Les outils en ligne de commande restent indispensables pour maîtriser et accélérer les workflows data. Curl, jq, awk ou Git offrent une efficacité inégalée face aux interfaces graphiques limitées. Découvrez les 10 outils CLI essentiels à tout data scientist averti pour gagner en maîtrise et rapidité.
3 principaux points à retenir.
- Maîtriser les bases : curl, jq, awk/sed et git sont incontournables dès le départ.
- Automatiser et paralléliser : parallel et datamash boostent la productivité sur de gros volumes.
- Optimiser la gestion : htop surveille les ressources, tmux/screen maintiennent les sessions longue durée.
Pourquoi utiliser les outils CLI en data science
Les outils en ligne de commande (CLI) sont devenus, en 2025, les vrais alliés des data scientists. Pourquoi ? Parce qu’ils permettent un contrôle fin et rapide des workflows data, un niveau de précision souvent introuvable dans les interfaces graphiques lourdes et parfois capricieuses. Vous le savez, la manipulation de données nécessite de la vitesse : je ne parle pas seulement de la vitesse d’exécution, mais aussi de la vitesse à laquelle vous pouvez itérer sur vos analyses sans perdre un temps fou à cliquer sur des boutons.
La plupart de ces outils sont légers, scriptables et s’intègrent facilement dans des pipelines automatisés. Imaginez, par exemple, un outil comme curl, qui vous permet de récupérer des données d’une API avec une simple ligne de commande :
curl -X GET "https://api.exemple.com/data"Cette ligne vous offre une flexibilité incroyable. Et une fois les données récupérées, vous pouvez les passer à un autre outil comme jq pour extraire un champ spécifique dans un JSON, comme ceci :
curl -X GET "https://api.exemple.com/data" | jq '.champSpecific'Il existe plusieurs avantages à l’utilisation de ces outils. D’abord, la vitesse : ils sont généralement plus rapides que les interfaces graphiques, surtout pour des tâches répétitives. Ensuite, la flexibilité : ils peuvent être combinés les uns avec les autres pour créer des flux de travail personnalisés adaptés à vos besoins. Cela nous amène à l’interopérabilité : ces outils fonctionnent bien ensemble et s’intègrent facilement dans des systèmes variés. Enfin, leur universalité leur permet d’être utilisés dans différentes plateformes, rendant leur apprentissage et leur utilisation d’autant plus pertinents.
Il ne faut cependant pas oublier que la prise en main peut apparaître ardue, surtout pour ceux qui débutent. Mais ne vous laissez pas décourager : une fois que vous aurez dompté ces monstruosités (oui, parfois ils semblent terrifiants !), vous découvrirez toute leur puissance. Pour Bourguignon de la data, ils sont incontournables pour la manipulation des données, la gestion des fichiers et l’automatisation. Un bon data scientist en 2025 se doit de les maîtriser. Pour en savoir plus sur l’analyse de données en 2025, vous pouvez jeter un coup d’œil à cet article ici.
Quels sont les outils incontournables pour manipuler les données
Quand on parle de manipulation de données en 2025, curl et jq sortent du lot comme les premières armes de choix pour tout data scientist. curl, c’est l’outil parfait pour envoyer des requêtes HTTP, récupérer des données d’une API ou télécharger ces fameux fichiers CSV qui traînent. Une simple ligne de commande et hop, tu es en train d’engranger des données ! Par exemple :
curl -o dataset.csv https://example.com/data.csvD’un autre côté, jq te donne la possibilité de transformer et de manipuler le JSON avec une finesse inégalée. Il ne fait pas que parse ; il restructure, filtre et affiche le JSON comme un chef. Si tu n’as jamais eu besoin de refactoriser un JSON chaotique, crois-moi, ça vaut le détour. Voici un petit aperçu :
cat data.json | jq '.items[] | {name: .name, price: .price}'Pour ce qui est des fichiers CSV, on ne peut pas faire l’impasse sur csvkit. C’est une suite d’outils qui permet de structurer, filtrer et même exécuter des requêtes SQL sur tes fichiers CSV comme bon te semble. Une simple commande et tu peux renommer une colonne, par exemple :
csvcut -c old_name new_file.csv old_file.csvIl existe aussi csvtk, une alternative qui se concentre sur la rapidité et l’efficience. En gros, pense à csvkit, mais avec une vitesse fulgurante sur les très grands fichiers. T’as un tableau dans tes mains et tu veux choper les lignes où la valeur d’une colonne précise dépasse une certaine limite ? Voilà comment faire :
csvtk filter -f "value > 100" file.csv
Et comment ne pas mentionner awk et sed, ces intemporels qui s’invitent encore dans les pipelines modernes ? awk, le detecteur de motifs, et sed, le roi des substitutions. Voici un exemple avec awk qui résume une colonne donnée :
awk -F"," '{sum += $2} END {print sum}' file.csvEt pour sed, voilà comment faire une recherche et remplacement dans un fichier :
sed -i 's/ancien/nouveau/g' file.txtAlors, on fait le point ? Voici un tableau récapitulatif pour t’aider à visualiser tout ça :
| Outil | Usage | Avantages | Limites |
|---|---|---|---|
| curl | Requêtes HTTP, téléchargement | Préinstallé sur Unix | Syntaxe compliquée |
| jq | Traitement JSON | Langage concis | Courbe d’apprentissage |
| csvkit | Manipulation CSV | SQL-like queries | Performance sur gros fichiers |
| csvtk | Manipulation CSV rapide | Très rapide | Moins d’options que csvkit |
| awk | Analyse texte | Puissant et rapide | Sélectivité limitée des formats |
| sed | Transformation de texte | Rapidité | Syntaxe complexe pour les nouveaux |
En somme, ces outils constituent la trame de fond des workflows data modernes et seront tes alliés incontournables pour les défis de données à venir. Et pour continuer de t’instruire sur ces sujets passionnants, jette un œil à cet article. Tu m’en diras des nouvelles!
Comment optimiser et monitorer les traitements data en CLI
Quand les volumes de données grimpent en flèche ou que la complexité des traitements s’intensifie, il devient crucial d’optimiser vos workflows. Une manipulation rapide et efficace permet non seulement de gagner du temps, mais également de prévenir les goulets d’étranglement qui peuvent sérieusement ralentir vos analyses.
Voilà que GNU parallel entre en scène. Cet outil magique permet d’exécuter des tâches en parallèle, en utilisant plusieurs cœurs CPU. Imaginez que vous devez appliquer le même traitement à des centaines de fichiers. Avec parallel, vous pouvez étaler cette charge de travail sur plusieurs cœurs, maximisant ainsi l’utilisation de vos ressources et réduisant le temps d’exécution. Par exemple, vous pourriez exécuter un script sur tous vos fichiers CSV avec une simple commande :
parallel python mon_script.py ::: *.csvMais le traitement ne s’arrête pas là. Pour des calculs statistiques rapides sans avoir à ouvrir un programme peut-être trop lourd comme Python ou R, datamash se présente comme une solution légère. Cet outil permet de faire des opérations numériques, textuelles, et statistiques directement dans votre shell avec une facilité déconcertante. Si vous devez calculer la moyenne ou la somme de colonnes dans un fichier, datamash est le compagnon idéal, offrant un excellent compromis entre puissance et simplicité.
Et histoire de garder un œil sur vos performances, htop est un véritable allié. Ce moniteur de système interactif vous offrent une vue d’ensemble de l’utilisation CPU, de la mémoire, et de l’I/O. Pendant que vos pipelines s’exécutent, htop vous permettra de repérer les goulets d’étranglement, vous offrant ainsi la possibilité d’ajuster vos ressources. Une belle manière d’assurer que vos traitements ne se mettent pas à ralentir lorsque la charge augmente.
En somme, l’optimisation de vos traitements de données à l’aide d’outils comme parallel et datamash, couplée à un monitoring vigilant via htop, est essentielle pour maintenir votre efficacité à long terme. Les données ne vont pas se traiter seules, mais avec ces outils et une stratégie bien pensée, vous serez sûr de garder le cap.
Comment gérer le versionning et la continuité des sessions CLI
Dans le monde effréné de la science des données, où chaque seconde compte, savoir gérer le versionnage de votre code et maintenir vos sessions de travail est essentiel. C’est là que Git, le héros méconnu du versionnage, entre en scène. Ce système de contrôle de version distribué est incontournable pour garder une trace de vos modifications de script, de vos petits jeux de données et surtout, pour collaborer efficacement avec d’autres scientifiques des données. Vous ne voulez pas être celui qui entre dans un projet en écrasant le travail acharné d’un collègue.
Git vous permet de naviguer à travers les versions avec une aisance déconcertante. Vous pouvez créer des branches pour expérimenter de nouvelles idées sans compromettre la stabilité de votre code principal. Ainsi, si une idée ne fonctionne pas, il suffit de la jeter et de revenir à la version précédente. Et à cet égard, savoir manipuler les commandes de Git devient un véritable atout dans votre kit d’outils.
Bien qu’il soit fantastique pour le versionnage, Git ne gère pas parfaitement les longues sessions de travail, surtout lorsque vous exécutez des scripts gourmands en ressources sur des serveurs distants. C’est ici qu’interviennent les multiplexeurs de terminal comme tmux et screen. Vous pouvez lancer votre processus, vous déconnecter, et même éteindre votre machine. Lorsque vous êtes prêt à revenir, il vous suffit de vous reconnecter et de reprendre là où vous vous étiez arrêté. Imaginez le soulagement de pouvoir relancer une session de travail intensive sans avoir à redémarrer depuis le début.
Pour ceux qui se lancent dans l’utilisation de tmux, voici une astuce qui peut considérablement améliorer votre expérience utilisateur : créez un fichier de configuration ~/.tmux.conf et personnalisez-le selon vos besoins. Par exemple, vous pourriez vouloir changer les raccourcis clavier pour faciliter l’accès à certaines fonctionnalités. Une configuration bien pensée peut transformer tmux en un outil exceptionnellement puissant pour gérer vos sessions.
En résumé, maîtriser Git pour le versionnage et utiliser des multiplexeurs tels que tmux et screen pour maintenir vos sessions de travail sont des compétences essentielles pour tout data scientist qui souhaite naviguer avec assurance dans le monde complexe de l’analyse de données.
Comment progresser et étendre ses compétences avec ces outils
Maîtriser les outils en ligne de commande n’est pas une mince affaire, mais quel rendement ! La clé de la maîtrise réside dans la pratique ; plus vous manipulez ces outils, plus vous devenez autonome et productif. Les data scientists qui se frottent aux CLI finissent par apprécier la vitesse et l’efficacité de ces outils, alors qu’ils pourraient être rebutés par leur apparence austère au premier abord. En fin de compte, l’effort en vaut la chandelle.
Pour apprendre les ficelles de la commande de ligne, commencez par le livre « Data Science at the Command Line » de Jeroen Janssens. C’est un excellent point de départ, qui vous guide à travers des cas pratiques en data science, tout en élargissant votre compréhension des CLI. Ensuite, plongez dans The Art of Command Line sur GitHub. Ce guide, un véritable classique, offre une panoplie de conseils et de pratiques recommandées pour vous réconcilier avec la ligne de commande.
Les communautés en ligne sont aussi une mine d’or pour le savoir. Rejoindre des subreddits comme linux et commandline vous permettra d’échanger avec d’autres passionnés, de découvrir des astuces innovantes et de rester à jour sur les outils émergents. C’est un cadre interactif qui booste la motivation et le partage de connaissances.
Une autre clé du succès est d’intégrer progressivement ces outils dans vos projets quotidiens. Commencez par les « core four » : curl, jq, awk/sed et git. Une fois que vous vous sentez à l’aise avec ces éléments fondamentaux, explorez des outils plus avancés comme DuckDB CLI ou Datasette. Ces outils vous permettront d’exploiter vos compétences à un niveau supérieur, offrant des solutions adaptées à des problématiques de plus en plus complexes.
Plus vous investissez de temps dans la maîtrise de ces outils, plus vous maximisez votre efficacité dans vos analyses de données. En fin de compte, cette expertise contribue non seulement à votre carrière, mais également à l’innovation dans le monde de la science des données.
Comment ces outils CLI transforment-ils vraiment votre pratique data ?
Les outils en ligne de commande cités sont bien plus que de simples utilitaires : ils constituent la colonne vertébrale d’un data scientist efficace en 2025. En maîtrisant curl, jq, awk, git, et leurs compagnons, vous gagnez en contrôle, rapidité et automatisation. Ceci vous permet d’éviter les limites des interfaces graphiques et d’entrer dans une vraie logique d’ingénierie data. Progressivement, ces compétences vous feront économiser un temps précieux et amélioreront la robustesse de vos pipelines. En bref, investir dans ces savoir-faire, c’est booster votre productivité et l’impact de vos analyses.
FAQ
Quels avantages offre l’utilisation des outils en ligne de commande en data science ?
Quels sont les outils CLI essentiels à maîtriser en priorité ?
Comment gérer des traitements lourds ou multiples avec la CLI ?
Pourquoi utiliser tmux ou screen en data science ?
Quelles ressources pour apprendre les outils CLI en data science ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, responsable de l’agence webAnalyste et formateur expert en data engineering et automatisation, accompagne depuis plus de dix ans les professionnels du digital en France et en Europe francophone. Spécialisé dans la maîtrise des outils d’ingestion, modélisation, et reporting grâce à SQL, Python, et la CLI, il allie expertise technique et pédagogie pour rendre la data accessible et opérationnelle dans les business. Son approche pragmatique et sans fioritures vise à optimiser les workflows data via des solutions durables et efficaces, parfaitement en phase avec les exigences actuelles en web analytics, data science et IA.
