créer des Notebooks très lisibles. C’est idéal lorsque l’on travaille en équipe et que l’on est amené à se partager des codes.

Il permet de concevoir des codes plus propres, de créer une hiérarchie dans le code et de voir les résultats de chaque requête au fur et à mesure 🧹.

Pour faire simple, les Notebooks permettent de rassembler dans un même document, du texte, des images, des formules mathématiques et du code informatique exécutable 👌🏻.

Jupyter possède aussi son équivalent sur Google avec Google Colab qui propose une partie gratuite ainsi qu’une option payante.

R Studio

Dans le même genre mais plus utilisée pour les statistiques, la plateforme R Studio propose une interface graphique intuitive. Cette fois-ci dans le langage R, elle permet de visualiser et de requêter facilement les bases de données. Avantage de cette plateforme, elle permet assez simplement de générer des rapports PDF contenant les résultats ✅.

Résultats, un gain de temps pour le Data Scientist qui peut faire ses calculs et ses rapports en même temps et un support visuel beaucoup plus communicatif pour le métier.

Pour aller plus loin dans l’exploitation des données, il faut pouvoir les mettre à disposition du métier, or, tout le monde n’a pas les compétences pour comprendre les bases de données complexes et encore moins du code. C’est pourquoi une solution magique (ou presque) existe…les tableaux de bord !📈 Ces outils permettent de fournir au métier une interface fonctionnelle permettant de visualiser des résultats en faisant facilement des filtres.

Data Studio

Outil mis à disposition par Google, Data Studio permet la réalisation de tableaux de bord complets et accessibles à tous. L’avantage de cet outil est qu’il peut être directement mis en relation avec la base de données ce qui lui permet d’être mis à jour en temps réel. C’est un outil gratuit et assez fonctionnel. Il permet de concilier tableaux, graphiques sur plusieurs pages et avec des filtres différents 📆.

Pour aller encore plus loin, il existe également Tableau et Power BI, ce sont des outils payants cette fois mais qui offrent beaucoup plus de fonctionnalités.

J’espère que vous y voyez plus clair en ce qui concerne les outils en Data Science 🤓.

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