Dans l'écosystème moderne de la data science, Jupyter Notebooks s'est imposé comme un outil incontournable pour l'analyse et l'exploration des données. Combinant code exécutable, visualisations et documentation narrative, il offre un environnement interactif idéal pour travailler avec des bases de données et réaliser des analyses complexes.
Les fondamentaux de Jupyter pour la Data Science
Jupyter Notebooks permet de créer des documents interactifs combinant:
- Du code Python exécutable
- Des visualisations de données
- Des équations mathématiques
- Du texte formaté en Markdown
Configuration de l'environnement
# Installation des packages essentiels
!pip install jupyter pandas numpy sklearn
!pip install psycopg2-binary # Pour PostgreSQL
!pip install pymongo # Pour MongoDB
# Import des bibliothèques
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Connexion et manipulation des bases de données
PostgreSQL
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
# Connexion à PostgreSQL
engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost:5432/database')
# Exemple de requête
query = """
SELECT customer_id,
COUNT() as transaction_count,
SUM(amount) as total_amount
FROM transactions
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT() > 10
"""
df = pd.read_sql(query, engine)
MongoDB
from pymongo import MongoClient
# Connexion à MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['database']
collection = db['customers']
# Requête MongoDB
pipeline = [
{"$group": {
"_id": "$customer_id",
"total_purchases": {"$sum": "$amount"}
}},
{"$match": {
"total_purchases": {"$gt": 1000}
}}
]
cursor = collection.aggregate(pipeline)
results = list(cursor)
Analyse exploratoire des données
# Statistiques descriptives
df.describe()
# Visualisation avec Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
df['total_amount'].hist(bins=50)
plt.title('Distribution des montants de transaction')
plt.xlabel('Montant')
plt.ylabel('Fréquence')
plt.show()
Machine Learning avec les données
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Préparation des données
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# Split des données
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Standardisation
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
# Entraînement du modèle
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
Bonnes pratiques pour les Notebooks
- Structurer les notebooks en sections logiques
- Documenter le code avec des commentaires explicites
- Utiliser des cellules markdown pour expliquer la logique
- Gérer les connexions aux bases de données de manière sécurisée
- Optimiser les requêtes pour les grandes bases de données
Optimisation des performances
# Exemple d'optimisation de requête
@numba.jit
def compute_metrics(data):
results = []
for row in data:
# Calculs optimisés
result = process_row(row)
results.append(result)
return results
# Utilisation de chunks pour les grands datasets
for chunk in pd.read_sql(query, engine, chunksize=10000):
process_chunk(chunk)
Tests et validation
import unittest
class TestDataProcessing(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.data = pd.read_csv('test_data.csv')
def test_data_cleaning(self):
cleaned_data = clean_data(self.data)
self.assertFalse(cleaned_data.isnull().any().any())
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
Déploiement et automatisation
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
dag = DAG('data_processing',
schedule_interval='@daily')
def process_data():
# Code du notebook converti en script
pass
task = PythonOperator(
task_id='process_data',
python_callable=process_data,
dag=dag
)
En conclusion, Jupyter Notebooks offre un environnement puissant pour la data science, particulièrement adapté au travail avec les bases de données. En suivant les bonnes pratiques et en utilisant les outils appropriés, il permet de créer des analyses reproductibles et maintenables.
Ressources complémentaires
- Documentation officielle Jupyter
- Guides de bonnes pratiques SQL
- Tutoriels pandas et scikit-learn
- Cours en ligne sur l'optimisation des bases de données