Safe-DS : Une nouvelle approche du codage en science des données

La science des données aide à donner un sens à de grandes quantités d'informations. Mais bon, quand tu bosses avec des données, les erreurs peuvent vite arriver, surtout en écrivant du code. Ces erreurs peuvent engendrer des problèmes qui prennent un temps fou à corriger. Un outil appelé Safe-DS a été créé pour rendre l'écriture de code en science des données plus sûre et plus facile pour tout le monde, même les débutants.

#Le Problème avec les Outils Actuels de Science des Données

Beaucoup de projets de science des données utilisent un langage appelé Python. Bien que Python soit populaire, repérer les erreurs dans le code peut être galère. C'est parce que Python ne demande pas toujours des descriptions détaillées de ce que chaque partie du code fait. Ce manque de détails peut mener à des malentendus et des erreurs. Les outils actuels pour vérifier le code Python, connus sous le nom de linters, ratent souvent ces erreurs. Par exemple, ils ne vont peut-être pas détecter les problèmes qui viennent d'une utilisation incorrecte des plages de valeurs ou d'appeler des fonctions dans le mauvais ordre.

#Qu'est-ce que Safe-DS ?

Safe-DS est un langage spécial conçu spécialement pour la science des données. Son but est de détecter une large gamme d'erreurs que d'autres outils pourraient manquer. Safe-DS ne vérifie pas seulement les erreurs de programmation traditionnelles, mais cherche aussi les erreurs courantes en science des données, comme :

• Ne pas utiliser la bonne plage de valeurs.
• Oublier de mettre à jour les références aux colonnes de données après avoir changé leurs noms.
• Appeler des fonctions dans le mauvais ordre.

Safe-DS permet aux utilisateurs d'écrire du code en science des données de manière plus sûre, réduisant ainsi le risque de ces types d'erreurs. La beauté de Safe-DS, c'est qu'il combine le code textuel avec une représentation graphique. Cela signifie que les utilisateurs peuvent travailler de la manière qui leur convient le mieux.

#Les Caractéristiques de Safe-DS

Safe-DS a plusieurs caractéristiques qui le rendent plus facile à utiliser et aident à éviter les erreurs :

1. Intégration avec les Bibliothèques Existantes : Safe-DS facilite l'utilisation des bibliothèques Python de science des données en toute sécurité. Il le fait grâce à un langage stub qui décrit comment ces bibliothèques fonctionnent. Cela permet à Safe-DS de vérifier si le code écrit est correct.

2. Bibliothèque Standard : Safe-DS est livré avec sa propre collection de fonctions couramment utilisées en science des données. Cette bibliothèque est construite à partir de bibliothèques Python populaires, ce qui rend plus facile pour les utilisateurs de commencer.

3. Facile pour les Développeurs Tiers : Ceux qui veulent créer de nouveaux outils ou fonctionnalités pour Safe-DS peuvent le faire facilement. Le design permet à quiconque d'étendre ses capacités.

4. Représentation Textuelle et Graphique : Safe-DS propose des vues textuelles et graphiques pour écrire du code. Les utilisateurs peuvent passer d'une vue à l'autre selon leurs besoins. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les personnes de différents niveaux de compétence.

5. Vérifications Statique : Un axe clé de Safe-DS est de trouver des erreurs avant que le code ne soit exécuté. Ça veut dire que les utilisateurs sont alertés des erreurs potentielles tout de suite, ce qui peut faire gagner beaucoup de temps.

#Faire en Sorte que Cela Fonctionne pour Tout le Monde

Safe-DS vise à soutenir les personnes avec différents niveaux d'expérience en programmation, des débutants complets aux experts chevronnés. Pour les débutants, l'objectif est de rendre l'apprentissage et l'utilisation du langage facile et correct. Pour les utilisateurs plus expérimentés, cela offre toujours de la flexibilité tout en étant sûr.

#Les Défis Cachés en Science des Données

Les erreurs en science des données ne concernent pas seulement un code incorrect. Elles peuvent résulter de malentendus sur la façon dont les données devraient être traitées. Voici quelques défis courants :

• Restrictions de Plage : Certaines opérations peuvent nécessiter que les valeurs soient dans une plage spécifique. Par exemple, quand on travaille avec des pourcentages, il est essentiel de s'assurer que les nombres se situent entre 0 et 1. Safe-DS aide à faire respecter ces règles.

• Références à des Ensembles de Données Brisées : Dans des projets de données, des colonnes peuvent être ajoutées, supprimées ou renommées. Quand cela arrive, le code peut devenir obsolète si ces changements ne sont pas reflétés partout. Safe-DS aide à suivre ces changements.

• Ordre Correct des Fonctions : Certaines tâches doivent être effectuées dans un ordre particulier. Par exemple, entraîner un modèle doit venir avant de l'utiliser pour faire des prédictions. Safe-DS veille à ce que ces séquences soient respectées.

#Comment Safe-DS Aide ?

Safe-DS introduit plusieurs nouveaux concepts pour s'assurer que les Data Scientists puissent travailler avec les données sans risque inutile. Voici comment ça fonctionne :

• Langage Simple : Il a une syntaxe simple qui est facile à apprendre pour tout le monde. L'absence de structures de programmation complexes comme les boucles et les conditionnelles permet aux utilisateurs de se concentrer sur la création de pipelines sans se soucier des règles de langage compliquées.

• Système de Types : Safe-DS inclut un système de vérification des types qui aide à prévenir des erreurs courantes. Ce système impose des règles sur les types de valeurs qui peuvent être utilisées et garantit que les données circulent correctement à travers le programme.

• Inférence de schéma : Quand les données sont chargées, Safe-DS peut automatiquement déterminer à quoi ressemblent les données et si elles correspondent à ce qui est attendu. Cette fonctionnalité aide à détecter les erreurs liées aux ensembles de données changeants en vérifiant la structure avant d'exécuter le code.

• Vérification d'Ordre : En définissant des protocoles de comportement, Safe-DS peut garder une trace des fonctions qui doivent être appelées à quel moment. Cela garantit que les tâches sont effectuées dans le bon ordre.

#Intégration avec D'autres Outils

Une des forces de Safe-DS est sa capacité à travailler avec des bibliothèques Python existantes. Cependant, pour tirer parti de ces bibliothèques, il doit y avoir un moyen de décrire comment elles fonctionnent de manière sûre. Safe-DS utilise un langage stub pour fournir cette description. Cela aide le compilateur à savoir quelles fonctions sont disponibles et comment vérifier leur correctitude.

#Génération Automatique de Stubs

Créer des stubs pour de nouvelles bibliothèques peut être une tâche fastidieuse. Pour aider avec ça, Safe-DS emploie une technique qui génère automatiquement ces stubs à partir de code ou de documentation existants. Cela fait gagner du temps aux développeurs et minimise les erreurs lors de l'intégration de nouvelles fonctionnalités.

#Représentation Visuelle

Pour ceux qui ne se sentent pas à l'aise avec la programmation textuelle, Safe-DS propose aussi un moyen graphique de construire des pipelines de science des données. Cette représentation visuelle montre comment les données circulent et quels processus sont appliqués. Les utilisateurs peuvent voir ce que chaque partie fait sans avoir besoin de comprendre tout le code sous-jacent.

#Travaux Futurs et Objectifs

Safe-DS est encore en développement, avec des plans pour ajouter plus de fonctionnalités et améliorer celles existantes. Les objectifs clés incluent :

1. Ajouter Plus de Vérifications : Les développeurs visent à inclure plus de vérifications pour le schéma et l'ordre des fonctions afin d'assurer une plus grande sécurité lors de l'écriture du code.

2. Élargir la Bibliothèque Standard : Plus de fonctionnalités seront ajoutées à la bibliothèque standard pour couvrir des fonctions supplémentaires nécessaires dans différentes applications de science des données.

3. Études d'Usabilité : Une fois que plus de la bibliothèque est prête, des études seront réalisées pour comparer les performances de Safe-DS par rapport à la programmation Python traditionnelle. Cela aidera à identifier les domaines à améliorer.

4. Développement de la Représentation Graphique : L'objectif est de compléter la vue graphique pour qu'elle corresponde à la fonctionnalité de la version textuelle, offrant une expérience fluide pour tous les utilisateurs.

#Conclusion

Safe-DS est conçu pour rendre la programmation en science des données accessible et sûre pour tout le monde. En s'attaquant aux problèmes courants dans la gestion des données et en fournissant des mécanismes clairs de vérification des erreurs, il encourage les utilisateurs de tous niveaux de compétence à s'engager avec confiance dans des tâches de science des données. Avec des améliorations continues et des capacités futures, Safe-DS espère devenir un outil crucial dans la boîte à outils de la science des données.