Les 10 meilleurs outils de science des données à utiliser en 2024

Le paysage de la science des données se développe rapidement et de nombreux outils sont disponibles pour aider les scientifiques des données dans leur travail. Dans ce billet, nous allons discuter des 10 meilleurs outils de science des données que vous pourrez utiliser en 2024. Ces outils vous aideront à ingérer, nettoyer, traiter, analyser, visualiser et modéliser les données. En outre, certains outils proposent également des écosystèmes d'apprentissage automatique pour le suivi, le développement, le déploiement et la surveillance des modèles.

Le rôle des outils de science des données

Les outils de science des données sont essentiels pour aider les scientifiques et les analystes à extraire des informations précieuses des données. Ces outils sont utiles pour le nettoyage, la manipulation, la visualisation et la modélisation des données.

Avec l'avènement du ChatGPT, de plus en plus d'outils sont intégrés aux modèles GPT-3.5 et GPT-4. L'intégration d'outils assistés par l'IA facilite encore l'analyse des données et l'élaboration de modèles par les data scientists.

Par exemple, les capacités d'IA générative(PandasAI) ont fait leur apparition dans des outils plus simples comme pandas, permettant aux utilisateurs d'obtenir des résultats en écrivant des messages en langage naturel. Cependant, ces nouveaux outils ne sont pas encore largement utilisés par les professionnels des données.

De plus, les outils de science des données ne sont pas limités à une seule fonction. Ils fournissent des capacités supplémentaires pour effectuer des tâches avancées et, dans certains cas, offrent la science des données à l'écosystème. Par exemple, MLFlow est principalement utilisé pour le cursus des modèles. Cependant, il peut également être utilisé pour l'enregistrement, le déploiement et l'inférence de modèles.

Critères de sélection des outils de science des données

La liste des 10 meilleurs outils est basée sur les caractéristiques clés suivantes :

1. Popularité et adoption: Les outils qui bénéficient d'une large base d'utilisateurs et du soutien de la communauté disposent de plus de ressources et de documentation. Les outils populaires à code source ouvert bénéficient d'améliorations continues.
2. Facilité d'utilisation: Des flux de travail intuitifs, sans codage important, permettent d'accélérer le prototypage et l'analyse.
3. Évolutivité: Capacité à traiter des ensembles de données importants et complexes.
4. Capacités de bout en bout: Des outils qui prennent en charge diverses tâches telles que la préparation des données, la visualisation, la modélisation, le déploiement et l'inférence.
5. Connectivité des données: Flexibilité pour se connecter à diverses sources et formats de données comme les bases de données SQL, NoSQL, les API, les données non structurées, etc.
6. L'interopérabilité: Intégration transparente avec d'autres outils.

Examen complet des meilleurs outils de science des données pour 2024

Dans cette étude, nous explorerons les outils nouveaux et établis qui sont devenus essentiels pour les scientifiques des données sur le lieu de travail. Ces outils ont plusieurs caractéristiques communes : ils sont facilement accessibles, conviviaux et offrent de solides capacités d'analyse des données et d'apprentissage automatique.

Outils basés sur Python pour la science des données

Python est largement utilisé pour l'analyse et le traitement des données, ainsi que pour l'apprentissage automatique. Sa simplicité et sa grande communauté de développeurs en font un choix populaire.

1. les pandas

pandas permet de nettoyer, de manipuler et d'analyser les données et de créer des fonctionnalités en toute transparence en Python. C'est la bibliothèque la plus utilisée par les professionnels des données pour toutes sortes de tâches. Vous pouvez désormais l'utiliser également pour la visualisation de données.

Notre antisèche pandas peut vous aider à maîtriser cet outil de science des données.

2. Seaborn

Seaborn est une puissante bibliothèque de visualisation de données construite au-dessus de Matplotlib. Il est livré avec une gamme de thèmes par défaut beaux et bien conçus et est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des DataFrame pandas. Avec Seaborn, vous pouvez créer rapidement et facilement des visualisations claires et expressives.

3. Scikit-learn

Scikit-learn est la bibliothèque Python de référence pour l'apprentissage automatique. Cette bibliothèque fournit une interface cohérente pour les algorithmes courants, notamment la régression, la classification, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. Il est optimisé pour les performances et largement utilisé par les scientifiques des données.

Outils de science des données en libre accès

Les projets open-source ont contribué à faire progresser le domaine de la science des données. Ils fournissent une multitude d'outils et de ressources qui peuvent aider les scientifiques des données à travailler de manière plus efficace.

4. Carnets Jupyter

Jupyter Notebooks est une application web open-source populaire qui permet aux scientifiques des données de créer des documents partageables combinant du code en direct, des visualisations, des équations et des explications textuelles. Idéal pour l'analyse exploratoire, la collaboration et l'établissement de rapports.

5. Pytorch

Pytorch est un cadre d'apprentissage automatique très flexible et open-source qui est largement utilisé pour développer des modèles de réseaux neuronaux. Il offre une modularité et un vaste écosystème d'outils permettant de traiter différents types de données, telles que les données textuelles, audio, visuelles et tabulaires. Grâce à la prise en charge des GPU et TPU, vous pouvez multiplier par 10 l'apprentissage de vos modèles.

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6. MLFlow

MLFlow est une plateforme open-source de Databricks qui permet de gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout. Il permet de suivre les expériences, d'empaqueter les modèles et de les déployer en production tout en maintenant la reproductibilité. Il est également compatible avec les LLM de cursus et supporte à la fois l'interface de ligne de commande et l'interface utilisateur graphique. Il fournit également une API pour Python, Java, R et Rest.

7. Hugging Face

Le Hugging Face est devenu une solution unique pour le développement de l'apprentissage automatique en open-source. Il offre un accès facile aux ensembles de données, aux modèles de pointe et à l'inférence, ce qui rend pratique la formation, l'évaluation et le déploiement de vos modèles à l'aide de divers outils de l'écosystème Hugging Face. En outre, elle donne accès à des GPU haut de gamme et à des solutions d'entreprise. Que vous soyez un étudiant, un chercheur ou un professionnel de l'apprentissage automatique, c'est la seule plateforme dont vous avez besoin pour développer des solutions de premier ordre pour vos projets.

Outils propriétaires de science des données

Les plateformes propriétaires robustes offrent des capacités à l'échelle de l'entreprise, une configuration en un clic et une facilité d'utilisation. Ils assurent également l'assistance et la sécurité de vos données.

8. Tableau

Tableau est un leader dans le domaine des logiciels de veille stratégique. Il permet des visualisations de données et des tableaux de bord interactifs et intuitifs qui permettent d'obtenir des informations à partir de données à grande échelle. Avec Tableau, les utilisateurs peuvent se connecter à une grande variété de sources de données, nettoyer et préparer les données pour l'analyse, puis générer des visualisations riches comme des diagrammes, des graphiques et des cartes. Le logiciel est conçu pour être facile à utiliser, permettant aux utilisateurs non techniques de créer des rapports et des tableaux de bord par simple "glisser-déposer".

9. RapidMiner

RapidMiner est une plateforme d'analyse avancée de bout en bout pour la création de pipelines d'apprentissage automatique et de données qui offre un concepteur visuel de flux de travail pour rationaliser le processus. De la préparation des données au déploiement des modèles, RapidMiner fournit tous les outils nécessaires pour gérer chaque étape du flux de travail de ML. Le concepteur visuel de flux de travail au cœur de RapidMiner permet aux utilisateurs de créer des pipelines en toute simplicité, sans avoir à écrire de code.

Outils d'IA

Au cours de l'année écoulée, les outils d'IA sont devenus essentiels pour l'analyse des données. Ils sont utilisés pour la génération de code, la validation, la compréhension des résultats, la génération de rapports, etc.

10. ChatGPT

ChatGPT est un outil alimenté par l'IA qui peut vous assister dans diverses tâches de science des données. Il offre la possibilité de générer du code Python et de l'exécuter, et peut également générer des rapports d'analyse complets. Mais ce n'est pas tout. ChatGPT est équipé d'une variété de plugins qui peuvent être très utiles pour la recherche, l'expérimentation, les mathématiques, les statistiques, l'automatisation et l'examen de documents. Parmi les fonctionnalités les plus remarquables, citons DALLE-3 (génération d'images), Browser with Bing et ChatGPT Vision (reconnaissance d'images).

Vous pouvez vous référer à un Guide d'utilisation de ChatGPT pour les projets de science des données pour apprendre à utiliser ChatGPT et à construire des projets de science des données de bout en bout.

Projets et ressources pratiques

Vous cherchez des moyens d'appliquer ces outils de données à des ensembles de données réels ? DataCamp a tout prévu. Ils proposent des projets guidés et non guidés qui peuvent être chargés sur un ordinateur portable doté d'une intelligence artificielle appelé DataLab, ce qui vous permet de commencer à travailler sur un projet immédiatement. La liste des projets de DataCamp est vaste et couvre un éventail de sujets, notamment le traitement des données, l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données, les MLOps, les LLMs, le NLP, et bien plus encore.

Voici les liens vers d'autres projets qui vous aideront à appliquer des outils de pointe à vos données :

• 7 projets d'IA passionnants pour les apprenants débutants, intermédiaires et avancés
• 5 projets construits avec des modèles génératifs et des outils open source
• 60+ projets Python pour tous les niveaux d'expertise
• 6 projets Tableau pour vous aider à développer vos compétences
• 10 projets SQL pour tous les niveaux, prêts à être portés au portfolio
• 20 projets d'analyse de données pour tous les niveaux
• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux

Conclusion

Des développements passionnants se produisent dans le domaine dynamique de la science des données, où l'innovation est la norme. Ce billet de blog fournit un aperçu complet des 10 principaux outils de science des données qui gagnent en popularité et dont l'adoption augmentera probablement en 2024.

Les bibliothèques basées sur Python, telles que Pandas, Seaborn et Scikit-learn, offrent de solides capacités de préparation, d'analyse, de visualisation et de modélisation des données. Les plateformes open source telles que MLflow, Pytorch et Hugging Face accélèrent l'expérimentation, le développement et le déploiement. Des solutions propriétaires telles que Tableau et RapidMiner permettent une veille stratégique à l'échelle de l'entreprise et une gestion de bout en bout du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Et les nouveaux assistants IA comme ChatGPT génèrent du code et des insights, ce qui stimule la productivité.

Si vous aspirez à devenir un data scientist compétent et à acquérir une expertise dans l'utilisation de ces outils, inscrivez-vous dans un cursus professionnel Data Scientist with Python. Ce programme vous permettra d'acquérir les compétences essentielles requises pour exceller en tant que data scientist, depuis la manipulation des données jusqu'à l'apprentissage automatique.