Qu'est-ce que la Data Science ?

1. Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui combine des techniques issues de l’informatique, des statistiques, des mathématiques et du domaine métier pour extraire des informations exploitables à partir de données. Son objectif est de transformer des volumes importants de données en insights, prédictions ou recommandations qui apportent une valeur ajoutée aux organisations.

Les principales étapes d’un projet de Data Science incluent :

Collecte des données : Importer ou récupérer des données provenant de différentes sources (fichiers CSV, bases de données, API).
Nettoyage des données : Traiter les données manquantes, supprimer les valeurs aberrantes, et normaliser les formats.
Exploration des données : Visualiser et analyser les distributions, les relations et les tendances des données.
Modélisation : Utiliser des algorithmes de Machine Learning ou des modèles statistiques pour faire des prédictions ou des classifications.
Interprétation : Comprendre et interpréter les résultats pour prendre des décisions ou améliorer les modèles.

2. Application avec les Notebooks Jupyter

Les notebooks Jupyter sont des environnements interactifs qui permettent d’exécuter du code Python, de visualiser des données et de documenter le processus analytique dans une interface unique. Ils sont largement utilisés en Data Science pour la prototypage, l’exploration des données, et la présentation des résultats.

Avantages des Notebooks Jupyter

Interactive : Vous pouvez exécuter du code cellule par cellule, permettant ainsi de tester rapidement des hypothèses ou de corriger des erreurs.
Documentation intégrée : Vous pouvez ajouter des explications sous forme de texte, de titres, et de graphiques directement dans le notebook, facilitant la compréhension des processus de Data Science.
Visualisation : Intégration de bibliothèques de visualisation comme Matplotlib, Seaborn, ou Plotly pour explorer visuellement les données.

3. Exemple d’un processus Data Science dans un Notebook Jupyter

a) Installation des packages

Avant de commencer, vous devrez installer des bibliothèques de Python couramment utilisées en Data Science :

!pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn seaborn

b) Collecte et importation des données

Vous pouvez utiliser Pandas pour charger des ensembles de données depuis un fichier CSV ou une API.

import pandas as pd

# Charger un fichier CSV dans un DataFrame
data = pd.read_csv('fichier_donnees.csv')

# Afficher les premières lignes de données
data.head()

c) Nettoyage et pré-traitement des données

Dans cette étape, vous pouvez gérer les valeurs manquantes, formater les données ou traiter les valeurs aberrantes.

# Remplacer les valeurs manquantes par la médiane de chaque colonne
data.fillna(data.median(), inplace=True)

# Supprimer les doublons
data.drop_duplicates(inplace=True)

d) Exploration des données

Utilisez des visualisations pour explorer les relations entre les variables.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualiser la distribution d'une variable
sns.histplot(data['variable_interet'])
plt.show()

# Visualiser la corrélation entre variables
sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

e) Modélisation des données

Appliquez des algorithmes de Machine Learning comme la régression linéaire ou la classification avec scikit-learn.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Entraîner un modèle de régression linéaire
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Prédire les valeurs et évaluer le modèle
y_pred = model.predict(X_test)

f) Interprétation des résultats

Interprétez les résultats à l’aide de métriques comme l’erreur quadratique moyenne (MSE) ou le score R².

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Calcul de l'erreur quadratique moyenne
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'Erreur quadratique moyenne : {mse}')
print(f'Score R² : {r2}')

g) Documenter le processus dans Jupyter

Ajoutez des cellules markdown pour décrire chaque étape, les résultats et vos conclusions.

Conclusion

La Data Science permet de donner un sens aux données brutes pour en tirer des informations exploitables. En utilisant des notebooks Jupyter, les Data Scientists peuvent non seulement développer et tester des modèles de Machine Learning, mais aussi documenter leur travail et partager des analyses interactives. Ces notebooks facilitent la collaboration et la transparence, ce qui est essentiel dans un environnement MLOps où l’intégration et la reproductibilité sont des priorités.