Tutoriels Tanagra pour le Data Mining, le Machine Learning et la Data Science: Etude des logiciels de data science

lundi 31 octobre 2016

Etude des logiciels de data science

Le logiciel est une composante clé de l’activité du data scientist. S’extasier sur la formule mathématique de la marge dans les SVM est une chose, savoir mettre en œuvre la méthode à bon escient sur une étude réelle avec des vraies données en est une autre. Et cela passe forcément par les outils.

Dans le cadre de mes enseignements en Master SISE, j’ai demandé aux étudiants d’effectuer une étude exploratoire de plusieurs logiciels de data science. J’ai imposé la liste des logiciels à analyser de manière à ce que les étudiants puissent faire preuve d’adaptabilité. Mon objectif était leur faire découvrir des outils d’horizons et avec des modes opératoires différents. Ils disposaient de trois semaines, sachant qu’ils avaient des cours en parallèle, pour : prendre en main l’outil, en évaluer les contours, l’installer dans notre salle informatique, monter des études de cas (on parle de « lab » de nos jours) sous forme de travaux dirigés qu’ils devaient assurer auprès de leurs collègues, élaborer un corrigé sous forme de tutoriel animé à publier sur un site de partage de vidéo.

Les étudiants ont si bien travaillé que je me suis dit qu’il était intéressant de partager leur production avec vous. Sont recensés dans le tableau suivant : la présentation succincte de l’outil, la fiche du lab, les données associées, le corrigé accessible sur Youtube. Les logiciels ont pour point commun d’être libres ou de proposer une version d’essai gratuite suffisamment opérationnelle. D’autres outils existent bien sûr, ils seront vraisemblablement étudiés dans le futur. Et R, Python et Knime ont été laissés sciemment de côté parce qu’ils font l’objet de cours et TD par ailleurs dans le master.

Enfin, tout est perfectible bien sûr. Il s’agit là d’un certain point de vue sur les outils étudiés. Prétendre à l’exhaustivité est impossible, surtout avec des contraintes de temps fortes (préparation, présentation, durée des labs). Les présentations et les exercices constituent avant tout des points d’entrées qui nous permettent de nous initier à l’utilisation de ces logiciels. C’était l’objectif premier du projet.