Et si une easy set up pouvait transformer votre ordinateur en un véritable laboratoire de science des données prêt à l’emploi ?
Lorsque j’ai commencé mon aventure en knowledge science dans le domaine spatial, j’ai vite compris que ce domaine, aussi fascinant soit-il, est aussi vaste, complexe… et parfois déroutant. Entre les variations de Python, les bibliothèques à installer, les erreurs de compatibilité, j’ai compris qu’il me fallait un outil fiable, secure et easy pour avancer efficacement.
C’est là qu’Anaconda est entré en jeu 😎.
Dans cet article, je vous explique ce qu’est Anaconda, pourquoi il est indispensable en knowledge science, et remark je l’utilise dans mon apprentissage au quotidien.
On a tous déjà vécu ça : des conflits de model entre bibliothèques, ou une incompatibilité avec une model de Python qui ruine une set up. Et je ne vous parle même pas de ce second où, après plusieurs heures passées à essayer de “fixer un easy bug d’set up”, vous réalisez que vous n’avez toujours pas écrit une seule ligne d’analyse. Frustrant, non ?
En science des données, vous aurez rapidement besoin de jongler avec plusieurs varieties de bibliothèques :
Pour l’analyse de données (Pandas, NumPy),
Pour l’apprentissage automatique (Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow),
Pour la visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Si vous ne savez pas bien gérer tous ces outils et leurs dépendances, votre projet aussi prometteur soit-il au départ peut vite se transformer en casse-tête approach. Et croyez-moi, un mal de tête dû à un ImportError ou un ModuleNotFoundError, ça n’encourage pas beaucoup à explorer Mars.
Anaconda est une distribution open-source de Python (et R) spécialement conçue pour les domaines de la science des données, du machine studying, et de l’analyse statistique.
Il intègre :
- Un gestionnaire d’environnement virtuel (conda)
- Des centaines de bibliothèques préinstallées (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, and so on.)
- Des outils comme Jupyter Pocket book, Spyder, ou encore VS Code pour le développement.
L’une des premières raisons pour lesquelles j’ai adopté Anaconda, c’est la facilité d’set up. Contrairement à d’autres environnements où il faut jongler entre installateurs, variables d’environnement, et gestionnaires de paquets, ici tout est centralisé et prêt à l’emploi.
1 Télécharger Anaconda
→ Website officiel : https://www.anaconda.com
2 Choisir votre système d’exploitation
Téléchargez la model de Python recommandée (ex. Python 3.10 ou 3.13) pour :
3 Lancer l’set up
Suivez l’assistant. En quelques clics, vous aurez :
- Python
- Conda (le gestionnaire)
- Jupyter, Spyder, plus de 250 packages utiles
4 Lancer Anaconda Navigator
C’est l’interface graphique (GUI) pour accéder à vos outils
Maintenant que l’set up est terminée, vous pouvez commencer à découvrir l’une des fonctionnalités les plus puissantes d’Anaconda : la gestion des environnements virtuels isolés.
En knowledge science, il est courant d’avoir plusieurs projets nécessitant des variations différentes de bibliothèques ou même de Python. Travailler tout dans un seul environnement international (base (root)) est risqué : un projet peut en casser un autre. C’est là qu’interviennent les environnements virtuels.
Pour commencer, ouvrez Anaconda Navigator (l’interface graphique), puis cliquez sur “Launch” à côté de “Anaconda Immediate”.
C’est un terminal spécialement configuré pour interagir avec votre environnement Anaconda.
# création de l'environement spatial avec la model 3.10 de python
conda create -n spatial python=3.10# activation de cet environement
conda activate spatial
# set up des quelques bibliothèques essentiel
conda set up pandas matplotlib scikit-learn
# affichage de la liste des bibliothèques de l'environnement
conda listing
Lier Jupyter à l’environnement.
# Installer ipykernel dans l’environnement
conda activate spatial
conda set up ipykernel# Lier à Jupyter
python -m ipykernel set up --user --name=spatial --display-name "Environnement Spatial"
Une fois ton environnement prêt et connecté à Jupyter, tu peux passer à l’étape suivante : lancer JupyterLab, l’interface moderne et puissante pour coder, visualiser, documenter et organiser ton travail en knowledge science.
Dans ton terminal (avec l’environnement activé), il te suffit de taper :
jupyter lab
Une interface élégante s’ouvrira dans ton navigateur. Tu peux y créer des notebooks, des fichiers Python, Markdown, CSV, explorer tes datasets tout cela dans un seul espace de travail.
Et maintenant ? Glad coding!
Discover, teste, visualise, entraîne des modèles. ton environnement est prêt, propre et optimisé pour la science des données.
Anaconda est un outil très pratique pour débuter et progresser en science des données. Il te permet d’installer facilement Python et toutes les bibliothèques dont tu as besoin, sans te prendre la tête avec les problèmes de compatibilité.
Grâce à la gestion des environnements virtuels et à des outils comme JupyterLab, tu peux travailler proprement, organiser tes projets, et te concentrer sur l’essentiel : apprendre, expérimenter et créer.
C’est un vrai acquire de temps, surtout quand on veut aller loin.
