Jupyter Notebook est une application web permettant de partager du code informatique. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil très utilisé par les développeurs, mais aussi incontournable dans la Data Science.
Tout projet de programmation doit être partagé à un moment donné de sa progression. Il est possible de partager le code source, mais ce format peut être difficile à comprendre.
Pour une meilleure lisibilité, il est préférable de pouvoir visualiser le code et l’exécuter depuis la même interface. De cette manière, les résultats des changements apportés au code peuvent être perçus en temps réel. C’est exactement ce que propose Jupyter Notebook.
Cette application web a été créée pour simplifier le partage de travaux de programmation et collaborer sur des projets. Elle permet de combiner du code, des commentaires, des fichiers multimédia, et des visualisations sous forme de document interactif : le notebook. Ce document peut être partagé, réutilisé et modifié.
Qu'est-ce que Jupyter Notebook ?
Le Jupyter Notebook est une application web open-source permettant de créer et de partager des documents contenant du code, des équations, des visualisations, et du texte narratif. Anciennement appelé IPython Notebooks, il s’agit d’un environnement de calcul interactif basé sur le web permettant de créer des documents notebooks.
En fonction du contexte, le terme de notebook peut désigner différentes entités. Il peut s’agir de l’application web Jupyter, du serveur web Jupyter Python, ou d’un document Jupyter. Le projet Jupyter a pour but de créer des logiciels open source, des standards ouverts et des services pour le computing interactif dans plusieurs dizaines de langages informatiques.
Le nom ” Jupyter ” est en fait un acronyme désignant Julia, Python et R. Ces langages de programmation étaient les premiers ciblés par l’application Jupyter, qui prend aujourd’hui en charge une large variété de langages.
On utilise cet outil pour de nombreux cas d’usage : nettoyage et transformation des données, simulation numérique, modélisation statistique, Machine Learning…
Qu'est-ce que l'application Jupyter Notebook App ?
La Jupyter Notebook App est une application serveur-client. Elle permet d’éditer et d’exécuter des notebooks par le biais d’un navigateur web. Cette application peut être exécutée sur un PC sans accès internet, ou peut être installée sur un serveur distant sur lequel il est possible d’accéder via internet.
Les deux principaux composants de cette application sont les kernels et le tableau de bord. Un kernel est un programme exécutant et inspectant le code de l’utilisateur. La Jupyter Notebook App a un kernel pour le code en Python, mais il existe aussi des kernels pour d’autres langages de programmation.
Le tableau de bord de l’application présente les documents Notebooks créés par l’utilisateur, et permet de les ouvrir à nouveau. Il peut aussi être utilisé pour gérer les kernels, et notamment les activer ou les désactiver.
Commencer à utiliser Jupyter Notebooks
Une fois l’installation terminée, vous pouvez commencer à utiliser Jupyter Notebooks. Après avoir utilisé la commande d’ouverture, l’application s’ouvre dans le navigateur web à l’adresse « http://localhost:8888« .
Vos fichiers sont entreposés dans l’onglet ” Files “. Le suivi des processus peut être consulté dans l’onglet ” Running “, et le framework de computing parallèle d’IPython est accessible depuis l’onglet ” Clusters “.
Le bouton ” nouveau ” dans l’onglet ” Files ” permet de créer facilement un nouveau notebook. Vous pourrez choisir entre un fichier texte, un dossier ou un terminal. Une option permet aussi de créer un notebook Python 3, à condition d’avoir installé cette version de Python.
Comment partager les Jupyter Notebooks ?
Vous pouvez avoir de nombreuses raisons de partager vos notebooks. Le but peut être de collaborer avec des collègues sur un projet, ou de constituer un portfolio de Data Science pour vos futurs entretiens.
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Les notebooks prennent la forme de documents .JSON contenant du texte, un source code, des éléments multimédia et des métadonnées. Chaque segment du document est stocké dans une cellule.
Il est préférable de ne pas partager de fichiers JSON. En guise d’alternative, vous pouvez vous rendre dans l’onglet ” File ” de l’application. Une option vous permet de télécharger le notebook au format HTML, PDF, Markdown, reStructuredText, script Python ou fichier Notebook.
La commande ” nbconvert ” permet également de convertir un fichier notebook vers un autre format statique comme HTML, PDF, LaTex, Markdown ou reStructuredText. Il vous suffit d’importer cette commande.
Jupyter Notebook et Data Science : les meilleures pratiques
Dans le domaine de la Data Science, Jupyter Notebook est très utilisé pour la collaboration sur des projets. Cet outil apporte un précieux secours aux équipes de Data Scientists. Toutefois, il est préférable d’adopter certaines pratiques pour profiter au mieux de ces avantages.
Tout d’abord, mieux vaut utiliser deux types de notebooks pour un projet de Data Science : un notebook de laboratoire, et un notebook ” livrable “. Seul le second sera partagé et manipulé par l’ensemble de l’équipe de Data Science.
Vous pouvez aussi utiliser des outils de contrôle de versioning comme Git ou Github. Ceci permettra d’approuver ou de refuser chaque modification apportée par les membres de l’équipe. Ainsi, chacun peut travailler de son côté et partager le résultat.
Si votre système de contrôle de version n’a pas de capacités de rendering, il est important de partager le fichier HTML. Enfin, appliquez des règles explicites concernant la nomination des documents. Ceci permet d’éviter toute confusion.
Comment apprendre à utiliser Jupyter Notebooks ?
Jupyter Notebooks est très utile pour tout projet de programmation informatique, notamment pour la Data Science. Pour apprendre à l’utiliser, vous pouvez vous inspirer des meilleurs notebooks.
Certains livres s’accompagnent d’un notebook, comme le Python Data Science Handbook. Il existe aussi des tutoriels de très haute qualité sur le web, accessibles gratuitement via des plateformes comme YouTube.
Pour acquérir la maîtrise de Jupyter Notebook, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Cet outil est au cœur de nos différents programmes tels que les formations Data Scientist ou Data Analyst.
À l’issue de ces parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour devenir un professionnel de la Data Science. Nos apprenants reçoivent un titre certifié par l’école des Mines ParisTech PSL Executive Education, et 80% des alumnis ont trouvé un emploi après la formation.
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