Anaconda représente une distribution Python très prisée, notamment dans les domaines de l’apprentissage automatique, de la science des données et comme environnement de développement intégré. Sa polyvalence s’étend bien au-delà du simple langage Python.
Elle offre un support étendu pour des bibliothèques open source telles que TensorFlow, PyTorch, SciPy et scikit-learn, des outils fondamentaux pour la science des données et l’apprentissage machine.
Explorons quelques outils open source qu’Anaconda prend en charge et qui sont largement utilisés dans le calcul scientifique :
- OpenCV – Une bibliothèque de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique compatible avec C++, Java et Python, fonctionnant sur tous les principaux systèmes d’exploitation.
- TensorFlow – Une plateforme complète d’apprentissage automatique dédiée à la formation de modèles ML, avec des API pour Java, C++, JavaScript et Python.
- Bokeh – Une bibliothèque de visualisation de données pour navigateurs Web, fournissant des outils et des widgets pour explorer les particularités de vos données de manière plus intuitive.
- Spyder – Un IDE inclus dans Anaconda, offrant un environnement de développement complet pour les scientifiques des données et les experts en apprentissage automatique.
- Conda – Un gestionnaire de packages intégré, permettant de gérer et d’installer des packages pour divers langages tels que Python, R et Julia. En comparaison, une installation autonome de Python utilise souvent pip, qui télécharge les packages depuis l’index de packages Python, un système similaire à npm mais spécifique à Python.
Applications d’Anaconda
La richesse d’Anaconda réside dans son support pour divers packages, adaptés à de nombreux domaines :
Traitement d’images
Grâce à l’intégration de bibliothèques comme OpenCV et scikit-image, Anaconda se positionne comme un outil efficace pour les projets de traitement d’images et de vision par ordinateur. La manipulation, l’analyse, le traitement, le nettoyage, et la restauration d’images deviennent réalisables grâce à ces ressources open source.
Analyse de données
L’écosystème robuste d’Anaconda, riche en bibliothèques et en outils, facilite la manipulation, le prétraitement et la révélation d’informations pertinentes à partir des données.
Des bibliothèques telles que Pandas et NumPy permettent aux scientifiques des données d’analyser, de nettoyer et de manipuler les données de façon organisée et méthodique.
Visualisation de données
Le projet Holoviz d’Anaconda offre des outils de visualisation de données basés sur Python, incluant Panel, hvPlot et Datashader. Ces packages Python rendent la visualisation de données plus performante et précise.
La visualisation de données est essentielle pour communiquer efficacement des idées et des concepts à travers les données. Des visualisations pertinentes aident à améliorer la prise de décision en révélant des tendances au sein des données.
Apprentissage automatique
Anaconda propose des bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn pour mener à bien des projets d’apprentissage automatique.
Traitement du langage naturel
Anaconda fournit un environnement de choix pour les chercheurs et développeurs en traitement du langage naturel (NLP), permettant d’expérimenter divers algorithmes et stratégies. Les bibliothèques NLP supportées comprennent NLTK, gensim et spaCy.
En résumé, Anaconda est une distribution complète regroupant des outils et des bibliothèques essentiels pour la science des données et l’apprentissage automatique.
Maintenant, abordons le processus d’installation d’Anaconda.
Installation d’Anaconda
Prérequis
Un minimum de 5 Go d’espace disque est nécessaire.
L’installation d’Anaconda se fait en téléchargeant un script bash, en vérifiant son hash et en l’exécutant.
#1. Téléchargement du script
Le programme d’installation peut être téléchargé depuis le site officiel d’Anaconda. Vous pouvez également utiliser ‘curl’ pour obtenir des versions plus anciennes en vous référant aux scripts bash pour toutes les versions disponibles ici.
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
#2. Vérification du hash SHA256
Après le téléchargement, il est important de vérifier le hash du fichier par rapport à celui publié, afin de s’assurer que le fichier n’a pas été altéré et d’éviter l’exécution de scripts malveillants.
Pour cela, vous aurez besoin du nom de fichier du script bash, que vous pouvez obtenir à l’aide de la commande ‘ls’.
Utilisez la commande suivante pour obtenir le hash :
sha256sum your_bash_script_filename
Comparez le hash obtenu avec celui affiché sur le site d’Anaconda pour votre type d’installation. S’ils correspondent, l’installation peut se poursuivre.
#3. Exécution du script bash
Exécutez ensuite le script bash avec la commande suivante :
bash bash_script_name.sh
Vous serez invité à accepter les termes de licence. Répondez « oui » pour continuer. Le programme vous demandera ensuite de confirmer l’emplacement d’installation.
L’installation commencera. Une fois terminée, vous recevrez un message vous suggérant d’initialiser Anaconda à l’aide de ‘conda init’. Confirmez en tapant « oui » si vous le souhaitez.
#4. Activation d’Anaconda
Pour activer Anaconda ultérieurement, utilisez cette commande :
source <chemin d'installation de conda>/bin/activate
Puis, exécutez ‘conda init’. Il vous faudra ensuite redémarrer votre terminal.
#5. Ajout du chemin à l’installation d’Anaconda
Si vous avez choisi de ne pas initialiser conda lors de l’installation, vous pouvez ajouter manuellement le chemin d’accès à votre installation dans votre fichier ~/.bashrc, en remplaçant <chemin d’installation anaconda> par le chemin réel :
export PATH=<chemin d'installation anaconda>/bin:$PATH
Voilà, Anaconda est installé avec succès sur Ubuntu ! Vous pouvez vérifier l’installation de la façon suivante.
#6. Vérification de l’installation
Redémarrez votre terminal et tapez ‘conda list’ pour afficher la liste des packages installés sur votre système.
conda list
Vous pouvez aussi vérifier la version de Python installée par Anaconda :
python --version
Configuration des environnements
Les environnements dans Anaconda permettent d’isoler différentes installations de Python et d’autres packages, en fonction des besoins spécifiques de chaque projet. Chaque environnement est une sorte de boîte isolée, avec sa propre version de Python et un ensemble de packages dédiés.
#1. Création d’environnements
Au premier lancement d’Anaconda, vous êtes dans l’environnement de base, indiqué par le mot clé (base) précédant votre chemin de terminal.
Pour créer un nouvel environnement, utilisez la commande suivante et remplacez <<nom_env>> par le nom que vous souhaitez lui donner :
conda create --name <<nom_env>>
Voici la sortie typique lors de la création d’un environnement :
Pour utiliser un environnement spécifique, il faut exécuter ‘conda activate <<nom_env>>’, en remplaçant <<nom_env>> par le nom de l’environnement.
Le nom de l’environnement devrait apparaître juste avant le chemin du terminal.
#2. Création d’environnements avec des packages
Lors de la création d’un environnement, il est possible de spécifier la version de Python à utiliser :
conda create --name <<nom_env>> python=<<version_python>>
Pour utiliser la dernière version de Python :
conda create --name <<nom_env>> python
#3. Liste de tous les environnements
Pour afficher la liste de tous les environnements disponibles, utilisez la commande suivante :
conda env list
Conclusion
Anaconda s’avère être un outil précieux pour le calcul scientifique, grâce à sa gestion des environnements, ses packages préinstallés et un écosystème convivial pour les développeurs.
Les scientifiques des données et les chercheurs profitent de cette plateforme, en se concentrant sur l’analyse des données et la recherche plutôt que sur les aspects techniques du logiciel.
Envie de vous lancer dans une carrière en science des données et en apprentissage automatique ? Voici quelques ressources qui vous aideront à démarrer.