Page 2 sur 2Précédent 1, 2gestion/analyse des données scientifique

[goa103]

Sinon, j'ai passé pas mal de temps dans des labos universitaires, et engénéral (surtout en calcul) on s'embarrasse peu de logiciels "bourrins" (comme un tableur), surtout si on est sous UNIX : on classe ses données avec des petites moulinettes rapides en shell (commandes grep, sort, ...), voire en awk ou sed. C'est facile (la syntaxe est entièrement expliquée dans les MAN ou sur le net), et une fois en place c'est ultrarapide. De plus ça permet de travailler sur les données sans les modifier, ce qui est tout de même rassurant. Sans parler de la tonne de petits programmes et moulinettes existant déjà pour traiter des données, que ce soit en Fortran ou en C. En clair presque tout a déjà été fait en la matière.

Les choses ont quand même pas mal changé ces dernières années. Les scientifiques utilisent plus volontiers PHP, Python, Java… des petits scripts, quelques lignes de code, une interface en HTML (Web) ou Tkinter (Python), une applet Java… les solutions plus évoluées qu'un script shell ne manque pas ! Les fonctionnalités avancées (POO, bibliothèques…) des langages est aussi un plus énorme si on souhaite gagner du temps et réutiliser ses scripts sur plusieurs projets.

[goa103]

ps : je n'y connait rien aux bases de données et à la programmation de leurs gestion. Pour moi, les mots sql, csv et même acces c'est du chinois et j'ai pas trop envie de m'y mettre.

Si ton besoin est vraiment important tu devrais normalement trouver l'envie de t'y mettre. Il n'y a pas 36 solutions, j'en vois 3. Tu trouves une solution clé-en-main permettant de gérer un projet de recherche de matériaux, c'est l'idéal tu n'as rien à faire sinon installer la solution et l'utiliser. La seconde solution c'est de faire appel à quelqu'un pour développer l'outil pour toi : un professionnel, un ami développeur, la communauté du logiciel libre si d'autres personnes sont intéressées… La troisième et dernière solution c'est de prendre les choses en main et de gérer toi-même ton projet de recherche, à l'aide d'outils suffisamment puissants et accessibles. Pour gérer n'importe quel type de données : Base de données. Ranger, trier, analyser… Pour générer un rapport ou dessiner de beaux diagrammes afin de visualiser des statistiques… il existe des bibliothèques, des outils en ligne… les solutions ne manquent pas car des milliers de personnes avant toi on eu ce même besoin : gérer un projet de recherche et ses données. Pas forcément des matériaux mais il y a toujours des similitudes.

Ce qu'il est important de savoir pour ne pas se décourager, c'est que les solutions existent. Parfois seulement sous la forme de petites briques qu'il suffit d'assembler. Seulement il faut savoir où les trouver et comment les assembler. Des solutions comme MS Access ou OOo Base permettent de cacher un peu tous ces mécanismes, qui peuvent sembler complexes. Les plus aventuriers penseront XML, programmation de bases de données, PHP et MySQL, applets Java pour épater ses collègues, pourquoi pas aussi Flex… tant de solutions et technologies.

Tout est possible. Seulement il faut avoir un peu de courage et de volonté. Si ton projet est important tu devrais trouver la motivation nécessaire pour mener cette recherche à bien. C'est souvent par peur qu'on pense que les bases de données et la programmation sont hors de notre portée. On ne compte plus les designers devenus amoureux d'ActionScript (Flash) du jour au lendemain, ou les scientifiques "tableur pro" qui se sont ouverts à Java ou Python. Il faut le vouloir le changement car les choses n'arrivent pas toutes seules

PS : Tu connais plein de mots barbares pour quelqu'un qui ne connait pas le chinois des développeurs

[irimi]

Les choses ont quand même pas mal changé ces dernières années. Les scientifiques utilisent plus volontiers PHP, Python, Java… des petits scripts, quelques lignes de code, une interface en HTML (Web) ou Tkinter (Python), une applet Java… les solutions plus évoluées qu'un script shell ne manque pas ! Les fonctionnalités avancées (POO, bibliothèques…) des langages est aussi un plus énorme si on souhaite gagner du temps et réutiliser ses scripts sur plusieurs projets.

Certes. Je parlais de scripts shell parce qu'ils sont des outils de base sur n'importe quel système UNIX, vieux, jeune, libre ou non. Donc si on veut faire simple et universel, s'il n'y a qu'une syntaxe à apprendre, autant que ce soit celle-ci... Ensuite on peut évidemment faire bien plus raffiné avec des langages plus évolués et rapides, mais dans ce cas il faut apprendre ces langages, et espérer qu'ils sont disponibles dans la bécane qu'on a sous la main (surtout pour les langages de script comme PHP).

En fait je voulais juste signaler qu'on oublie vite des solutions simples, rapides et efficaces au profit de grosses applications avec plein de boutons... Mais je ne dénigre pas les autres langages ! Ceci dit, faire du tri de fichier de données en POO, surtout si ces fichiers ont une présentation hétéroclite, c'est peut-être un peu beaucoup. Pour ce genre de traitement de type batch, la programmation procédurale est justement hyper adaptée...

Mais de fait, quand je bosse sur une machine que je connais, je préfère utiliser des langages style PHP, qui sont hyper simples à mettre en oeuvre, raisonnablement rapides, disposant d'interfaces pratiques pour les bases de données, etc. En tout cas je n'utilise presque jamais de tableur

[moron]

R est bien, c'est avant tout un logiciel de traitement statistique...

C'est ce que je pensais jusqu'il y a peu. Nénamoins, je viens de voir que R propose une boîte à outils impressionante pour le traitement, le nettoyage et la mise en forme des données. Il y a même moyen de combiner R à d'autres langages de programmation (perl, Python, C Fortrtan, php, java). La seule chose que R ne fournit pas, est un système de sotckage des données. Pour cela il y a d'autres outils plus adaptés. R en revanche propose tout ce qu'il faut pour lire et importer ces données.