Les 6 meilleurs IDE Python pour la science des données en 2024

1. DataLab

IDE DataLab de DataCamp. Image par l'auteur.

DataLab est le bloc-notes de DataCamp basé sur le cloud qui permet à chacun d'analyser des données, de collaborer et de partager des idées avec son équipe. DataLab peut être utilisé à la fois pour apprendre la science des données et pour effectuer des travaux de science des données en tant que plateforme autonome. Il propose des ensembles de données prêts à l'emploi qui vous permettent de commencer rapidement à pratiquer et à analyser des données du monde réel. 

DataLab propose également des modèles pour vous aider à vous lancer plus rapidement dans des types de projets spécifiques et des fonctions de collaboration qui facilitent l'édition et les commentaires sur les projets. Lorsque vous utilisez DataLab, vous pouvez vous connecter à l'entrepôt de données de votre organisation et partager des carnets de notes avec votre équipe de données comme vous le feriez sur Google Docs. DataLab prend en charge Python, R et SQL.

Pour

• Prise en charge de Python, R et SQL.
• Dispose d'un plan gratuit et d'autres options premium.
• Des ensembles de données et des modèles intégrés pour commencer à coder rapidement.
• Téléchargez vos propres données et connectez-vous à l'entrepôt de données de votre entreprise.
• D'excellents outils pour la collaboration et le partage de code.
• Aucune installation n'est nécessaire.

Cons

• Ne prend pas en charge de nombreux langages, contrairement à d'autres IDE.
• Une connexion internet est nécessaire pour coder et accéder aux fichiers. 

2. JupyterLab Notebook & Jupyter Notebook

IDE Jupyter Lab Notebook. Image par l'auteur.

JupyterLab et Jupyter Notebook sont deux des logiciels libres les plus populaires pour la science des données. Il s'agit de deux outils basés sur le web. Jupyter Notebook est l'application web originale de bloc-notes et est très conviviale pour les débutants avec une interface simple centrée sur les documents. 

JupyterLab est la prochaine itération de ce logiciel. Il fournit un environnement de développement interactif et modulaire, facilitant la mise en place d'un flux de travail personnalisé. Vous pouvez utiliser JupyterLab pour des flux de travail dans les domaines de la science des données, du calcul scientifique, du journalisme informatique et de l'apprentissage automatique.   

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

Pour

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

Cons

• Vous devez télécharger un logiciel.

3. Spyder

Spyder IDE. Image par l'auteur.

Spyder est un environnement libre et gratuit développé pour coder en Python. Cet outil propose des outils d'édition, de débogage et de profilage avancés qui rendent le codage en Python beaucoup plus facile et efficace. 

Par exemple, l'éditeur dispose d'une fonction d'autocomplétion, d'une mise en évidence de la syntaxe, d'un découpage horizontal et vertical et d'autres outils d'efficacité du codage. Tous ces éléments contribuent à faciliter le codage et le débogage et à les rendre plus personnalisables. L'outil dispose également de fonctions avancées telles qu'un explorateur de variables, qui vous permet de voir les variables que vous avez créées avec votre code, et un explorateur de tracés facile à utiliser pour visualiser et enregistrer les tracés que votre code a créés.  

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

Pour

• Il dispose d'un grand nombre de fonctionnalités avancées et de possibilités de personnalisation de l'interface. 
• Entièrement gratuit et open-source.
• Il dispose de plugins supplémentaires permettant d'étendre les fonctionnalités de l'outil.

Cons

• Ne prend en charge que la programmation Python.
• Il est un peu avancé pour les nouveaux programmeurs.

4. Visual Studio

Visual Studio IDE. Image par l'auteur.

Visual Studio est un IDE développé par Microsoft pour faciliter le codage, le débogage et la collaboration. Visual Studio est un IDE plus avancé qui offre des fonctionnalités supplémentaires aux codeurs, telles que des compilateurs, des outils de complétion de code, des outils de conception graphique et d'autres fonctionnalités de développement utiles. Ces caractéristiques rendent les processus de codage et de débogage plus rapides et plus faciles. 

Visual Studio propose également des astuces 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 fonctionne sous Windows, Mac et Linux et prend en charge la plupart des langages de programmation.

Pour

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

Cons

• Ne prend en charge que la programmation Python.
• Nécessite l'installation d'un logiciel.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Image par l'auteur.

Google Colaboratory est l'environnement de bloc-notes de Google basé sur le cloud. 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 carnets Colab à partir de votre compte Google Drive et d'autres sources telles que Github. 

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

Pour

• Il prend en charge plus de 40 langages de programmation.
• Gratuit et facile à mettre en place avec un compte Google.
• Vous permet d'accéder gratuitement au matériel de Google, de sorte que vous n'ayez pas à vous fier au matériel de votre propre machine pour les projets exigeants en termes de calcul.
• Partage de code et collaboration facilités.
• Disponible en ligne sans installation de logiciel.

Cons

• Si vous perdez votre connexion internet ou si vous laissez une session en cours pendant trop longtemps, vous risquez de perdre l'avancement de votre travail et de devoir réexécuter le carnet (ce qui peut prendre un certain temps pour les carnets d'entraînement de modèles de ML et d'IA). 
• Les ressources matérielles et la puissance peuvent être limitées sans abonnement premium.

6. DataSpell

DataSpell IDE. Image par l'auteur.

DataSpell est une plateforme IDE et notebook développée par Jetbrains qui a été spécifiquement développée pour les data scientists. Il s'agit de l'outil le plus récent de cette liste, qui a été lancé fin 2021. Ils disposent d'un contrôle de version intégré, d'un terminal et d'un outil permettant d'accéder aux bases de données directement dans l'IDE. 

DataSpell propose également une complétion de code, des explorateurs de variables, un débogueur et un support SQL. Il existe également des plugins permettant de personnaliser l'interface et d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires. DataSpell est plus onéreux mais offre de nombreuses fonctionnalités premium si vous recherchez un IDE solide pour la science des données. 

Pour

• Prise en charge intégrée de SQL et des bases de données.
• Développé spécifiquement pour les scientifiques des données.
• Prend en charge des fonctions de programmation avancées pour des flux de travail plus efficaces.

Cons

• Cher 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 que nous avons abordés dans le billet dans un tableau ci-dessous pour vous aider à choisir l'IDE de science des données adapté à vos besoins.

Nous espérons que vous avez apprécié ce récapitulatif des meilleurs IDE pour la science des données avec lesquels vous pouvez travailler aujourd'hui. Si vous souhaitez commencer à utiliser un IDE rapidement et sans installation, ne manquez pas de jeter un coup d'œil à DataLab.