claude/lib/project-archetypes/data-notebook.md

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name: data-notebook category: meta public: false database: optional hosting_hints:

• local
• jupyterhub
• colab
• kaggle
• databricks
• sagemaker audit_stack:
• analyze
• code-clean
• cso
• doc plugins: context7: optional ui-ux-pro-max: no gstack: no ---

Data / Jupyter Notebook

Projet data science / ML axé sur notebooks Jupyter. Exploration, analyse, modèles. Pas d'application déployée au sens applicatif.

Detection signals

Strong signals (×3)

• EXT: 5+ fichiers .ipynb
• DEP: requirements.txt OR pyproject.toml OR environment.yml contient "jupyter" OR "jupyterlab" OR "notebook"
• FILE: environment.yml (Conda)

Medium signals (×2)

• DIR: notebooks/ OR nb/ avec .ipynb
• DIR: data/ OR datasets/ (souvent gitignored)
• DEP: "pandas", "numpy", "matplotlib", "seaborn", "scikit-learn", "torch", "tensorflow", "jax"
• FILE: Makefile avec cibles data (download-data/, preprocess/, train/)
• FILE: dvc.yaml (DVC pipeline)

Weak signals (×1)

• DIR: models/ (trained artifacts)
• FILE: .gitattributes avec LFS rules
• DEP: "mlflow", "wandb", "tensorboard"
• DIR: figures/ OR plots/ (outputs)

Counter-signals (exclusion)

• DEP: "streamlit" OR "gradio" OR "dash" + main entry point → data app UI (archétype à créer)
• DEP: "fastapi" / "flask" / "django" comme dep principale → API, pas notebook
• FILE: setup.py OR pyproject.toml AVEC [project.scripts] → package, pas notebook

Implications

• Exécution : local / Google Colab / Kaggle / JupyterHub / Databricks / SageMaker
• Base de données : variable (souvent CSV/Parquet/DuckDB locaux, parfois DB externe)
• SEO/GEO : N/A
• Surface sécurité : SOUS-ESTIMÉE — notebooks souvent commités avec credentials, outputs, PII
• UI/UX : N/A (sauf si app Streamlit/Dash ajoutée)

Typical pain points

• .ipynb committés avec outputs = fuite potentielle (données clients affichées)
• Credentials en dur dans cellules (API keys AWS, tokens Kaggle, mots de passe DB)
• PII dans outputs cellules (noms clients, emails, numéros carte)
• Datasets volumineux committés (pas de LFS / DVC / gitignore)
• requirements.txt non pinned → résultats non reproductibles
• Pas de seed random → runs non déterministes
• Notebooks monolithiques (10000+ lignes, cells non documentées)
• Logique dupliquée entre notebooks (pas de src/lib.py)
• Variables d'état entre cells (exécution non idempotente)
• Modèles trainés commités dans git (bloat repo)
• Pas de versioning data (DVC / lakeFS / Pachyderm absents)
• Expériences non trackées (MLflow / W&B absent)
• Pas de tests (pytest sur fonctions extraites)
• Conversion prod : notebook → script Python sans refactor (code non modulaire)
• GPU / environnement non documenté (CUDA version, cuDNN)
• Shared secrets dans environment.yml / requirements.txt

Interview questions (adaptive)

En plus du set minimum business :

• Plateforme d'exécution : local / Colab / Kaggle / JupyterHub / Databricks / autre ?
• Python + libs stack principale ?
• Package manager : pip / poetry / uv / conda / mamba / pdm ?
• Datasets : taille moyenne ? où sont-ils stockés ? versionnés ?
• DVC / lakeFS / Git LFS pour data ?
• Tracking expériences : MLflow / W&B / TensorBoard / aucun ?
• Tests automatiques sur fonctions extraites ?
• Convention commit notebooks : nbstripout (outputs strippés) ou outputs inclus ?
• GPU requis ? CUDA version ?
• But final : exploration ponctuelle / modèle en prod / rapport reproductible / papier / autre ?
• Si prod : comment le modèle sort du notebook (export pickle/ONNX/API) ?
• RGPD / données sensibles dans les datasets ?

Plugin recommendations

• context7 : OPTIONAL — ON pour libs modernes (Pytorch, JAX, Transformers qui évoluent)
• ui-ux-pro-max : OFF
• gstack : OFF

Example project layout

environment.yml            OR  requirements.txt    OR  pyproject.toml
notebooks/
  01-exploration.ipynb
  02-preprocessing.ipynb
  03-modeling.ipynb
  04-evaluation.ipynb
src/
  features.py              (fonctions extraites, testables)
  models.py
  utils.py
data/                       (GITIGNORED ou DVC-tracked)
  raw/
  interim/
  processed/
models/                     (artifacts — GITIGNORED ou LFS)
figures/
tests/
  test_features.py
dvc.yaml                    (optional)
.pre-commit-config.yaml     (nbstripout idéal)
Makefile