Classes Abstraites : Un Concept d'Ingénierie Logicielle Essentiel pour Réussir en Science des Données
Les classes abstraites sont un concept clé d'ingénierie logicielle que tout data scientist doit maîtriser pour produire un code professionnel, robuste et maintenable. Cet article explique pourquoi ce concept est crucial et comment l'appliquer concrètement dans des pipelines de science des données.
Si vous envisagez une carrière en science des données, que vous soyez étudiant, professionnel en reconversion ou manager, cet article est fait pour vous. La science des données attire des profils variés : physiciens nucléaires, chercheurs en ondes gravitationnelles, biologistes computationnels, linguistes, etc. Cette diversité stimule la créativité, mais entraîne aussi des disparités dans les compétences en ingénierie logicielle.
Beaucoup de code produit par des data scientists, bien que brillant sur le plan analytique, souffre de problèmes majeurs : illisibilité, fragilité, difficulté de maintenance et manque d'extensibilité. Ces lacunes réduisent l'impact du travail et créent des problèmes à long terme.
Dans cette série d'articles, je présente des concepts fondamentaux d'ingénierie logicielle adaptés aux data scientists. Des notions simples, mais qui marquent la différence entre un amateur et un professionnel. Aujourd'hui : les classes abstraites.
Les classes abstraites étendent l'héritage de classe et constituent un outil puissant pour les data scientists. Plutôt qu'une définition théorique, prenons un exemple concret tiré de la détection de fraude financière.
Imaginons un cabinet conseil travaillant avec plusieurs clients. Chaque projet nécessite la génération des mêmes indicateurs clés (features), mais les données sources varient considérablement : formats (CSV, Parquet, JSON), schémas, besoins de nettoyage spécifiques.
La solution idéale consiste à séparer le processus en deux pipelines : un pipeline de nettoyage des données (adapté à chaque client) et un pipeline de génération des features (standardisé). Le défi est de garantir que le premier produit toujours des données conformes aux exigences du second.
Les classes abstraites répondent parfaitement à ce besoin. Elles servent de blueprint pour créer des classes enfants (concrètes) tout en imposant une structure commune. Dans notre exemple, la classe abstraite BaseRawDataPipeline définit :
1. Une méthode run() standardisant l'exécution 2. Une méthode save() fixant le format de sortie (Parquet) 3. Une méthode validate() vérifiant le schéma de sortie
Les méthodes load() et transform(), spécifiques à chaque projet, sont déclarées comme abstraites, forçant leur implémentation dans les classes enfants. Cette approche offre cinq avantages majeurs :
1. Compatibilité garantie entre pipelines 2. Documentation facilitée 3. Code plus lisible et maintenable 4. Robustesse face aux aléas humains (départs, arrivées, oublis) 5. Extensibilité pour de nouveaux projets
En adoptant les classes abstraites, les data scientists passent d'un code artisanal à un code industriel, pérenne et scalable. Un must pour quiconque souhaite avoir un impact durable grâce à la data science.
