Utilisation de Google Colab pour les projets de science des données

Chaque projet Data Science implique un ensemble d’étapes fastidieuses. De la collecte de données pertinentes au déploiement du modèle, le processus doit être à la fois épuré et élégant. Un scientifique des données doit avoir de solides compétences en narration et en conception visuelle pour convaincre la haute direction des performances du modèle et de sa solution. C’est pourquoi les Jupyter Notebooks sont extrêmement populaires dans le monde de la science des données. Ils sont parfaits pour la narration ainsi que pour garder le code propre.

Bien que les ordinateurs portables Jupyter soient excellents, ils nécessitent une configuration et une gestion fastidieuses. La gestion de plusieurs environnements et de l’installation de packages est fastidieuse et très difficile. De plus, la plupart des projets de science des données dépassent les exigences matérielles normales que nous utilisons quotidiennement. Avec la pénurie de semi-conducteurs, la construction d’une bonne machine pour de tels projets est très coûteuse. Comment démarrer sans perdre beaucoup de temps et disposer du matériel nécessaire à vos projets de data science ? Les outils basés sur le cloud sont pratiques dans de tels cas. Il existe maintenant de nombreux outils de ce type sur Internet et ils sont utiles.

Qu’est-ce que Google Colab ?

Un environnement Jupyter Notebook en ligne gratuit pour l’analyse de données et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique ou d’apprentissage en profondeur sur des processeurs, des GPU et des TPU. Étant un outil basé sur le cloud, votre configuration matérielle n’a aucun sens tant qu’elle n’exécute pas les derniers navigateurs.

Nous obtenons gratuitement un processeur Intel Xeon avec deux cœurs à 2,3 GHz et 13 RAM. L’environnement par défaut contient toutes les bibliothèques de base telles que sci-kit learn, pandas et NumPy préinstallées. Il ne nécessite aucune configuration pour commencer à l’utiliser directement.

Les fonctionnalités de Google Colab

Cette fonctionnalité est vraiment utile pour les data scientists. Vous pouvez afficher les chaînes de documentation et la liste des complétions disponibles en utilisant CTRL+Espace ou pour afficher la documentation, vous pouvez utiliser CTRL+Maj+Espace.

Colab prend en charge plusieurs commandes système. Vous devez utiliser un point d’exclamation (!) avant la commande dans la cellule de code pour l’exécuter, comme vous le faites dans Jupyter. Vous pouvez également vérifier quelles bibliothèques sont déjà présentes dans colab afin de ne pas avoir à les installer encore et encore.