Afin de simplifier le travail des data scientists et data analysts, il y a datalore. Cette plateforme collaborative vous offre une assistance de codage intelligente. Mais concrètement, quelles sont ses fonctionnalités ? Découvrez-les dans cet article.
Qu’est-ce que Datalore ?
Datalore est une plateforme de data science collaborative. L’objectif est de faciliter la diffusion d’insights afin d’aider les data scientists et data analysts à améliorer leur productivité.
Pour cela, Datalore offre une assistance de codage intelligente aux organisations utilisant Python, SQL, R ou Scala. Les équipes de science de la donnée bénéficieront également d’une multitude de fonctionnalités, telles que le partage des notebooks par lien, l’édition en temps réel, l’organisation de projets dans des espaces de travail, etc. Nous allons justement les voir en détail.
Quelles sont les fonctionnalités de Datalore ?
La connexion des données
Avec Datalore, il est possible de connecter tous types de données avec le notebook Jupiter. Qu’il s’agisse de vos outils de bases de données SQL, de l’interface S3 ou de fichier CSV, l’intégration de données est simplifiée avec Datalore. Et pour cause, cette plateforme est compatible avec AWS S3, Google Cloud, Python, PostgreSQL, Snowflake, MySQL…
Quels que soient les outils utilisés au sein de votre stack technologique, vous pourrez accéder facilement à vos données et exécuter vos requêtes, même si elles proviennent de différentes sources. Et tout cela, à partir de votre notebook Jupiter.
L’assistance de codage
Datalore vous permet de bénéficier d’une assistance de codage pour Python, Scala, SQL, Kotlin et R. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez analyser vos données simplement et automatiser différentes tâches sans codage.
Pour cela, Datalore vous propose différents outils qui vous permettront d’écrire du code sans effort. Par exemple :
- Les visualisations automatiques : à travers des graphiques linéaires, des nuages de points, des graphiques en barres et autres outils de dataviz prêts à l’emploi, Datalore vous aide à comprendre vos données rapidement. Pour affiner la personnalisation, vous pourrez également extraire ces différents graphiques vers des cellules de code.
- La sortie de table interactive : vous pouvez filtrer et trier les différentes données disponibles. Et ce, directement dans la sortie des cellules.
- La compatibilité avec Jupiter : les notebooks Datalore sont compatibles avec Jupiter. Vous pourrez ainsi continuer à travailler avec vos fichiers IPYNB existants et/ou exporter vos nouveaux notebooks au format IPYNB.
- Le gestionnaire d’environnement : Datalore vous fournit différents environnements pip et conda préconfigurés. Il vous sera ensuite possible de les personnaliser au fur et à mesure de l’avancement de votre projet.
- Les contrôles interactifs : des listes déroulantes, des curseurs, des champs de saisie, … tous ces outils vous permettent de concevoir facilement un notebook Jupiter interactif.
- Les statistiques : l’accès aux statistiques est simplifié avec Datalore. Vous pourrez ainsi évaluer vos performances en un clin d’œil.
- Les ressources CPU et GPU : Datalore vous donne accès à de puissantes ressources (cloud et sur site). Grâce à elles, vous pourrez former vos modèles au Machine Learning et au Deep Learning.
La collaboration
En tant que plateforme collaborative, Datalore vous propose une multitude d’outils pour travailler efficacement en équipe. Par exemple :
- La collaboration en temps réel sur le code : dès lors que les fichiers sont partagés, les collaborateurs peuvent observer immédiatement chaque modification que vous effectuez en temps réel.
- La gestion des versions : l’historique vous permet d’accéder aux différentes versions du code. Vous pourrez ainsi évaluer votre progression ou revenir en arrière en cas d’erreur.
- Les espaces de travail : pour faciliter le travail d’équipe et l’avancement de chaque projet data, Datalore met à votre disposition différents espaces de travail.
- Les fichiers et sources de données partagés : vous pouvez partager l’ensemble de vos données via un simple lien ou un email. Et ce, en toute sécurité.
- L’authentification personnalisée : il vous suffit de configurer vos authentifications sur le cloud privé ou sur site.
- Les autorisations d’accès : elles peuvent être totales, limitées à la lecture seule ou avec droits de modification.
- L’édition collaborative : chaque membre de l’équipe peut participer à l’édition du code (dès lors qu’il en a les accès).
- Les forfaits d’utilisation : il est possible de définir différents forfaits d’utilisation en fonction des besoins en ressources informatiques de chaque collaborateur.
Ces différentes fonctionnalités facilitent la collaboration pour l’ensemble de vos projets de data science et data analytics.
Le générateur de rapport
Un générateur vous permet de créer facilement des rapports à partir de notebooks dans Datalore. Vous pouvez ainsi disposer les cellules dans l’espace de travail, les ajuster, masquer les étapes inutiles et bien sûr partager les rapports avec vos collaborateurs.
Concrètement, le générateur vous permet de créer deux types de rapports :
- Les rapports interactifs : vous pouvez partager les rapports en envoyant un lien public aux parties prenantes. Chacun d’entre eux recevra alors une copie personnelle qu’il pourra modifier en ajustant les contrôles, les widgets, les entrées des cellules de graphiques, etc.
- Les rapports statiques : là encore, il est possible d’envoyer un lien public, mais seul le créateur du rapport pourra y apporter des modifications. Dans ce cas, les collaborateurs y ayant accès pourront visualiser le rapport avec les dernières actualisations.
Dans les deux cas, le partage de rapport est extrêmement simplifié avec Datalore. L’idée étant toujours de favoriser la collaboration au sein des équipes Data.
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Grâce à son assistance de codage intelligente, son générateur de rapport et toutes ces options de collaboration, Datalore facilite le travail des data scientists. Mais cette plateforme n’est qu’un des nombreux outils utilisés par les experts de la donnée.
Pour réaliser des analyses pertinentes et optimiser l’apprentissage automatique des machines, il est primordial de bien se former à la data science. C’est justement ce que nous proposons chez Datascientest. À travers une formation axée sur la pratique, vous développerez toutes les compétences nécessaires pour travailler dans l’univers du Big data.
