Grâce à la numérisation des secteurs d'activités, les volumes de données à gérer n'ont jamais été aussi importants. Pour les exploiter pleinement, le Data Analyst et le Data Scientist se servent d'outils adéquats comme les langages de programmation. L'un des plus populaires en analyse de données est Python. Pour bénéficier d'un environnement complet en Python, Anaconda est sans doute la distribution idéale à installer.
Qu'est-ce que Anaconda ?
Anaconda est un outil dont la distribution est libre et open source. Il est destiné à la programmation dans un environnement Python et R. Anaconda est largement utilisé en sciences de données, en intelligence artificielle ou Machine Learning. Cette distribution scientifique de Python renferme de nombreux packages nécessaires à l'analyse de données. Anaconda est également un gestionnaire d'environnement open source.
Cet outil qui recense plus de 20 millions d'utilisateurs dans le monde comprend entre autres :
- une installation de l'environnement Python,
- des IDE (environnement de développement intégré) de dernière génération à l'instar de Jupyter ou de Spyder,
- des packages de Data Science comme Panda, Numpy, Scikit-Learn…
- l'outil Conda pour la gestion des environnements et des répertoires de package.
Anaconda assure grâce à ses différents outils et à l'environnement Python, une collecte, et une transformation à grande échelle des données. Jupyter, l'un des IDE présents dans Anaconda, prend en charge désormais plus de 40 langages de programmation.
Comment installer Anaconda pour Python ?
L'installation d'Anaconda pour Python se fait en plusieurs étapes.
Téléchargement d'Anaconda pour Python
Pour commencer la mise en place de l'environnement Python, la première étape est l'installation d'Anaconda. Cette distribution scientifique de Python disponible sur le site officiel d'Anaconda est multiplateforme. Il convient alors une fois sur le site de choisir la distribution d'Anaconda qui correspond au système d'exploitation présent sur la machine : Windows, Mac ou Linux. De même, il est préférable de toujours télécharger la dernière version de Python.
Lancement du programme Anaconda pour Python
Lorsque le téléchargement de l'installateur d'Anaconda pour Python est terminé, on peut le lancer puis cliquer sur « Next ». Il faut ensuite accepter les conditions d'utilisation d'Anaconda pour Python après les avoir lues. On clique encore plusieurs fois sur « Next » pour lancer l'installation de l'écosystème Anaconda pour Python sur l'ordinateur.
Cette procédure est peu ou prou la même sur Windows et sur Mac. Par contre, dans le cas de Linux, il faut entrer l'instruction ci-après : bash ~/Downloads/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.h
L'installateur affiche alors les conditions d'utilisation qu'il faudra accepter comme précédemment.
La question suivante sera alors affichée sur l'écran :
- Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
- to PATH in your/home/ec2-user/. bashrc? [yes|no]
Il faut répondre yes à cette question. Cela permet d'ajouter au fichier .bashrc le dossier dans lequel se trouve Anaconda.
La procédure d'installation peut prendre de quelques minutes à plusieurs heures selon les performances de la machine. À la fin de l'installation, les logiciels Jupyther, Spyder, PyCharm ou RStudio auront été téléchargés sans oublier de nombreux packages prêts à être utilisés. L'application donne accès à deux outils principaux à savoir : l'Anaconda Navigator et l'Anaconda Prompt.
Anaconda Navigator
Anaconda Navigator est une interface visuelle qui aide à lancer les différents API et de gérer les environnements Anaconda. À la fin de l'installation d'Anaconda, on peut lancer Jupyter pour commencer à coder dans un environnement Python.
Sous Windows, il suffit de lancer Anaconda Navigator depuis la liste de commandes puis d'ouvrir Jupyter Notebook. Sur MacOS, on lance Anaconda Navigator via le Launchpad. Sous Linux, la procédure consiste enfin à ouvrir une console et à lancer Anaconda Navigator.
Sur la page principale de l'application Anaconda Navigator, un clic sur l'onglet « environnements » situé au niveau du menu gauche permet d'avoir la liste de tous les packages installés sur l'environnement pour Python. Cette liste contient également les packages non installés qui peuvent être ajoutés en cliquant sur l'icône « installer ».
Anaconda Prompt
Anaconda Prompt est une ligne de commandes qui offre la possibilité d'avoir accès à l'outil Conda pour la gestion des environnements. Système de gestion, Conda aide à contrôler l'intégralité des packages et leur installation. Il permet notamment de séparer les programmes en créant un environnement spécifique pour chacun d'eux. Afin de vérifier si Conda est fonctionnel sur un système, il suffit de taper la commande suivante : conda version.
Pour mettre à jour Conda, il suffit taper cette ligne de code : conda update conda
L'interface d'Anaconda Prompt offre la possibilité à l'utilisateur de travailler sur l'environnement de son choix, de lancer des IDE ou d'installer des packages. L'installation d'un package sur l'environnement Python actif se fait par la commande suivante : conda install — c conda-forge numpy
L'outil conda est ici utilisé, puis un répertoire de package nommé conda-forge est récupéré. La création et l'activation d'un environnement se font par la commande ci-après :
- conda create — n my_env
- activate my_env
- conda install python=3.10
Pour mieux connaître le fonctionnement d'Anaconda pour Python, il est important de passer par une formation.
Formation Python Anaconda
Anaconda est un outil des plus utilisés dans la communauté des spécialistes de données. Sa maîtrise est donc importante. Elle peut être acquise dans le cadre d'une formation Data comme celle de Jedha. Les formations Data de Jedha classées n° 1 en France offrent la meilleure expérience d'apprentissage aux étudiants et leur ouvrent de nouveaux horizons.
Les professeurs Jedha ont été scrupuleusement sélectionnés par l'équipe afin d'offrir aux étudiants une formation qualitative qui fait d'ailleurs la part belle à la pratique. Jedha fait également preuve de flexibilité puisque ces formations peuvent être suivies à temps partiel ou temps plein, en présentiel ou à distance. Le passage par une formation adaptée est donc obligatoire pour une meilleure maîtrise d'Anaconda pour Python.
