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Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

web-scraping-beautiful-soup

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

API-beautiful-soup

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

24 juin 2022 by
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Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

tableau-multidimensionnel

La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :
  • charger des données provenant de différentes sources.
  • réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
  • nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
  • visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
  • elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Pandas avec DataScientest

20 juin 2022 by
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Comment apprendre?

Tutoriel API Flask : Comment programmer une API avec Python ?

Bonjour à tous et bienvenue dans ce Tutoriel sur Flask. Dans la suite de cet article, vous allez apprendre à mettre en place une API sous Python à l’aide de cet outil de plus en plus utilisé.

Qu’est-ce qu’une API ? Quand est-ce utile ?

Nous allons commencer ce tutoriel sur Flask en parlant des APIs. Les API (application programming interface / interface de programmation d’application) sont des interfaces. Elles vous permettent de déclencher des fonctionnalités d’un projet. Vous pouvez vous imaginer un panneau de commandes. Et Flask est un outil qui permet de construire des API avec python.

Si vous disposez de code qui vous sert à réaliser des tâches, peu importe lesquelles, vous pourriez vouloir le rendre disponible, permettre à des utilisateurs d’envoyer des requêtes à votre service. Et c’est dans ce contexte que mettre en place une API vous intéressera.

Exemple :

Pour donner l’exemple d’une situation dans laquelle vous auriez besoin d’une API : imaginez que vous veniez de développer une fonctionnalité permettant, à partir d’une image, d’obtenir une valeur numérique.

On a la fonction « fonction1 » qui prend en paramètre un objet de type bytes (une image) qui sera traité et qui fournira en sortie une variable de type string.

Dire que vous aimeriez mettre en place une interface pour qu’un utilisateur distant puisse lui envoyer une requête, que cet utilisateur puisse dire à votre programme « s’il te plait, exécute le code sur l’image que je te fournit et renvoie moi le résultat » c’est comme dire que vous aimeriez mettre en place une API.

Les types de requêtes

En travaillant sur la mise en place d’API, on a remarqué que les requêtes qu’on voulait implémenter se catégorisent très souvent parmi ces quatre :

  •     Créer un élément
  •     Modifier un élément
  •     Supprimer un élément
  •     Récupérer une liste d’éléments

Nous allons donc voir dans ce tutoriel sur flask comment implémenter des requêtes de type : get (récupérer), post (envoyer), put (modifier), delete (supprimer).

Il existe d’autres types de requêtes, vous n’en aurez surement pas besoin mais vous pourrez les trouver ici.

Adresse et routes

Vous allez run votre service sur une machine, que ce soit la vôtre ou celle que vous louez dans un datacenter.

Elle aura une adresse IP. Notez que l’adresse 127.0.0.1 signifie « moi-même ». Si vous envoyez une requête à cette adresse, c’est vers votre PC que vous vous dirigez.

Votre ordinateur ou le serveur sur lequel vous voulez faire fonctionner le service sont des machines et elles ont des « ports » sur lesquels les services peuvent communiquer.

Votre API, ce sera un programme qui sera en écoute sur un port de la machine sur laquelle il est installé.

Si vous lancez votre API sur le port 1234 de votre machine, vous pourrez lui envoyer des requêtes en précisant l’url 127.0.0.1:1234

Une dernière chose : mettons que j’ai deux fonctionnalités : fonction1 et fonction2 qui sont toutes deux des requêtes de type get. Comment mon utilisateur pourra m’indiquer celle qu’il veut utiliser en ne fournissant que l’adresse 127.0.0.1:1234 ?

On pourrait imaginer que pour déclencher la fonction1, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/ici et que pour déclencher la fonction2, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/la. Eh bien c’est comme ça que cela fonctionne et on appelle /ici et /la des « routes ».

Notez que « / », est la route par défaut. Si vous envoyez une requête à 127.0.0.1:1234, on considèrera que vous vous adressez à 127.0.0.1:1234/

Prise en main de flask et implémentation de routes

La base

Le module Flask de python permet d’implémenter des API : pip install Flask.

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Voici le snippet dont ces images sont extraites. Il est accessible via ce github repository.

Dans le répertoire où se situe le main.py, vous pouvez lancer la commande « python main.py ».

On aura alors un programme python en écoute sur le port 5000 (voir main.py ligne 14).

Il accepte des requêtes de type get à la route exemple_route (voir main.py ligne 11 et ligne 5 ainsi que routes/exemple_route.py ligne 4).

Les paramètres

Pour que les choses deviennent plus intéressantes, on accepte des paramètres. Voici le même snippet avec quelques lignes supplémentaires (exemple_route_/exemple_route.py : lignes 4; 5; 6; 10 et 11).

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Tester son API

Pour tester vos routes, je vous propose dans ce tutoriel sur flask, d’utiliser postman ou la bibliothèque requests de Python :

Une API CRUD (Create Read Update Delete)

Vous pouvez consulter ce github repository qui permet de faire les quatre types de requêtes (get, post, put, delete) et qui présente deux routes : exemple_route et exemple_route_all.

Les requêtes acceptées sont :

  • exemple_route get : prend « user » en paramètre et renvoie son mot de passe s’il existe
  • exemple_route post : prend « user » et « password » en paramètres et ajoute une valeur à notre liste d’utilisateurs
  • exemple_route put : prend « user » et « password » en paramètres et modifie le mot de passe de l’utilisateur user s’il existe
  • exemple_route delete : prend « user » en paramètre et supprimer l’utilisateur s’il existe
  • exemple_route_all get : ne prend pas de paramètre et renvoie la liste des utilisateurs et leur mot de passe

En inspectant le code, on se rend compte qu’il existe une variable « données » (exemple_route/exemple_route.py  ligne 14). Elle sera récupérée dans les méthodes implémentées à la suite grâce à la ligne de commande « global données « .

Pour vous permettre de créer une API, je vous suggère :

  • de disposer des bibliothèques : Flask, flask_cors, flask_restful
  • de partir d’un clone du repository Small_flask_api
  • d’y ajouter des fichiers dans le dossier routes pour contenir vos classes et la définition de leurs paramètres en vous inspirant du repository Exemple_API_1
  • d’ajouter les imports de classes dans le main.py et de déclarer leur associations

Je vous fournis un programme disponible sur ce repository. La fonction approximation_lagrange du fichier utils.py prend une liste de points en paramètres et renvoie une liste de coefficients d’un polynôme d’interpolation. La fonction écrire_polynome du fichier operations.py prend cette valeur dernièrement retournée pour rendre la syntaxe de l’écriture du polynôme interprétable par un éditeur LaTeX.

Je vous propose d’implémenter une API qui permette d’opérer sur une liste de points : récupérer, ajouter, supprimer. Elle permet également de récupérer l’expression d’un polynôme passant par les points de contrôle.

Vous trouverez une solution ici.

La documentation Flask

Pour continuer d’apprendre et acquérir des compétences après ce tutoriel sur flask, il vous faudra expérimenter au travers de projets, personnels et/ou professionnels. Vous aurez surement besoin de consulter la documentation flask et les forums d’entraide en cas de besoin, notamment Stack Overflow.

Envoyer un fichier ou une image

Envoyer une image en réponse est fréquemment demandé, ainsi je vous explique comment faire.

Importer send_file de la bibliothèque flask et l’appeler au retour d’une route en spécifiant le chemin pour situer le fichier. Vous pouvez consulter ce repository illustrant le renvoie d’images.

Se former sur Flask

Datascientest propose la formation au métier de data engineer qui permet non seulement d’apprendre à construire des API avec Flask, mais aussi d’utiliser FastApi et de, par la suite, conteneuriser les services API. La conteneurisation est un procédé utilisé pour isoler ses services, simplifier leur scalabilité et leur déploiement cross-platform.

Découvrir la formation Data Engineer

6 avril 2022 by
formation-python
Dossier

Formation Python : pourquoi et comment ?

Pourquoi apprendre Python ?  C’est l’une des premières questions que les étudiants se posent dans de nombreux centres académiques et formations Python. La réponse coule d’elle-même pour de nombreuses raisons. Python est un langage de programmation très populaire. Il a été une pièce maîtresse dans de grands projets et surtout dans l’introduction de pratiques innovantes lors de la programmation.

L’une des forces de ce langage de programmation est la large communauté de développeurs qui l’entoure. Tous ces professionnels cherchent à contribuer, partager et créer des logiciels évolutifs en communauté. En ce sens, il y a une sorte d’ambiance Python. Cela attire les programmeurs, les chercheurs et les professionnels de tous horizons qui cherchent à améliorer leurs performances de travail.

Python est un langage de programmation totalement gratuit et interprétatif qui est assez polyvalent. Il permet de mettre en place des projets variés allant du développement d’un site Web aux applications pour les systèmes d’exploitation.

La simplicité de la ligne de commande lors de la programmation est remarquable. C’est un fait connu de tous ceux qui l’utilisent. Et si vous n’êtes pas encore convaincu de suivre une formation Python, nous allons vous donner ici 5 raisons d’apprendre ce langage de programmation orienté objet.

Pourquoi suivre une formation Python ?

Python est un langage de programmation qui a beaucoup de qualité. C’est pour cette raison qu’il est actuellement très utilisé dans plusieurs domaines.

Open source

Si vous avez déjà programmé dans un autre langage, vous avez probablement remarqué qu’il s’agit de langages propriétaires avec quelques défauts dans la partie support. Et c’est encore pire pour les entreprises détenant des droits et faisant face par la suite à des problèmes juridiques.

Python est complètement open source. Il est accessible au public et tout le monde peut le modifier à sa guise en ajoutant ou en mettant de côté une partie du code toujours dans le but d’améliorer le travail de programmation.

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En effet, Python a une licence connue sous le nom de PSFL ou Python Software Foundation License. Elle est compatible avec la licence publique générale GNU. De cette manière, il permet l’utilisation du code dans tout type de projet sans violations possibles du travail du programmeur et de ses actifs.

Multi-paradigme et multiplateforme

Initialement, Python a été conçu pour Unix. Mais, aujourd’hui, il peut fonctionner avec n’importe quel autre système. Il n’y a aucun risque qu’il y ait des problèmes d’implémentation tant que les utilisateurs recevront le Compiler approprié qui peut être configuré à partir du site officiel de Python.

Lorsqu’un langage est multi-paradigme, il permet non seulement de créer du développement Web, mais aussi de créer des applications ou des programmes sous d’autres critères de code structurel. Ainsi, Python est pratique pour développer des sous-paradigmes de programmation avancés contrairement à d’autres formes de programmation conventionnelles que l’on trouve notamment avec les langages plus anciens.

Python rassemble le meilleur de tous les langages en un seul. Il permet de développer des jeux, des applications, des sites Web et tout ce dont un programmeur est capable de faire, quelle que soit la complexité du projet.

C’est ainsi que les grandes entreprises utilisent Python au quotidien, notamment celles qui doivent interpréter des volumes massifs de données grâce à la data science et le Machine Learning.

Python est également présenté comme multiplateforme. En effet, il peut fonctionner sur n’importe quel système d’exploitation et a même été adapté à d’autres gadgets avec beaucoup de succès.

Polyvalence lors de la programmation

Avec Python, tout est possible. On peut créer n’importe quoi, du site Web à un programme ou une application pour effectuer une tâche telle que le calcul de valeurs statistiques ou la résolution de mathématiques complexes.

Syntaxe parfaite simple

La syntaxe Python est conviviale et cet élément met certainement en évidence la programmation. Pour les novices en programmation, il sera très facile d’effectuer le processus d’écriture du code.

Lorsqu’on parle de syntaxe, nous nous référons aux règles de protocole qui font partie d’un processus. D’une certaine manière, il s’agit des règles de grammaire et de style qui rendent un message lisible et compréhensible. On peut dire que le code est l’âme, mais la syntaxe donne forme à cette âme et lui donne le plus nécessaire pour avoir une certaine valeur.

syntaxe-Python

En d’autres termes, la syntaxe de Python facilite fortement la formation à ce langage de programmation, d’où d’ailleurs cet engouement vers ce langage de programmation. Pour les personnes qui ne font que programmer, elle est très facile à comprendre par rapport à d’autres langages de programmation qui sont beaucoup plus compliqués.

Python rend la programmation beaucoup plus facile. Dans de nombreuses situations, lors d’un projet mené en équipe, c’est généralement la faiblesse des autres langages de programmation. Mais c’est tout le contraire avec Python, car le code est beaucoup plus compréhensible.

De quoi se compose une formation Python ?

Une formation Python avec un programme et une qualité pédagogique similaire peut durer 12 mois au maximum. Elle nécessite bien évidemment des supports de cours, que ce soit une formation à distance, initiale ou en continue. Les sessions de formation peuvent comprendre plusieurs modules avec des exercices pratiques ou travaux pratiques en programmation Python (conception de base de données, création des applications avec des interfaces graphiques, développement web…), des pré-requis pour maîtriser ce langage de programmation. Mais avant tout, il faut savoir l’utiliser selon les deux modes de programmation proposés par Python.

Programmation structurée

Python a plusieurs paradigmes de programmation et l’un d’eux est la programmation structurée. Ce paradigme est basé sur 3 sous-programmes :

  • La séquence qui se produit naturellement dans le langage. C’est l’ordre d’exécution dans lequel les instructions sont écrites.
  • La sélection qui est l’exécution de phrases selon une condition.
  • L’itération (cycle ou boucle) qui est l’exécution d’énoncés répétitifs ou non selon une condition vraie.

Programmation orientée objet

Le deuxième paradigme enseigné lors d’une formation Python est la programmation orientée objet, mais uniquement lorsque le premier paradigme est maitrisé. Ici, les étudiants apprennent à fusionner les deux paradigmes pour travailler avec des classes en Python. Ce paradigme est basé sur :

  • L’héritage simple et multiple qui consiste à faire hériter à une classe enfant les méthodes et les attributs d’une classe parent.
  • Le polymorphisme et l’encapsulation où le premier envoie les mêmes messages à différents objets et le second change l’état d’un objet uniquement à travers les opérations définies pour cet objet.
  • La modularité qui consiste à subdiviser une application en modules indépendants.
30 juin 2021 by
Dossier

Pourquoi Python est-il populaire auprès des data scientists ?

Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.

Pourquoi choisir Python ?

Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :

1.      Simplicité

Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.

2.      Compatibilité

Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.

3.      Facilité d’apprentissage

Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.

4.      Visualisation de données

Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.

5.      Bibliothèques riches

Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.

Que sont les bibliothèques en Python ?

La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.

Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.

Python et la data science

La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.

Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.

19 mars 2021 by
Définitions

R ou Python: Comment choisir ?

On me pose souvent la question: pourquoi avoir commencé à apprendre Python plutôt que R?

A la base, je n’ai pas de réponse, si ce n’est le hasard, puisque j’ai commencé à apprendre Python grâce à Codecademy. Et il semblerait que ce soit difficile d’apprendre les deux en parallèle…

Mais les deux s’opposent-ils vraiment? Choisir, c’est renoncer, alors à quoi devons-nous renoncer exactement?

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12 février 2015 by
Formations

Formation développeur web : comment devenir expert le plus vite possible ?

Une formation de développeur web permet d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour concevoir et créer des applications et sites web de haute qualité. Découvrez pourquoi et comment acquérir une véritable expertise !

Notre monde est de plus en plus numérique. Dans ce contexte, le développement web est devenu un pilier de nos sociétés, soutenant tout une gamme d’activités allant du commerce électronique aux réseaux sociaux en passant par les services bancaires en ligne et le streaming vidéo.

Face à cette réalité, les développeurs web jouent un rôle devenu indispensable. Ainsi, suivre une formation permet de s’engager dans une voie d’avenir et de saisir de nombreuses opportunités professionnelles !

Pourquoi suivre une formation de développeur web ?

Sur le marché du travail, les compétences en développement web sont devenues une précieuse ressource pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs.

Les professionnels qualifiés sont recherchés pour concevoir, construire et maintenir des sites web fonctionnels, des applications interactives et des solutions innovantes répondant aux besoins des utilisateurs.

Avec l’importance croissante de la présence en ligne pour les entreprises et organisations de toutes tailles, la demande pour ces compétences augmente. Aujourd’hui, disposer d’un site web fonctionnel et attrayant est essentiel pour atteindre et engager les clients, renforcer la notoriété de sa marque et stimuler sa croissance.

Qu’il s’agisse de créer de nouveaux sites web, d’améliorer les fonctionnalités existantes ou de développer des applications personnalisées, les entreprises investissent de plus en plus dans le développement et la maintenance de leurs plateformes en ligne.

Cette demande croissance se reflète dans l’explosion du nombre d’offres d’emploi et les salaires attractifs offerts aux développeurs qualifiés. Selon Indeed, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse 38 000€ !

S’inscrire à une formation développeur web

De plus, ce domaine offre une remarquable flexibilité de carrière. Que ce soit en tant qu’indépendant, en entreprise ou dans le secteur public, les opportunités abondent pour les experts en programmation web.

Les entreprises tech, agences de développement web, startups et grandes entreprises cherchent activement à recruter des développeurs talentueux capables de créer des produits numériques de qualité.

En outre, le développement web offre aussi la possibilité d’explorer des domaines spécialisés comme les applications mobiles, les jeux, l’IoT ou le e-commerce. Il est donc possible de choisir un emploi correspondant à vos intérêts.

Une formation permet aussi de s’adapter aux nouveaux langages, frameworks, bibliothèques qui émergent régulièrement. Un développeur doit constamment rester à jour sur les dernières tendances pour rester compétitif.

Au-delà de ces avantages, l’une des principales motivations pour suivre une formation de développeur web réside dans la satisfaction professionnelle qu’offre ce métier. Créer des solutions numériques permet d’avoir un impact significatif sur la vie des gens, qu’il s’agisse de simplifier des processus, de connecter des communautés ou d’améliorer l’accessibilité à l’information !

Quelles sont les compétences à acquérir ?

Réussir dans le domaine du développement web requiert un panel de compétences techniques. Avant toute chose, la maîtrise des langages de programmation HTML, CSS, JavaScript est indispensable.

C’est aussi le cas des langages côté serveur comme PHP, Python ou Ruby. La compréhension des concepts fondamentaux comme DOM (Document Object Model), AJAX et les APIs est aussi essentielle.

Il existe aussi de nombreux frameworks et bibliothèques à connaître tels que React, Angular, Vue.js, Bootstrap ou jQuery. Un développeur doit aussi connaître les bases de données et le langage SQL permettant de les manipuler.

Il doit aussi savoir travailler avec des outils de versionnement de code tels que Git, et manier les bonnes pratiques de sécurité web et d’optimisation des performances pour éviter les cyberattaques ou les dysfonctionnements.

C’est un métier collaboratif qui requiert de savoir travailler en équipe, de communiquer efficacement et de gérer les projets de manière autonome. Après avoir créé un site ou une application, il faut aussi savoir résoudre les problèmes et déboguer le code.

L’acquisition de ces compétences exige un engagement soutenu à la fois dans l’apprentissage et dans la pratique. Voilà la raison pour laquelle une formation est le meilleur moyen de commencer sa carrière !

Se former au développement web

Les avantages d’une formation de haute qualité

Suivre une formation structurée offre un cadre d’apprentissage organisé et progressif, permettant aux étudiants de développer leurs compétences de manière cohérente et systématique.

Les programmes comprennent généralement des cours théoriques, des projets pratiques, des exercices et des évaluations. Ils offrent ainsi une expérience d’apprentissage complète et équilibrée.

De plus, les formations sont dispensées par des instructeurs expérimentés et compétents, aptes à partager leur expertise, leur expérience et leurs meilleures pratiques. Cela permet aux apprenants de bénéficier du retour d’expérience des professionnels du domaine et de se familiariser avec les tendances et réalités du marché.

C’est aussi l’occasion de réseauter avec d’autres étudiants et professionnels du secteur. Les interactions avec les pairs et les mentors peuvent fournir un soutien précieux, des conseils et des opportunités de collaboration enrichissant l’expérience d’apprentissage et favorisant le développement professionnel.

Comment choisir la bonne formation ?

Afin de sélectionner la formation qui vous correspond, vous devez prendre en compte plusieurs facteurs. Il s’agit d’abord de déterminer vos objectifs de carrière et d’identifier les compétences que vous souhaitez acquérir.

Examinez le contenu du programme, afin de vous assurer qu’il couvre les sujets pertinents et les technologies actuelles du domaine. Renseignez-vous aussi sur la réputation de l’institution ou de l’organisme de formation, et sur l’expérience et les qualifications des instructeurs.

Tenez également compte des modalités de formation proposées et choisissez celle qui correspond le mieux à votre emploi du temps et à votre style d’apprentissage. On distingue notamment les formations en ligne, en présentiel, à temps partiel et à temps plein.

N’oubliez pas non plus d’évaluer le coût de la formation par rapport à la valeur qu’elle offre en termes d’acquisition de compétences, de soutien pédagogique et de perspectives professionnelles…

Acquérir des compétences en développement web

Conseils et astuces pour bien réussir sa formation

Plusieurs pratiques peuvent maximiser vos chances de réussir votre formation de développeur web et d’en tirer pleinement profit.

Investissez-vous pleinement, en consacrant du temps et de l’énergie à vos études. Soyez assidu et discipliné dans votre travail.

La pratique régulière est également la clé pour renforcer vos compétences. Créez des projets personnels, résolvez des problèmes de programmation et participez à des défis en ligne pour mettre en pratique tout ce que vous apprenez.

Ne craignez jamais d’explorer de nouvelles technologies, langages et frameworks ! L’expérimentation vous permettra de découvrir de nouvelles approches et de développer votre créativité.

Apprendre à rechercher des solutions en ligne et à consulter la documentation des langages et outils que vous utilisez peut aussi vous être d’un précieux secours. Savoir trouver des réponses par vous-même est très important dans cette discipline.

Acceptez aussi les critiques constructives, et utilisez-les pour vous améliorer. Participez à des forums de discussion, rejoignez des communautés de développeurs et sollicitez les retours de vos pairs et de vos instructeurs.

Les opportunités de stages et de projets collaboratifs peuvent aussi vous permettre d’acquérir une expérience pratique et de développer votre réseau professionnel. Là encore, vous pourrez mettre en pratique vos compétences dans un environnement réel.

Même après la formation, continuez d’apprendre et de vous perfectionner en suivant des cours en ligne, en participant à des conférences et en restant informé des dernières tendances et technologies.

Conclusion : la formation développeur web, un cursus complet pour une carrière dans le numérique

La formation de développeur web représente une opportunité exceptionnelle pour commencer une vocation dans un domaine en perpétuelle évolution.

Que ce soit pour accéder à l’emploi de vos rêves, satisfaire votre passion pour la technologie ou contribuer à l’innovation numérique, il s’agit d’un terrain fertile pour la croissance et l’épanouissement professionnel.

Afin de devenir expert en développement web, vous pouvez choisir DataScientest ! Nos formations vous permettront de maîtriser tous les outils et techniques pour construire des applications et sites web.

Nos cursus s’effectuent intégralement via le web, et permettent d’obtenir un diplôme reconnu par l’État, un certificat de formation continue ou encore une certification Cloud de nos partenaires AWS et Azure.

Vous pouvez compléter nos parcours en BootCamp, formation continue ou alternance. Notre organisme est également éligible pour le CPF. Découvrez vite DataScientest !

Commencer une formation développeur web

 

15 avril 2024 by
Dossier

SHAP, pour l’interprétabilité des modèles d’IA

La capacité à comprendre et à expliquer les décisions prises par les modèles d’Intelligence Artificielle ou de Machine Learning est devenue primordiale. Ces technologies sophistiquées s’intègrent de plus en plus dans des domaines critiques tels que la santé, la finance ou encore la sécurité. Les solutions comme SHAP (SHapley Additive exPlanations) connaissent un essor fulgurant.

SHAP s’inspire des concepts de la théorie des jeux coopératifs, et offre une méthode rigoureuse et intuitive pour décomposer les prédictions des modèles en contributions individuelles de chaque caractéristiques.

Fondements théoriques de SHAP

Il est nécessaire d’analyser un tant soi peu les racines théoriques de SHAP afin de comprendre sa valeur ajoutée mais également la raison qui le rend efficace pour interpréter des modèles parfois complexes.

Théorie des jeux coopératifs

Cette théorie, une branche de la théorie des jeux, se concentre sur l’analyse des stratégies pour les groupes d’agents qui peuvent former des coalitions et partager des récompenses. Au cœur de cette théorie se trouve la notion de “valeur équitable”, une façon de distribuer les gains (ou les pertes) parmi les participants d’une manière qui reflète leur contribution individuelle. C’est dans ce contexte que la Valeur de Shapley.

La Valeur de Shapley

Il s’agit d’un concept mathématique, introduit par Lloyd Shapley en 1953, servant à déterminer la part juste de chaque joueur dans un jeu coopératif. Elle est calculée en considérant toutes les permutations possibles de joueurs et en évaluant l’impact marginal de chaque joueur lorsqu’il rejoint une coalition. En d’autres termes, elle mesure la contribution moyenne d’un joueur à la coalition, en tenant compte de toutes les combinaisons possibles dans lesquelles ce joueur pourrait contribuer.

Lien avec SHAP

Dans le contexte du machine learning, SHAP utilise la Valeur de Shapley pour attribuer une « valeur d’importance » à chaque caractéristique d’un modèle prédictif. Chaque caractéristique d’une instance de données est considérée comme un « joueur » dans un jeu coopératif où le « gain » est la prédiction du modèle.

Implications de la Valeur de Shapley en IA

Cette valeur représente une avancée significative dans l’interprétabilité des modèles d’IA. Elle permet non seulement de quantifier l’impact de chaque caractéristique de manière juste et cohérente, mais offre aussi une transparence qui aide à construire la confiance dans les modèles d’apprentissage automatique.

Comment fonctionne SHAP ?

Au cœur de SHAP se trouve l’idée de décomposer une prédiction spécifique en un ensemble de valeurs attribuées à chaque caractéristique d’entrée. Ces valeurs sont calculées de manière à refléter l’impact de chaque caractéristique sur l’écart entre la prédiction actuelle et la moyenne des prédictions sur l’ensemble des données. Pour y parvenir, SHAP explore toutes les combinaisons possibles de caractéristiques et leurs contributions à la prédiction. Ce processus utilise la Valeur de Shapley, que nous avons abordée précédemment, pour assurer une répartition équitable et précise de l’impact parmi les caractéristiques.

Prenons un exemple

Imaginons un modèle prédictif utilisé dans le secteur financier pour évaluer le risque de crédit. SHAP peut révéler comment des caractéristiques telles que le score de crédit, le revenu annuel et l’historique de remboursement contribuent à la décision finale du modèle. Si un client se voit refuser un crédit, SHAP peut indiquer quelles caractéristiques ont le plus influencé cette décision négative, fournissant ainsi des indicateurs pertinents.

Utilisation avec Python

Python propose une bibliothèque pour SHAP. Cette dernière permet aux utilisateurs de tirer pleinement parti des avantages de SHAP pour l’interprétabilité des modèles.

Installation

La première étape, est bien sûr l’installation de la bibliothèque

pip install shap

Une fois installée, il ne reste plus qu’à l’importer dans votre environnement : 

import shap

Préparation des données

Supposons que vous ayez un modèle de Machine Learning déjà entraîné, tel qu’un modèle de forêt aléatoire pour la classification (RandomForestClassifier). Vous aurez donc besoin d’un ensemble de données pour l’analyse : 

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import pandas as pd

# Load and prepare datas

data = pd.read_csv('my_amazing_dataset.csv')

X = data.drop('target', axis=1)

y = data['target']

# Split train and test set

X_train, X_test, y_train, y_test = 
train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Train the model

model = RandomForestClassifier(random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

Analyse SHAP

Après entraînement du modèle, l’utilisation de SHAP vous permettra d’analyser l’impact des caractéristiques. Pour la poursuite de cet exemple, nous pouvons utiliser le Explainer Tree.

# Create Explainer Tree
explainer = shap.TreeExplainer(model)

# Compute SHAP Values on the test set

shap_values = explainer.shap_values(X_test)

Visualisation des résultats

SHAP offre bien évidemment diverses options de visualisation pour interpréter les résultats. Ainsi, pour avoir un résumé quant à l’importance des caractéristiques : 

shap.summary_plot(shap_values, X_test)
Il est également possible d’examiner l’impact d’une caractéristique spécifique : 
# Need to initialize javascript in order to display the plots
shap.initjs()

# View impact

shap.plots.force(explainer.expected_value[0], shap_values[0])

Pour conclure

SHAP (SHapley Additive exPlanations) est un outil puissant et polyvalent pour l’interprétabilité des modèles de Machine Learning. En s’appuyant sur les principes de la théorie des jeux coopératifs et de la Valeur de Shapley, il offre une méthode rigoureuse pour décomposer et comprendre les contributions des caractéristiques individuelles dans les prédictions d’un modèle.

L’utilisation de la bibliothèque SHAP en Python démontre sa facilité d’intégration et de mise en œuvre dans le workflow de data science. De plus, avec une Intelligence Artificielle devenant de plus en plus omniprésente, l’interprétabilité des modèles ne peut pas se permettre d’être sous-estimée.

15 avril 2024 by