Ruby on Rails et la science des données : Un aperçu stratégique

Ces dernières années, les données sont devenues l'un des actifs les plus précieux pour les entreprises, car elles permettent de prendre des décisions, d'obtenir des informations et de façonner l'avenir des secteurs d'activité. L'intersection des développement web et science des données devient de plus en plus importante à mesure que les entreprises s'efforcent de créer des applications basées sur les données. Ruby on Rails (RoR)Rails, connu pour sa simplicité et ses capacités de développement rapide, est traditionnellement utilisé pour le développement web, mais son rôle dans la science des données gagne en attention, car les développeurs et les entreprises explorent de nouvelles façons d'exploiter Rails pour des applications centrées sur les données.

Ce blog donne un aperçu stratégique de la façon dont Ruby on Rails et la science des données peuvent se compléter, des outils disponibles et de la raison pour laquelle RoR peut être un élément efficace d'un projet de science des données.

Le boom de la science des données : comprendre son essor et son impact

Au cours de la dernière décennie, science des données s'est imposée comme l'une des forces les plus transformatrices dans tous les secteurs d'activité. Des campagnes de marketing personnalisées aux modèles de soins de santé prédictifs, la prise de décision fondée sur les données est en train de remodeler la façon dont les organisations fonctionnent et innovent. Le volume considérable de données générées aujourd'hui - à partir des médias sociaux, des appareils IoT, des systèmes financiers et autres - a alimenté ce boom, permettant aux entreprises de tirer des enseignements exploitables et de créer de la valeur d'une manière qui était autrefois inimaginable.

Ce blog explore les facteurs à l'origine de l'essor de la science des données, ses applications et les raisons pour lesquelles elle est devenue un élément essentiel de la stratégie des entreprises modernes.

Quels sont les moteurs de l'essor de la science des données ?

Plusieurs facteurs ont contribué à la croissance explosive de la science des données ces dernières années :

a. Explosion des Big Data

La prolifération des appareils numériques, des applications mobiles et des plateformes en ligne a entraîné une augmentation exponentielle de la production de données. En fait, le monde génère plus de 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour. Cette explosion des données a créé un besoin pressant d'outils et de méthodes pour analyser, gérer et interpréter des ensembles massifs de données, rendant la science des données essentielle.

b. Progrès en matière d'apprentissage automatique et d'IA

L'essor de la l'apprentissage machine (ML) et l'intelligence artificielle (IA) a été l'un des principaux moteurs de l'essor de la science des données. À mesure que les algorithmes de ML deviennent plus sophistiqués, ils permettent aux entreprises d'automatiser les processus de prise de décision, de prédire les tendances futures et d'optimiser les flux de travail, tout cela en analysant les données historiques. Ces progrès de l'IA rendent la science des données plus accessible et plus évolutive.

c. Informatique en nuage (Cloud Computing)

Informatique en nuage a joué un rôle crucial dans la révolution de la science des données en fournissant un stockage et une puissance de calcul évolutifs. Des plateformes comme AWS, Google Cloud, et L'azur permettent aux entreprises de stocker de grandes quantités de données et d'effectuer des analyses complexes sans avoir besoin d'une infrastructure sur site, abaissant ainsi la barrière à l'entrée pour les entreprises de toutes tailles.

d. Demande d'informations de la part des entreprises

Alors que la concurrence s'intensifie dans tous les secteurs, les entreprises se tournent de plus en plus vers la science des données pour obtenir un avantage concurrentiel. La capacité à obtenir des informations approfondies sur le comportement des clients, les tendances du marché et l'efficacité opérationnelle aide les organisations à innover, à améliorer la prise de décision et à garder une longueur d'avance sur la concurrence. La science des données est passée du statut d'outil utile à celui d'outil indispensable dans le paysage commercial d'aujourd'hui.

Pourquoi utiliser Ruby on Rails dans les projets de science des données ?

Si Ruby on Rails n'est pas le premier outil qui vous vient à l'esprit lorsque vous pensez à la science des données (qui est souvent dominée par Python et R), RoR peut néanmoins jouer un rôle crucial, en particulier lorsqu'il s'agit de créer des applications complètes qui intègrent des modèles et des algorithmes de science des données. Voici pourquoi :

a. Cadre d'application Web

Ruby on Rails est un excellent outil pour créer des applications web, et de nombreux utilisateurs de Ruby on Rails ont déjà utilisé Ruby on Rails. science des données nécessitent une interface web pour la visualisation des données, l'interaction avec l'utilisateur ou le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Avec son Modèle-Vue-Contrôleur (MVC) architecture et APIs RESTfulAvec Rails, il est facile de servir des données et de les présenter dans un format convivial.

b. Prototypage rapide

La technologie RoR est connue pour sa capacité à créer rapidement des prototypes d'applications. Dans les projets de science des données, en particulier dans les startups, la capacité à construire rapidement une interface frontale pour les modèles de données ou les tableaux de bord de validation peut être cruciale pour obtenir l'adhésion des parties prenantes ou pour passer à la phase suivante du développement.

c. Intégration avec les bibliothèques de science des données

Bien que l'écosystème de Ruby ne soit pas aussi riche en bibliothèques de science des données comme Pythonmais il existe encore plusieurs joyaux (bibliothèques) et outils qui peuvent faciliter le traitement, l'analyse et la visualisation des données dans le domaine de l'informatique. Applications Ruby. En outre, Rails peut facilement s'intégrer à Outils de science des données basés sur Python par le biais d'API, ce qui permet d'obtenir le meilleur des deux mondes.

Quels sont les outils et les joyaux pour la science des données en Ruby on Rails ?

Bien que Python domine la science des données, Ruby possède des outils qui permettent la manipulation des données, l'apprentissage automatique et la visualisation. Voici quelques outils utiles :

a. Daru (Analyse de données en Ruby)

Daru est une bibliothèque pour l'analyse des données, similaire à Pandas en Python. Il fournit des outils pour la manipulation des données, l'analyse statistique et la visualisation des données dans Ruby. Avec Daru, les développeurs peuvent facilement manipuler des ensembles de données structurées et effectuer des tâches d'analyse directement dans une application Rails.

b. NMatrix

NMatrix est une bibliothèque matricielle rapide pour Ruby qui peut gérer de grands ensembles de données, ce qui la rend utile pour effectuer des opérations sur des données de haute dimension. Elle est couramment utilisée dans les domaines de l'apprentissage automatique et du calcul numérique.

c. Outils de visualisation des données

Les applications Rails peuvent s'intégrer à des outils Ruby pour la création de graphiques et la visualisation de données, notamment :

• Gruff : Une bibliothèque graphique simple pour créer des diagrammes à barres, des diagrammes linéaires et des diagrammes circulaires.
• Chartkick : Un outil populaire qui s'intègre à Graphiques Google ou Chart.js pour produire des visualisations dynamiques et interactives.
• D3.js (bibliothèque JavaScript) : Bien qu'il ne soit pas spécifique à Ruby, D3.js peut être intégré de manière transparente dans une application Rails pour fournir des visualisations complexes.

d. Interfaçage avec Python

Pour les flux de travail plus avancés en science des données, Rails peut communiquer avec Python (à l'aide d'outils tels que PyCall ou des API RESTful). Cela permet aux développeurs de construire l'interface web en utilisant Rails tout en exploitant les riches bibliothèques de science des données disponibles en Python (par exemple, NumPy, Pandas, TensorFlow, et Scikit-learn) sur le backend.

Explorer le déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec Ruby on Rails

L'une des utilisations les plus courantes de Rails dans le domaine de la science des données est la suivante déploiement de modèles d'apprentissage automatique à des environnements de production. Alors que le modèle lui-même peut être construit à l'aide de bibliothèques basées sur Python, R ou même Ruby, Rails excelle dans la transformation de ces modèles en API accessibles sur le web et dans la construction de tableaux de bord conviviaux. Voici comment Rails peut être utilisé pour le déploiement de ML :

a. Servir les modèles via l'API

Une fois qu'un modèle d'apprentissage automatique a été formé (souvent en Python ou en R), vous pouvez l'exposer par le biais d'une API basée sur Rails. L'API Mode API introduit dans Rails 5 est particulièrement bien adapté à ce cas d'utilisation, vous permettant de construire efficacement des API légères qui peuvent servir des prédictions de modèle ou des résultats d'analyse au frontend ou à d'autres systèmes.

b. Utilisation des emplois d'arrière-plan pour les prédictions

Rails offre une intégration transparente avec des bibliothèques de traitement des tâches d'arrière-plan telles que Sidékiq et Demander. Dans les applications gourmandes en données, les tâches d'arrière-plan peuvent être utilisées pour exécuter des prédictions, des transformations de données ou toute autre tâche fastidieuse, en veillant à ce que l'expérience de l'utilisateur reste fluide et réactive.

c. Visualisation et rapports

Après le déploiement d'un modèle, la visualisation des données est cruciale pour l'interprétation des prévisions et des résultats. Rails, avec sa couche de visualisation étendue et ses capacités d'intégration frontale, peut être utilisé pour créer des tableaux de bord qui affichent des analyses en direct, des résultats de prédiction ou des tendances de données d'une manière facile à comprendre pour les utilisateurs finaux.

Examiner les considérations relatives à l'évolutivité et aux performances

Pour les applications à forte intensité de données, les performances et l'évolutivité sont essentielles. Ruby on Rails, lorsqu'il est associé aux bonnes technologies, peut gérer efficacement de grands ensembles de données et des flux de travail complexes. Voici quelques stratégies pour garantir l'évolutivité :

a. Mise en cache avec Redis

Lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données ou des analyses de données en temps réel, la mise en cache des données ou des résultats de modèles fréquemment utilisés peut améliorer considérablement les performances. Redis est couramment utilisé avec Rails pour mettre en cache les résultats, évitant ainsi de devoir traiter à nouveau les mêmes données.

b. Traitement des antécédents

Les tâches de traitement des données, en particulier dans les applications de science des données, peuvent prendre beaucoup de temps. Rails permet d'exécuter facilement des tâches d'arrière-plan à l'aide de Sidékiq ou Travail retardé pour traiter les données de manière asynchrone, ce qui améliore la réactivité de l'application.

c. Optimisation de la base de données

Dans les applications Rails axées sur les données, les performances de la base de données sont cruciales. PostgreSQL est couramment utilisé dans les projets Rails et offre des fonctionnalités avancées telles que JSONB pour traiter les données semi-structurées. Pour les tâches à forte composante analytique, Rails peut s'intégrer à entrepôts de données comme BigQuery ou Flocon de neige pour décharger les requêtes complexes.

Quelles sont les applications concrètes de Rails dans le domaine de la science des données ?

Il existe plusieurs applications réelles où Rails et la science des données se rejoignent, fournissant à la fois des services backend et des informations basées sur les données :

a. Recommandations sur le commerce électronique

Dans les plateformes de commerce électronique, la science des données est utilisée pour créer des recommandations personnalisées pour les clients en fonction de leur historique de navigation, de leurs données d'achat et d'autres mesures comportementales. Rails peut servir d'épine dorsale à ces plateformes, en gérant l'interface utilisateur, en manipulant les API et en déployant des moteurs de recommandation construits à l'aide de l'apprentissage automatique.

b. Analyse des soins de santé

Dans applications dans le domaine de la santéRails peut être utilisé pour créer des tableaux de bord qui présentent les données des patients, les tendances ou les prédictions de risques. Les modèles d'apprentissage automatique formés sur les données des patients peuvent être intégrés dans des applications basées sur Rails pour fournir analyse prédictiveLes résultats de l'étude ont été publiés sur le site web de la Commission européenne, afin d'aider les médecins et les soignants à prendre des décisions en connaissance de cause.

c. Analyse des données financières

Rails peut être utilisé dans des applications financières pour créer des plateformes sécurisées permettant d'analyser les tendances boursières, de prédire les mouvements du marché ou de générer des rapports. Les données de ces applications peuvent être visualisées à l'aide d'outils Ruby intégrés ou de bibliothèques JavaScript intégrées.

Ruby on Rails est-il un bon choix pour la science des données ?

Tandis que Ruby on Rails (RoR) n'est pas traditionnellement connu comme un outil de science des données comme le Python ou RCependant, il peut encore jouer un rôle important dans les projets de science des données, en particulier lorsqu'il s'agit de développement web et d'intégration d'applications basées sur les données. Voici un aperçu des raisons pour lesquelles la RdR peut ou non être un bon choix pour certains aspects de la science des données :

Pourquoi Ruby on Rails pourrait être un bon choix pour la science des données :

1. Cadre d'application web: Ruby on Rails est un puissant outil de développement web, idéal pour construire des sites web. applications web basées sur les données. Si votre projet de science des données nécessite une interface conviviale, des tableaux de bord ou des API pour présenter et interagir avec les données, Rails est un candidat de choix.
2. Prototypage rapide: Rails est connu pour son développement rapide ce qui permet de créer et de tester rapidement des applications de validation de la science des données. Cela permet d'obtenir un retour d'information précoce et d'itérer sur des modèles ou des outils d'analyse de données dans un court laps de temps.
3. Intégration de l'API: La RdR peut facilement s'intégrer à Modèles d'apprentissage automatique basés sur Python et des outils de science des données à l'aide d'API. Vous pouvez construire l'interface web avec Rails tout en exploitant des bibliothèques Python telles que Pandas, NumPyou TensorFlow pour le traitement des données lourdes dans le backend.
4. Présentation et visualisation des données: Bien que Rails lui-même ne dispose pas de capacités de visualisation de données aussi étendues que celles de Python, il n'est pas possible d'utiliser des outils de visualisation de données à l'intérieur de Rails. Matplotlib ou SeabornIl peut s'intégrer à des outils de visualisation tels que Chartkick ou Gruff pour afficher les données de manière conviviale. Il peut également intégrer des bibliothèques JavaScript telles que D3.js pour des visualisations plus avancées.
5. Traitement de fond: Pour les tâches de science des données lourdes en termes de calcul, Ruby on Rails peut utiliser systèmes de travail en arrière-plan comme Sidékiq pour traiter les données de manière asynchrone, ce qui améliore les performances et l'évolutivité lors du traitement de grands ensembles de données.

Limites de Ruby on Rails pour la science des données :

1. Manque de bibliothèques spécialisées dans la science des données: Ruby ne dispose pas du riche écosystème de bibliothèques de science des données dont disposent Python ou R. Les bibliothèques de Python comme Pandas, Scikit-learn, et TensorFlow en font le langage de référence pour la plupart des tâches liées à la science des données, tandis que les outils natifs de Ruby sont plus limités en comparaison.
2. Plus lent pour le traitement des données: Ruby est généralement plus lent que Python ou R pour le traitement de données à grande échelle. Si votre projet de science des données nécessite des calculs lourds ou de l'apprentissage profond, Ruby n'est peut-être pas le choix le plus efficace.
3. Soutien limité de la communauté à la science des données: Alors que Ruby dispose d'une forte communauté dans le domaine du développement web, la communauté de la science des données autour de Ruby est plus petite que celle de Python. Cela signifie qu'il y a moins de bibliothèques, moins de tutoriels et moins de soutien de la part de la communauté pour les défis spécifiques à la science des données.

Quand Ruby on Rails est une bonne solution :

• Applications Web basées sur les données: Si votre projet est axé sur la création d'applications web qui interagissent avec des modèles de données ou affichent des résultats d'analyse, Ruby on Rails est une excellente option pour la couche frontale ou API.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique: Si les tâches lourdes de science des données sont traitées en Python ou R, Rails peut être utilisé pour déployer les modèles et construire des interfaces utilisateur pour interagir avec eux.
• Projets de données de petite ou moyenne envergure: Pour les projets de données qui n'impliquent pas d'ensembles de données massifs ou de modèles d'apprentissage profond, Rails peut gérer des tâches analytiques typiques avec des outils tels que Daru (Analyse de données en Ruby).

Conclusion

Si Ruby on Rails est traditionnellement connu pour le développement web, son utilisation stratégique dans le domaine de la science des données est en plein essor, les entreprises cherchant à combiner des interfaces web conviviales avec de puissants modèles d'analyse de données et d'apprentissage automatique. Grâce à ses capacités de développement rapide, à ses options d'évolutivité et à son intégration avec Python et d'autres outils de science des données, Ruby on Rails peut être un élément essentiel de la pile technologique dans les applications axées sur les données.

En 2024, Rails continue d'offrir un cadre robuste qui, associé aux bons outils de science des données, constitue une solution puissante pour créer des applications modernes centrées sur les données. Que vous déployiez des modèles d'apprentissage automatique ou que vous créiez des tableaux de bord, Rails offre la flexibilité, la sécurité et l'évolutivité nécessaires pour transformer les données brutes en informations exploitables. Pour en savoir plus, contactez RailsCarma.