Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les Jupyter Notebooks sont des outils puissants et largement utilisés dans la communauté des data scientists et des développeurs en intelligence artificielle. Leur convivialité et leur flexibilité en font un choix privilégié pour des tâches diverses allant de l'analyse exploratoire de données aux recherches approfondies en apprentissage automatique. Dans cette leçon, nous explorerons certaines des fonctionnalités clés et la manière d'utiliser efficacement les notebooks.
Un Jupyter Notebook est composé de cellules qui peuvent contenir du texte (formaté en Markdown) ou du code (souvent en Python). Il existe deux principaux types de cellules : 1. Cellules Code : Utilisées pour écrire et exécuter du code. Vous pouvez voir les résultats immédiatement, ce qui facilite l'expérimentation. 2. Cellules Markdown : Utilisées pour rédiger des explications, des textes, des formules mathématiques et des graphiques. Le Markdown est facile à apprendre et permet d'organiser vos notes de manière propre et lisible.
Pour exécuter une cellule, vous pouvez soit cliquer sur le bouton Run en haut de l'interface, soit utiliser le raccourci clavier Shift + Enter
. Si la cellule contient du texte, il sera rendu dans un format lisible, et si elle contient du code, ce dernier sera exécuté et les résultats seront affichés immédiatement en dessous de la cellule.
Une des forces des Jupyter Notebooks est leur capacité à afficher des visualisations directement dans le document. Par exemple, des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn peuvent être utilisées pour créer des graphiques interactifs qui facilitent l'analyse des données. De plus, il est possible d'intégrer d'autres formats de sortie comme des fichiers CSV, des tableaux et même des vidéos.
Les notebooks supportent également des widgets interactifs qui permettent de manipuler les variables en temps réel sans quitter l'environnement Jupyter. Par exemple, des interfaces glissières, des menus déroulants et des boutons peuvent être utilisés pour ajuster dynamiquement les paramètres dans un modèle d'apprentissage automatique.
Les commandes magiques sont des fonctions spéciales qui peuvent grandement améliorer votre flux de travail. Par exemple, %matplotlib inline
permet de s'assurer que toutes les visualisations Matplotlib s'affichent directement dans le notebook. Des commandes comme %timeit
peuvent être utilisées pour mesurer le temps d'exécution d'une ligne ou d'une cellule de code.
En utilisant ces fonctionnalités efficacement, les Jupyter Notebooks deviennent un outil indispensable pour tout projet en science des données ou en apprentissage automatique.