Bonnes pratiques de travail en data science

La data science est un domaine complexe et en constante évolution, où les compétences techniques, la créativité sont essentielles pour obtenir des résultats précis et fiables. Elle est devenue une discipline clé dans de nombreuses industries et organisations, avec une importance croissante accordée à l’analyse de données pour améliorer les processus et prendre des décisions éclairées. Cependant, pour obtenir ces résultats, quelques point cruciaux sont à prendre en considération.

Dans cet article que je trouve personnelement très important, nous allons aborder les bonnes pratiques à avoir pour travailler efficacement.

Structurer son répertoire de travail

En tant que data scientist, il est crucial d’organiser vos fichiers et dossiers de manière cohérente et logique. Une organisation claire facilite la recherche et la récupération de données et de fichiers, et vous permet de travailler plus efficacement. Structurer son répertoire de travail est une étape importante avant même de commencer l’analyse de données. Cela peut sembler fastidieux, mais cela permet de gagner du temps et d’éviter des erreurs de manipulation de fichiers.

Voici quelques bonnes pratiques pour organiser vos dossiers en tant que data scientist :

Créez un dossier principal pour chaque projet : Chaque projet sur lequel vous travaillez doit avoir son propre dossier principal. Vous pouvez nommer ce dossier en fonction du nom du projet ou du client, par exemple. Ce dossier doit contenir tous les fichiers relatifs à ce projet, y compris les données, les scripts, les visualisations et les rapports.

Utilisez une structure de dossiers cohérente : Dans chaque dossier de projet, créez des sous-dossiers pour organiser les fichiers en fonction de leur type. Par exemple, vous pouvez avoir un dossier “Data” pour stocker toutes les données brutes, un dossier “Scripts” ou “Codes” pour stocker tous les scripts, et un dossier “Sorties” pour stocker les graphiques et les visualisations.

Utilisez des noms de dossier clairs et concis

Les noms de dossier doivent être clairs et descriptifs. Évitez d’utiliser des abréviations ou des acronymes qui peuvent être difficiles à comprendre pour les autres membres de l’équipe.

Voici une proposition d’arborescence pour organiser les fichiers dans un projet de data science avec RStudio :

• NomDuProjet/

  • data/

    • raw_data/
    • processed_data/
    • external_data/
  • Scripts/

    • fonction.R
    • data_processing.R
    • modeling.R
    • evaluation.R
  • outputs

    • figures
    • models
    • results
  • report/

    • rapport_final.pdf
    • rapport_intermediaire.pdf
  • Rproj.user/
  • .Rproj
  • README.md

Une explication de chaque dossier :

• data/ : contient les données brutes (raw_data/), les données traitées (processed_data/) et les données externes (external_data/).

• scripts/ : contient les scripts R correspondant à chaque étape de l’analyse : les fonctions génériques (functions.R), le prétraitement des données (data_processing.R), la modélisation (modeling.R) et l’évaluation (evaluation.R).

• outputs/ : contient les résultats de l’analyse, tels que les graphiques (figures/), les modèles entraînés (models/) et les résultats d’évaluation (results/).

• report/ : contient les rapports d’analyse, tels que les rapports intermédiaires (rapport_intermediaire.pdf) et le rapport final (rapport_final.pdf).

• Rproj.user/ : contient des fichiers de configuration pour le projet RStudio.

• .Rproj : fichier de projet pour RStudio.

• README.md : contient une explication sur le projet, les dossiers et les instructions pour exécuter l’analyse.

Il est important de noter que cette arborescence peut varier en fonction de la nature et de la complexité du projet. L’essentiel est de trouver une structure cohérente et claire qui permette de stocker et de retrouver facilement les fichiers.

Nommez les fichiers de manière cohérente

Utilisez des noms de fichiers clairs et cohérents pour faciliter la recherche et la récupération de fichiers. Évitez d’utiliser des noms de fichiers génériques comme “script.R” ou “data.csv”. Utilisez plutôt des noms descriptifs qui indiquent le contenu du fichier.

Utilisez un système de versionnage : Pour les projets plus complexes, utilisez un système de versionnage tel que Git pour suivre les modifications apportées aux fichiers et permettre la collaboration avec d’autres membres de l’équipe.

En résumé

Une bonne structuration de votre répertoire de travail vous permet de trouver rapidement les fichiers dont vous avez besoin et de faciliter la collaboration avec les membres de votre équipe. Les sous-dossiers pour les différentes étapes de votre analyse vous permettent de ranger vos fichiers en fonction de leur contenu et de faciliter la compréhension de votre projet.

Structurer vos scripts

Une fois que vous avez structuré votre répertoire de travail, il est aussi important de structurer vos scripts pour faciliter la compréhension et la maintenance de votre code.

Pour rédiger et structurer un bon script en data science, voici quelques bonnes pratiques :

1. Commencer par les dépendances :

Dans la première partie de votre script, spécifiez toutes les bibliothèques R (ou les modules Python) dont vous avez besoin. Cela permettra à d’autres personnes de reproduire votre code sans avoir à chercher et installer les bibliothèques manuellement.

Évitez les chemins de fichiers absolus : Les chemins de fichiers absolus sont des chemins de fichiers qui spécifient le chemin complet du fichier, ce qui rend votre code moins portable. Utilisez des chemins de fichiers relatifs au répertoire de travail pour rendre votre code plus portable.

Les chemins d’entrée : si votre script utilise des données externes, vous devez spécifier les chemins d’accès pour que votre code puisse accéder aux données. Assurez-vous que les chemins d’entrée sont corrects et complets.

Les chemins de sortie : si votre script génère des résultats ou des sorties, vous devez spécifier les chemins d’accès pour enregistrer ces résultats. Cela permettra de retrouver facilement les résultats et de les partager avec d’autres utilisateurs.

Une autre façon de faire est de mettre les dépendances dans un fichier R et de le lire dans votre script. Par exemple créer un fichier dependances.R et l’exécuter en tout début du script avec la fonction source() de R. Ce fichier dependances.R peut être placé dans le répertoire scripts ou data/. Assurez vous juste de bien renseigner le chemin.

2. Diviser votre script en sections :

Votre code doit être organisé en différentes sections pour faciliter sa compréhension. Vous pouvez diviser votre code en sections pour le chargement des données, le traitement des données, la modélisation, l’évaluation et la sortie des résultats..

3. Nommer vos variables et fonctions de manière significative :

Utilisez des fonctions pour regrouper les parties de code qui effectuent une tâche similaire. Cela rendra votre code plus lisible et facilitera sa maintenance. Utilisez des noms de variables et de fonctions clairs et descriptifs pour faciliter la compréhension de votre code.

4. Commenter votre code :

Les commentaires permettent de décrire ce que fait chaque ligne de code et de faciliter la compréhension de votre script. Vous pouvez également inclure des commentaires pour expliquer les choix de conception et les limites de votre analyse. Cela est particulièrement important pour les parties complexes ou non évidentes.

5. Utiliser des fonctions pour éviter la répétition :

Si vous avez plusieurs parties de code qui effectuent une tâche similaire, envisagez de les regrouper dans une fonction. Cela réduira la duplication de code et facilitera la maintenance.

6. Vérifier les erreurs et les exceptions :

Incluez des vérifications d’erreurs et des gestionnaires d’exceptions pour éviter que votre script ne plante si les données sont manquantes ou si une fonction ne fonctionne pas comme prévu.

7. Documenter votre code :

Ecrivez une documentation pour votre script pour expliquer l’objectif, le fonctionnement, les entrées et les sorties attendues.

8. Utiliser les normes de codage :

Respectez les normes de codage recommandées pour votre langage de programmation pour faciliter la lecture et la compréhension de votre code.

En résumé

La structuration de vos scripts vous permet de rendre votre code plus clair, plus facile à comprendre et plus facile à maintenir. En commentant votre code, en divisant votre code en section, en utilisant des packages, en utilisant des noms de variables explicites et en évitant les chemins de fichiers absolus, vous pouvez rendre votre code plus facile à comprendre et à maintenir.

Conclusion

En appliquant les bonnes pratiques de structuration de répertoire et de script, vous pouvez gagner du temps et éviter des erreurs de manipulation de fichiers, faciliter la collaboration avec les membres de votre équipe et rendre votre code plus facile à comprendre et à maintenir.

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