Les 6 meilleurs IDE Python pour la science des données en 2026

1. DataLab

DataLab est le bloc-notes cloud de DataCamp qui permet à tout utilisateur d'analyser des données, de collaborer et de partager des informations avec son équipe. DataLab peut être utilisé à la fois pour apprendre la science des données et pour effectuer concrètement des travaux dans ce domaine, en tant que plateforme autonome de blocs-notes. Il propose des ensembles de données prêts à l'emploi qui vous permettent de commencer rapidement à vous exercer et à analyser des données réelles. 

DataLab propose également des modèles pour vous aider à vous lancer plus rapidement dans des types de projets spécifiques, ainsi que des fonctionnalités de collaboration qui facilitent la modification et l'annotation des projets. Lorsque vous utilisez DataLab, vous pouvez vous connecter à l'entrepôt de données de votre organisation et partager des blocs-notes avec votre équipe chargée des données, comme vous le feriez sur Google Docs. DataLab prend en charge Python, R et SQL.

IDE DataLab de DataCamp. Image fournie par l'auteur.

Pros

• Prise en charge de Python, R et SQL.
• Propose un forfait gratuit et plusieurs options premium.
• Ensembles de données et modèles intégrés pour commencer à coder rapidement.
• Veuillez télécharger vos propres données et vous connecter à l'entrepôt de données de votre entreprise.
• Excellents outils pour la collaboration et le partage de code.
• Aucune installation n'est requise.

Cons

• Ne prend pas en charge autant de langues que certains autres IDE.
• Une connexion Internet est nécessaire pour coder et accéder aux fichiers. 

2. Carnet JupyterLab et carnet Jupyter

IDE Jupyter Lab Notebook. Image fournie par l'auteur.

JupyterLab et Jupyter Notebook sont deux des logiciels gratuits les plus populaires pour la science des données. Il s'agit de deux outils accessibles sur le Web. Jupyter Notebook est l'application originale de cahier web et est particulièrement adaptée aux débutants grâce à son interface simple centrée sur les documents. 

JupyterLab constitue la nouvelle version de ce logiciel. Il offre un environnement de développement interactif et modulaire, facilitant ainsi la configuration d'un flux de travail personnalisé. Vous pouvez utiliser JupyterLab pour les flux de travail dans les domaines de la science des données, du calcul scientifique, du journalisme computationnel et de l'apprentissage automatique.   

Jupyter prend en charge plus de 40 langages de programmation, dont Python et R, ainsi que d'autres langages de données tels que Julia et Scala. Il est également très facile à installer à l'aide d'une simple commande pip, et vous pouvez également l'essayer sur votre navigateur avant de l'installer. 

Pros

• Prend en charge plus de 40 langages de programmation.
• Offre de nombreuses fonctionnalités pour personnaliser votre flux de travail.

Cons

• Nécessite le téléchargement d'un logiciel.

3. Spyder

d's dans l'IDE Spyder. Image fournie par l'auteur.

Spyder est un environnement gratuit et open source développé pour le codage en Python. Cet outil comprend des fonctionnalités avancées d'édition, de débogage et de profilage qui simplifient et optimisent considérablement le codage en Python. 

Par exemple, l'éditeur propose une fonctionnalité de saisie automatique, la coloration syntaxique, le fractionnement horizontal et vertical, ainsi que d'autres outils permettant d'améliorer l'efficacité du codage. Tous ces éléments contribuent à rendre l'expérience de codage et de débogage plus facile et plus personnalisable. Cet outil dispose également de fonctionnalités avancées telles qu'un explorateur de variables, qui vous permet de visualiser les variables que vous avez créées avec votre code, et un explorateur de graphiques facile à utiliser pour consulter et enregistrer les graphiques créés par votre code.  

Spyder propose également d'autres plugins pour étendre les fonctionnalités du logiciel, notamment un bloc-notes, un terminal et un logiciel de test.  

Pros

• Offre de nombreuses fonctionnalités avancées et possibilités de personnalisation de l'interface. 
• Entièrement gratuit et open source.
• Dispose de plugins supplémentaires pour étendre les fonctionnalités de l'outil.

Cons

• Prend uniquement en charge la programmation Python.
• Ceci est un peu avancé pour les programmeurs débutants.

4. Visual Studio

Visual Studio IDE. Image fournie par l'auteur.

Visual Studio est un environnement de développement intégré (IDE) développé par Microsoft dans le but de faciliter le codage, le débogage et la collaboration. Visual Studio est un environnement de développement intégré (IDE) plus avancé qui offre des fonctionnalités supplémentaires aux programmeurs, telles que des compilateurs, des outils de complétion de code, des outils de conception graphique et d'autres fonctionnalités de développement utiles. Ces fonctionnalités facilitent et accélèrent les processus de codage et de débogage. 

Visual Studio fournit également des conseils lors de l'écriture de certains codes, comme la définition d'une fonction, ce qui en fait un excellent outil d'apprentissage pour les débutants. Cet IDE est compatible avec Windows, Mac et Linux et prend en charge la plupart des langages de programmation.

Pros

• Il offre de nombreuses fonctionnalités avancées permettant aux programmeurs d'écrire du code de manière efficace.
• Fournit des conseils et des suggestions utiles pour les programmeurs moins expérimentés. 
• Prend en charge de nombreuses fonctionnalités de collaboration.

Cons

• Prend uniquement en charge la programmation Python.
• Nécessite l'installation d'un logiciel.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Image fournie par l'auteur.

Google Colaboratory est l'environnement de notebooks basé sur le cloud de Google. Colab est intégré à la suite de produits Google et est facile à utiliser si vous disposez d'un compte Google. Vous pouvez importer des données dans les notebooks Colab à partir de votre compte Google Drive et d'autres sources telles que Github. 

Colab est également très populaire dans la communauté du machine learning et vous permet d'utiliser le matériel cloud de Google, notamment les GPU et les TPU, pour exécuter du code de machine learning, quelle que soit la puissance de votre propre ordinateur. Vous pouvez également partager des carnets Colab avec d'autres personnes, comme vous le feriez avec un fichier Google Doc, ce qui facilite le partage de votre travail. Il prend également en charge plus de 40 langages de programmation, dont Python, R et Scala.

Pros

• Prend en charge plus de 40 langages de programmation.
• Gratuit et facile à configurer avec un compte Google.
• Vous donne un accès gratuit au matériel Google, vous évitant ainsi de dépendre du matériel de votre propre machine pour les projets nécessitant une grande puissance de calcul.
• Facilité de partage de code et de collaboration.
• Disponible en ligne sans installation de logiciel.

Cons

• Une perte de connexion Internet ou le fait de laisser une session ouverte trop longtemps peut entraîner la perte de vos progrès et vous obliger à relancer le notebook (ce qui peut prendre un certain temps pour les notebooks d'entraînement de modèles ML et IA). 
• Les ressources matérielles et la puissance peuvent être limitées sans abonnement premium.

6. DataSpell

d's de . Image fournie par l'auteur.

DataSpell est un environnement de développement intégré (IDE) et une plateforme de bloc-notes développés par Jetbrains, spécialement conçus pour les scientifiques des données. Il s'agit du plus récent outil de cette liste, lancé fin 2021. Ils intègrent un contrôle de version, un terminal et un outil de base de données permettant d'accéder directement aux bases de données dans l'IDE. 

DataSpell offre également la complétion de code, des explorateurs de variables, un débogueur et la prise en charge SQL. Il existe également des plugins permettant de personnaliser l'interface et d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires. DataSpell est un produit relativement onéreux, mais il offre de nombreuses fonctionnalités haut de gamme si vous recherchez un environnement de développement intégré (IDE) performant pour la science des données. 

Pros

• Prise en charge intégrée de SQL et des bases de données.
• Conçu spécialement pour les scientifiques des données.
• Prend en charge des fonctionnalités de programmation avancées pour des flux de travail plus efficaces.

Cons

• Coûteux et nécessite un abonnement annuel.
• Nécessite l'installation d'un logiciel.

Comparaison des meilleurs IDE pour la science des données

Nous avons compilé les avantages et les inconvénients des outils présentés dans cet article dans le tableau ci-dessous afin de vous aider à choisir l'IDE de science des données le mieux adapté à vos besoins.

Nous espérons que vous avez apprécié cette présentation des meilleurs IDE pour la science des données disponibles actuellement. Si vous souhaitez vous lancer rapidement dans l'utilisation d'un IDE sans avoir à effectuer d'installation, nous vous recommandons vivement de découvrir DataLab.