Comment Devenir Data Scientist

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Connaissez-vous le métier de Data Hoarder ?

La digitalisation nous amène ces dernières années à sauvegarder de plus en plus de données hétérogènes. La démocratisation de l’utilisation du Cloud nous engage instinctivement à ne plus trier et à conserver tout type d’informations, y compris certaines obsolètes ou non pertinentes. Que ce soient des photos, des vidéos, des mails ou même des messages, l’utilisateur ne prend pas la mesure de la pollution numérique que cela représente, car il n’est plus encombré par des objets physiques ou des dossiers papier.

Le Data Hoarder est le chef d’orchestre du stockage des données. C’est une personne qui prend plaisir à amasser, ordonner et collectionner un nombre de données pharamineuses. Il est également archiviste et peut être ingénieur.

Description de la fonction du Data Hoarder

Un Data Hoarder à plusieurs missions, il est considéré comme un bibliothécaire numérique qui va préserver l’information et est également chargé de réparer les erreurs ou les mauvaises manipulations des utilisateurs.

Pourquoi a-t-on besoin d’un Data Hoarder ?

Tout d’abord pour les exigences légales et concurrentielles, ensuite pour la méfiance à l’égard des services cloud et enfin pour des raisons culturelles et familiales.

Quelles sont les compétences nécessaires pour ce métier ?

Très bonne base en Excel
Analytique UI
Appétence pour les chiffres
Habile avec les statistiques

Acquérir des compétences en Data Hoarding

Quels sont les outils qu’utilise le Data Hoarder ?

Pour gagner en performance, il aura besoin d’une connexion Internet solide, une capacité de mémoire imposante, à la fois en local, et sur les serveurs.

Wayback machine est une plateforme dédiée à l’archivage et au recensement. Elle représente une mine d’informations pour le Data Hoarder qui peut consulter des éléments préservés depuis plus de 30 ans et ainsi produire des statistiques adéquates.

Quelles sont les raisons pour lesquelles il fait cela ?

Plusieurs profils de Data Hoarder sont répertoriés :

Le Hoarder Anxieux a peur de la suppression des données, ce qui peut mener à de graves conséquences psychologiques tel un trouble obsessionnel compulsif.
Le Hoarder Collectionneur a de grandes capacités d’organisation. Il répertorie et classe toutes les données de manière scrupuleuse.
Le Hoarder Docile exécute les tâches car on le lui a demandé.
Le Hoarder Désengagé va archiver les données de personnes qui ne savent pas par où commencer pour nettoyer leur cyber-encombrement.

Conséquences du Data Hoarding

Malgré les nombreux avantages que présentent les actions d’un Data Hoarder, il persiste cependant certains aspects néfastes. Le fonctionnement des machines accumulant trop de données est considérablement ralenti; les disques durs emmagasinent trop d’informations ce qui altère la performance des outils.

Le surstockage est un facteur important de nuisance pour l’environnement. Les exigences énergétiques sont de plus en plus élevées et représenteraient actuellement 2% des émissions de gaz à effet de serre et seraient susceptibles d’augmenter à hauteur de 14% à horizon 2040.

La constructions massives de Data Centers impactent dramatiquement la faune et la flore, menaçant certaines espèces et déséquilibrant l’écosystème.

Solutions face aux répercussions des datas centers sur l’environnement

Mettre en place des systèmes de refroidissement écologiques
Utilisation d’énergies renouvelables
Adopter la technologie de l’IA

Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Data Scientist.

Découvrir la formation Data Scientist

by Aurelia F

Définitions

Data Strategist : Quels sont les outils et missions de cet expert ?

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le métier de Data Strategist. Vous allez pouvoir vous familiariser avec les différentes missions, les compétences indispensables et les outils de ce métier tant recherché ainsi que les atouts que ce rôle représente pour une entreprise et dans votre carrière.

Pour commencer, vous devez savoir qu’un Data Strategist est la personne qui va prendre en charge la gestion et l’analyse des données. Il va ensuite agir auprès des structures afin d’identifier les besoins de son activité principale et par la suite il élaborera un projet de développement, capable d’impacter des domaines aussi variés que le marketing, l’IT ou le business.

Quelles sont les missions d’un Data Strategist ?

Exécution de la stratégie avec le Chief Data Officer
Proposition de réponse innovantes et créatives dans le domaine de la data
Planification et chefferie de projets
Accompagnement des clients dans la compréhension de l’impact du Big Data
Conception, architecture et développement de solution d’intelligence artificielle
Développement des options dans le domaine de la Big Data
Analyse de leads
Assistance aux équipes de développement commercial dans les activités d’avant-vente et les appels d’offres

Diagramme de Venn pour le Data Strategist

Les trois cercles présents dans ce diagramme représentent les trois domaines de connaissances les plus importants pour un Data Strategist :

Business
Communication
Data & Technologie

Le Data Strategist travaille principalement sur le côté business de la data. Il devra proposer des idées afin d’améliorer l’expansion de l’entreprise ou son organisation. À l’instar d’un chef de projet, il encadre les équipes fonctionnelles, recueille le besoin, gère les plannings, définit la stratégie technique et commerciale mais dans le domaine spécifique de la Big Data.

Quelles sont les compétences que doit avoir un Data Strategist ?

Diplôme d’une école de commerce ou d’ingénieur
Expériences significatives en Data Strategy, Data Gouvernance, Data Management
Maîtrise des technologies de gouvernance, Master Data Management, Analytics, Intelligence Artificielle, Business Intelligence
Aptitude en relation humaines et communication
Niveau d’anglais courant
Bonne compréhension du Machine Learning
Appétence pour l’analyse statistique
Esprit d’entreprise
Compétences en matière d’organisation

Quels sont les outils utilisés ?

Le Data Strategist utilise principalement Microsoft Power BI, qui est une solution d’analyse de données et un outil incontournable dans ce domaine, permettant d’effectuer les tâches suivantes :

La transformation des données
La modélisation et visualisation des données
La configuration de tableaux de bord, de rapports et applications

Pour permettre la mise en place d’un projet Cloud dans son intégralité, vous aurez besoin de maîtriser AWS qui régit les fonctions suivantes :

Conception des architectures résilientes et sécurisées
Infrastructure mondiale et fiabilité
Réseaux
Stockage base de données
Présentation du Well Architect Framework et des avantages du cloud

Les atouts de la profession

Les métiers de la data (Data Strategist, Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer) sont en pleine expansion. Peu de profils compétents sont disponibles sur le marché et les entreprises souffrent d’un cruel manque de ressources pour gérer et traiter leurs données.
C’est un domaine dans lequel vous trouverez pleine et entière satisfaction professionnelle, tant sur le plan de la stimulation intellectuelle que sur la montée en compétences constante, où les perspectives d’évolution sont prometteuses.
En complément des points spécifiés en amont, le salaire d’un Data Strategist représente un attrait supplémentaire. Il est évalué selon plusieurs critères :

Le niveau d’étude
Les compétences acquises
Les différentes expériences dans le domaine
Le type de structure qui recrute

De manière générale, la rémunération est plus élevée dans le privé que dans le secteur public, dont l’indice n’est pas forcément réévalué annuellement. La fourchette salariale pour la profession se situe entre 34000€ et 58000€ brut.
Vous savez maintenant tout sur le métier de Data Strategist.
Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.

by Aurelia F

Comment apprendre?, Formations

Formation DevOps : pourquoi et comment devenir expert certifié ?

Alors que la méthode DevOps connaît un essor sans précédent, suivre une formation DevOps permet d’acquérir une expertise très recherchée en entreprise et hautement rémunérée. Découvrez pourquoi et comment suivre un tel programme !

Le monde a changé, transformé par internet et les logiciels. Dans toutes les industries, les applications logicielles occupent désormais une place essentielle en entreprise.

Ceci est valable pour tous les secteurs, de la banque au divertissement en passant par le commerce de détail ou la santé. Le logiciel fait désormais partie intégrante de toutes les divisions d’un business.

Des services en ligne sont utilisés par les entreprises pour interagir avec leurs clients, mais aussi pour optimiser la logistique et accroître la productivité au quotidien. Par conséquent, les exigences en termes de qualité ont fortement augmenté.

Les bugs et les dysfonctionnements ne sont plus tolérables, et de nouvelles fonctionnalités doivent être constamment ajoutées au fil du temps. Afin de s’adapter à ces nouvelles attentes, les entreprises adoptent désormais le modèle DevOps.

En combinant le développement et l’exploitation, le DevOps permet aux développeurs de mettre à jour leurs logiciels en continu en se basant sur les retours des utilisateurs. De même, les problèmes techniques peuvent être résolus beaucoup plus rapidement.

Le logiciel est évalué continuellement, et mis à jour en fonction. Cette méthodologie permet des logiciels plus stables, et par extension un produit de meilleure qualité pour l’utilisateur final.

Le DevOps s’impose aujourd’hui comme la principale approche du développement logiciel. Pour cette raison, les ingénieurs DevOps sont très recherchés en entreprise.

Ces experts sont hautement rémunérés, et le nombre d’offres d’emploi explose d’année en année. Suivre une formation DevOps permet d’acquérir toutes les compétences requises pour exercer cette profession.

Qu’est-ce que le DevOps ?

DevOps est une approche du développement logiciel. Elle repose sur la collaboration entre l’équipe de développement (Dev) et l’équipe d’exploitation (Ops).

Cette collaboration a lieu à toutes les étapes du développement logiciel, incluant la conception du produit, le testing, le déploiement et la maintenance technique.

En savoir plus sur le DevOps

Il s’agit d’un ensemble de pratiques et d’outils, mais aussi d’une culture et d’une philosophie permettant à une organisation de délivrer des applications et services beaucoup plus rapidement qu’avec les processus traditionnels.

Auparavant, les développeurs et les ops travaillaient en silo. Les développeurs étaient chargés de créer le logiciel, et l’équipe d’exploitation le prenait ensuite en charge intégralement.

Cette méthode présentait de nombreux défauts, et c’est pourquoi DevOps a vu le jour. Les deux équipes sont désormais unies, et les ingénieurs DevOps travaillent sur l’application tout au long de son cycle de vie : du développement au déploiement en passant par le testing, puis à l’exploitation au quotidien.

Les équipes DevOps automatisent les processus historiquement lents et manuels, et utilisent un stack technologique permettant de gérer et d’améliorer les applications de façon rapide et fiable.

En outre, cette nouvelle approche priorise le bon fonctionnement du logiciel. Ceci évite à la fois la frustration des équipes internes, et celle de l’utilisateur final.

Pourquoi suivre une formation DevOps ?

Suivre une formation DevOps permet d’accéder au métier d’ingénieur DevOps. Toutefois, un tel cursus peut s’avérer bénéfique pour tout professionnel impliqué dans la création de logiciels. Ceci concerne aussi bien le développement que l’exploitation quotidienne.

De manière générale, DevOps apporte de nombreux avantages aux organisations. Cette méthode permet tout d’abord de raccourcir le cycle de production, en éliminant les silos fonctionnels via la collaboration entre les équipes.

Elle permet également d’accroître le taux de succès des déploiements, en offrant la capacité de détecter les erreurs de programmation de manière précoce. Là encore, la collaboration permet de résoudre les problèmes techniques très rapidement.

Un autre avantage est l’automatisation des processus manuels de développement et de testing. En mettant l’accent sur la qualité du logiciel tout au long du processus de développement, DevOps réduit aussi les risques d’imprévus. Dans la même logique, l’approche DevSecOps consiste à ajouter la sécurité au cycle de développement pour éviter les problèmes par la suite.

Par ailleurs, une formation certifiante DevOps permet d’accroître votre employabilité et votre valeur sur le marché du travail. Les ingénieurs DevOps et autres experts comptent parmi les professionnels les plus recherchés et les mieux rémunérés du domaine de l’informatique.

À titre indicatif, selon Glassdoor, le salaire annuel moyen aux États-Unis s’élève à 92 000 $ pour un DevOps Release Manager, 125 000 $ pour un ingénieur de fiabilité des sites (SRE) et 115 000 $ pour un ingénieur DevOps. En France, selon Talent.com, un manager DevOps gagne 58 000 $ par an, un ingénieur DevOps 45 000€ par an, et un SRE 60 000€ par an.

Selon une étude de Grand View Resarch, le marché mondial du DevOps atteindra une valeur de 12,85 milliards de dollars en 2025. De plus, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une augmentation des offres d’emploi de 22% jusqu’en 2030 pour l’industrie du logiciel, contre 8% pour l’ensemble des emplois.

Quel est le programme d’une formation DevOps ?

Commencer une formation DevOps

En choisissant de suivre une formation DevOps, vous pourrez acquérir toutes les compétences requises pour devenir un professionnel de ce domaine. Voici les différentes notions que l’on retrouve dans ces cursus.

Tout d’abord, un langage de programmation comme Python est indispensable pour écrire des scripts et automatiser les tâches. Dans certains cas, la maîtrise de VB-Script et Windows PowerShell est également requise pour un poste DevOps.

L’expert doit aussi savoir créer des tests automatisés à l’aide d’outils dédiés. Ces derniers doivent être incorporés au processus de relaxe automatisé du logiciel.

Les ingénieurs DevOps passent aussi beaucoup de temps sur la configuration des systèmes d’automatisation. Ils doivent aussi maîtriser l’infrastructure en tant que code (IaC) pour configurer l’infrastructure et l’environnement à l’aide d’un langage de programmation.

Une autre compétence essentielle du DevOps est le maniement des systèmes de gestion de version comme Git. Ces outils permettent le suivi des changements apportés à la base de code, et la restauration des versions précédentes en cas de problème.

Par ailleurs, de solides compétences en networking sont indispensables. La connaissance du protocole IP, des certificats et du routing est un précieux atout pour résoudre les éventuels problèmes liés au réseau. Même au sein d’un environnement cloud ou d’un conteneur, il est important de savoir comment fonctionnent les réseaux.

Quels sont les principaux outils DevOps ?

Une formation DevOps permet aussi d’apprendre à manier les outils DevOps les plus populaires. En guise d’exemple, on peut citer Puppet permettant de délivrer et déployer des changements rapidement et fréquemment sur un logiciel avec des fonctionnalités de gestion de version, de testing automatisé et de livraison continue.

Avec Ansible, les équipes peuvent automatiser tout le cycle de vie d’une application et gérer les déploiements les plus compliqués. Un autre outil de gestion continue est Chef.

Les experts DevOps doivent aussi manier les solutions d’intégration continue comme Travis CI, Bamboo et Jenkins. L’outil de conteneurisation Docker permet de tester des applications au sein d’un environnement isolé incluant le système d’exploitation et toutes les dépendances, sur un serveur ou une machine virtuelle.

Nagios permet quant à lui la surveillance de l’infrastructure IT, et aide à détecter les erreurs pour les corriger rapidement. C’est un outil de monitoring continu, à l’instar de Sensu et Splunk.

Les certifications DevOps

Les meilleures formations DevOps permettent d’obtenir une certification professionnelle. Un tel titre vous permet d’étoffer votre CV, d’augmenter vos prétentions salariales, et de démontrer votre expertise.

Il existe de nombreuses certifications DevOps, mais certaines sont plus reconnues que d’autres par les employeurs. Voici quelques exemples des plus valorisées.

La certification AWS Certified DevOps Engineer démontre la capacité à tester et déployer l’infrastructure et les applications AWS. Elle témoigne aussi d’une expertise sur les plateformes cloud en général, notamment pour l’implémentation et l’automatisation des processus de gouvernance ou des contrôles de sécurité.

Amazon Web Services étant la plateforme de cloud public la plus utilisée, ses certifications comptent parmi les plus demandées en entreprise. Selon Indeed, on comptait plus de 32 000 postes d’ingénieurs DevOps AWS début 2022, rien qu’aux États-Unis. Cette certification est idéale pour les ingénieurs DevOps travaillant sur AWS ou un autre cloud.

En guise d’alternative, la certification Azure DevOps Engineer Expert est également très reconnue. Elle démontre la maîtrise des processus DevOps, et plus particulièrement la capacité à travailler avec des personnes, des processus et des technologies pour délivrer une valeur continue.

Vous devrez manier les stratégies d’ingénierie de fiabilité des sites, de sécurité et de conformité. Les compétences en gestion de version, en intégration continue et en collaboration sont également évaluées. De plus, la maîtrise du cloud Microsoft Azure est attendue pour cette certification spécialisée.

La certification Docker Certified Associate (DCA) confirme la maîtrise de l’outil Docker simplifiant le développement et le déploiement de logiciels grâce aux conteneurs. Il s’agit d’un outil phare du DevOps, notamment pour le testing continu.

Pour l’obtenir, vous devrez apprendre à manier Docker et les conteneurs en général. Les compétences en orchestration, création d’images, gestion, installation, configuration ou encore en sécurité sont nécessaires. Comptez environ un an d’expérience sur Docker pour réussir l’examen.

La certification Certified Kubernetes Administrator (CKA) indique une capacité à gérer et configurer des clusters sur Kubernetes : la plateforme open source de gestion de conteneurs logiciels.

Elle s’adresse aux professionnels IT gérant des instances Kubernetes, tels que les administrateurs Kubernetes et les administrateurs cloud. Pour l’obtenir, vous devrez prouver vos connaissances en architecture de cluster, en installation, en configuration, en networking, en workloads et en stockage.

Les professionnels DevOps utilisent aussi Puppet pour automatiser les processus, afin de délivrer des changements d’infrastructure plus rapidement et créer de meilleurs logiciels. Cet outil de gestion de système permet d’automatiser et de gérer la configuration de serveur.

Ainsi, l’examen Puppet Certified Professionnal permet d’obtenir une certification validant la maîtrise du logiciel Puppet. Vos compétences techniques et votre expérience seront mises à l’épreuve, et vous devrez comprendre les concepts liés aux stratégies de classification, à la résolution de problèmes dans le code, à la création de modules, à l’orchestration ou à l’administration.

Comment suivre une formation DevOps ?

Pour acquérir une expertise DevOps, vous pouvez choisir DevUniversity. Nos formations vous permettent d’apprendre à manier les outils DevOps, et à appliquer les meilleures pratiques liées à cette méthodologie.

Le cursus se complète intégralement à distance, et notre organisme est éligible au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez DevUniversity !

S’inscrire à une formation DevOps

by adriano

Définitions

Validation croisée ou « cross validation » : Qu’est ce que c’est ?

Il existe plusieurs outils statistiques destinés à évaluer les performances des différents modèles d’apprentissage automatique. Le cross validation, aussi appelé « validation croisée », en fait partie. Fondée sur une technique d’échantillonnage, la validation croisée est utilisée en Machine Learning pour évaluer des modèles d’apprentissage-machine.

Qu’est-ce que la validation croisée ? Quelles sont les différentes techniques de validation ? Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ? Comment devenir un professionnel en validation croisée ? Les réponses à ces questions dans cet article.

Qu’est-ce que la validation croisée ?

La validation croisée : une technique d’échantillonnage

Très souvent utilisée en apprentissage automatique, la validation croisée est une technique d’évaluation permettant d’estimer la fiabilité d’un modèle d’apprentissage automatique. Plus explicitement, il s’agit d’une technique de rééchantillonnage. Elle repose sur un principe simple : utiliser un ensemble de données pour ensuite les diviser en deux catégories. Ce sont :

les données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle,
les données test utilisées pour la prédiction.

Pourquoi une validation croisée est-elle indispensable ?

Une Machine Learning fait appel à plusieurs modèles d’apprentissage automatique. C’est en partant de ces modèles que la validation croisée estime la fiabilité d’un modèle. Chaque modèle d’apprentissage est fondé sur des sous-ensembles de données d’entrée.
Via une technique d’échantillonnage, la validation croisée atteste si une hypothèse est valide ou non. Elle facilite donc le choix d’un algorithme adapté pour réaliser une tâche définie. On a également recours à la validation pour détecter un surajustement. En se basant sur un échantillon de prétendument issu de la même population d’échantillons d’apprentissage, la validation croisée :

ne modélise pas les données de la même manière,
démontre l’échec de la généralisation d’une tendance.

Une validation croisée permet d’estimer la fiabilité et la précision du modèle. À partir du moment où le modèle fonctionne sur les données de test, cela signifie qu’il n’a pas réajusté les données d’entraînement. Autrement dit, il peut tout à fait être utilisé pour la prédiction.

Se former au cross validation

Quelles sont les différentes techniques de validation croisée ?

On dénote plusieurs techniques de validation croisée. Les principales sont :

le train-test split,
la méthode k-folds.

Le train-test split

Le principe de base du train-test split est de décomposer l’ensemble des données de manière aléatoire. Une partie servira à entraîner le modèle de Machine Learning. L’autre partie, quant à elle, permet de réaliser le test de validation. En règle générale, 70 à 80 % des données seront destinés à l’entraînement. Le reste, c’est-à-dire les 20 à 30 %, seront exploités pour le cross validation.
Cette technique s’avère fiable et très efficace. Toutefois, les données disponibles sont limitées. Puisque certaines données n’ont pas été utilisées pour l’entraînement, les informations peuvent donc être manquantes. Ce qui risque de biaiser hautement les résultats. Par contre, la technique du train-test split convient parfaitement à partir du moment où il y a une distribution égale entre les deux échantillons.

La méthode k-folds

Très facile à appréhender et très populaire, la méthode k-folds est l’une des méthodes les plus utilisées par les professionnels. Elle consiste à diviser l’échantillon original en échantillons ou en blocs. De cette façon, l’ensemble des données apparaitra aussi bien dans l’ensemble des données d’entraînements que dans l’ensemble des données test.
Un paramétrage unique dénommé « K » est inséré dans la procédure. Idéalement, K devrait avoir une valeur ni trop basse ni trop haute : entre 5 et 10 selon l’envergure du dataset. Par la suite, il convient d’ajuster le modèle en utilisant des folds K-1 (moins 1). On répétera ce processus jusqu’à ce que tous les K-folds servent au sein de l’ensemble d’entraînement.
La moyenne des scores enregistrés représente la métrique de performance du modèle. À noter que la méthode k-folds peut s’effectuer manuellement ou à l’aide des fonctions cross_val_score et cross_val_predict. Ces dernières se trouvent dans la bibliothèque Python Scikit Learn.

Maîtriser les techniques de validation croisée

Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ?

En présence d’un jeu de données déséquilibrées, il devient plus difficile de réaliser une cross validation. D’une manière plus concise, une base de données est déséquilibrée quand le nombre d’observations par classe n’est pas le même d’une classe à une autre. Résultat : les algorithmes se trouvent biaisés.
Pour renflouer leur fonction de perte, les algorithmes optimisent les métriques. Ils auront tendance à générer un classifieur trivial regroupant chaque exemple dans la classe majoritaire. Par conséquent, le modèle obtenu ne sera que le reflet de la surreprésentation de la classe majoritaire. Pour y remédier, bon nombre de professionnels ont recours à la validation croisée stratifiée ou « stratified cross validation ».
Cette méthode a pour but principal de s’assurer que la répartition des classes soit la même au niveau de tous les ensembles de validation et d’apprentissage à utiliser. Face à un jeu de données déséquilibrées, générer des échantillons synthétiques constitue une excellente alternative.

by Aurelia F

Formations

Power BI API : Tutoriel complet sur cette fonctionnalité

Les APIs permettent de connecter Power BI à des sources de données externes. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ces interfaces, et comment maîtriser la plateforme de Microsoft.

Il existe plusieurs façons d’assembler les données pour les rapports Power BI. Outre les fichiers Excel et les bases de données sur site ou sur le cloud, les APIs sont de plus en plus utilisées.
De nombreuses organisations fournissent des données par le biais d’APIs, dont les agences gouvernementales, les entreprises de médias, les fournisseurs de services logiciels ou même les ONG.
Ces outils peuvent aussi être utilisés en interne par les entreprises souhaitant intégrer des données entre de multiples systèmes. C’est l’un des cas d’usage les plus courants de Power BI et autres plateformes de reporting.
Même si la source de données principale d’un rapport est généralement interne, comme une Data Warehouse, il est possible d’enrichir les données existantes grâce à une API.
Il peut s’agir par exemple de données économiques et démographiques de la Banque Mondiale, des données des réseaux sociaux, des taux d’échange actuels ou même d’informations sur Wikipedia. Il existe de nombreuses APIs permettant d’obtenir de telles données.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est la plateforme de Business Intelligence de Microsoft. Cet outil self-service permet à tous les employés d’une entreprise d’analyser et de visualiser les données.
Il s’agit d’une suite logicielle regroupant plusieurs composants pour la collecte, l’analyse et la visualisation de données, le reporting et la création de tableaux de bord.
Les avantages de Power BI sont une interface intuitive, une accessibilité sur PC, mobile et cloud, et une connectivité avec de nombreux logiciels et sources de données.

Qu’est-ce qu’une API ?

Le terme API est l’acronyme de « Application Programming Interface ». Il existe une large diversité d’APIs dans le domaine de l’informatique.
Différentes technologies permettent de délivrer les APIs, comme REST et SOAP. Chacun a ses propres mécanismes et capacités, et peut retourner les données dans différents formats comme JSON ou XML.
Heureusement, chaque API s’accompagne d’une documentation détaillant son fonctionnement. Elle indique notamment les définitions, les valeurs de requêtes autorisées, les limitations, des exemples d’usage et les formats de données.
Les APIs gratuites et publiques ne requièrent aucune authentification, mais les APIs privées et commerciales peuvent exiger une clé ou un mot de passe.
Les APIs de données web comme celle de Wikipedia permettent d’effectuer une requête en entrant une simple adresse URL dans un navigateur web.

Qu’est-ce qu’une API REST ?

Une API REST est un style d’architecture logicielle conçue pour guider le développement et le design de l’architecture du World Wide Web. Elle définit un ensemble de contraintes pour la façon dont l’architecture système doit se comporter.
Les APIs REST offrent une façon flexible et légère d’intégrer les applications. Elles permettent d’effectuer des recherches en envoyant des requêtes à un service, et renvoient des résultats en provenance de celui-ci.
Les éléments composant l’API Rest sont les headers indiquant le mode d’authentification et les types de contenu, la méthode d’appel telle que POST et GET, le endpoint sous forme d’URL et les données textuelles au format JSON.
Pour accéder à la REST API de Power BI, il est nécessaire de demander au préalable un token avec lequel vous pourrez appeler l’API et exécuter les fonctions.

À quoi sert la REST API de Power BI ?

La REST API de Power PI délivre des endpoints de service pour l’intégration, l’administration, la gouvernance ou les ressources utilisateurs. Elle permet d’organiser le contenu Power BI, d’exécuter des opérations administratives ou encore d’intégrer du contenu en provenance de Power BI.

Maîtriser la REST API de Power BI

Son avantage est de permettre de construire des applications personnalisées délivrant les données sur un tableau de bord Power BI à l’aide d’un accès programmatique aux composants du tableau de bord : datasets, tableaux, lignes…
Elle permet de créer, d’obtenir ou de modifier des ensembles de données, des tableaux, des couloirs, des groupes, ou encore des tableaux de bord. Voici comment procéder pour établir une connexion entre Power BI et une source de données via la REST API.
La première étape est d’enregistrer une application à partir du Portail Développeur de Power BI. Vous devez ensuite conférer à l’utilisateur l’autorisation d’accéder à l’application, et générer un token d’accès à l’aide de la méthode POST.
Par la suite, vous pouvez utiliser la REST API de Power BI pour assembler les données dont vous avez besoin. Il peut s’agir par exemple d’une liste de rapports ou d’ensembles de données en provenance de votre espace de travail personnel.

Qu’est-ce que la DAX REST API de Power BI ?

Depuis le mois d’août 2021, la nouvelle API REST de Power BI permet d’effectuer des requêtes de datasets en utilisant le langage DAX. Cette API REST DAX évite les dépendances aux librairies client Analysis Services, et ne requiert pas de connexion aux endpoints XMLA.
Il est possible dans presque n’importe quel environnement de développement moderne et sur n’importe quelle plateforme dont les applications no-code Power Apps, les langages basés JavaScript ou le langage Python. Toute technologie permettant l’authentification avec Azure Active Directory et la construction d’une requête web est compatible.

Qu’est-ce que la Client API de Power BI ?

L’API Client de Power BI est une librairie client side permettant de contrôler programmatiquement le contenu intégré Power BI en utilisant JavaScript ou TypeScript.
Cette API permet la communication entre les éléments de Power BI tels que les rapports et les tableaux de bord, et le code d’application. Ainsi, vous pouvez concevoir une expérience utilisateur selon votre propre design.

Comment connecter Power BI à une API ?

La connexion entre Power BI est une API nécessite d’utiliser un connecteur de source de données web. On entre ensuite le endpoint de l’API et ses paramètres en guise d’URL.
Après avoir fourni les détails d’authentification requis par l’API, il ne reste qu’à formater les résultats de la requête dans un format de tableau pouvant être intégré au modèle Power BI.
Par défaut, Power BI essayera automatiquement de convertir les résultats JSON vers un format de tableau. Le format XML requiert un peu plus d’efforts, et les étapes spécifiques peuvent varier.

Comment apprendre à manier Power BI ?

Une connexion API apporte de nombreux avantages pour le reporting sur Power BI. Elle peut notamment permettre d’enrichir les données grâce à des sources externes, ou fournir une façon plus flexible de connecter ses données au cloud. Il existe de nombreuses APIs disponibles gratuitement sur le web.
Toutefois, pour maîtriser Power BI et toutes ses fonctionnalités, vous pouvez choisir DataScientest. Nous proposons une formation Power BI permettant à un débutant d’acquérir la maîtrise complète de l’outil en seulement cinq jours.
Notre cursus s’effectue intégralement à distance, via internet. En tant que Microsoft Learning Partner, DataScientest vous permet d’obtenir la certification PL-300 Power BI Data Analyst Associate à la fin du parcours.
Pour le financement, notre organisme est reconnu par l’Etat est éligible au Compte Personnel de Formation. N’attendez plus, et découvrez DataScientest !

Découvrir la formation Power BI

Vous savez tout sur Power BI et les APIs. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Power BI et notre dossier sur la Business Intelligence.

by adriano

Formations

Formation Power BI : les différents types de cours

M icrosoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.

Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :

– Power Bi Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.

– Power bi Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power Bi Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.

– Power bi Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).

Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.

Power BI pour les développeurs

Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.

Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :

– Configurer des tableaux de bord en temps réel

– Créer des visualisations personnalisées

– Intégrer des analyses riches dans des applications existantes

– Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes

– Accéder aux données depuis une application

Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI

Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.

– Power BI

– Power BI Desktop

– Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel

– Connexion aux bases de données

– Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données

– Création de rapports

Conception du tableau de bord Power BI

Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.

Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :

– Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques

– Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher

Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI

Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.

L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :

– Installer et configurer Power BI

– Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure

– Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.

– Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.

– Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.

– Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse

– Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données

Excel vers Power BI

Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :

– Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données

– Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes

– Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers

by adriano

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.

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.

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.

by adriano

Formations

Quelle sont les spécificités d’une formation DevOps ?

Avec le progrès de la méthode Agile, la démarche DevOps est devenue un mode d’organisation du travail particulièrement populaire dans le milieu du développement logiciel. Dans les faits, elle consiste à réunir les services de développement et des opérations dans une unique suite de déploiements continus.

Ainsi le développement et la mise en place sont réalisés de manière simultanée et cela permet de pallier les faiblesses de communication qui pouvaient exister entre ces deux pôles, les retours sont plus rapides et le développement est par conséquent plus efficace puisqu’il s’inscrit dans un unique flux de travail. Ce mode d’organisation possède de nombreux avantages aussi bien du point de vue de la qualité que de la rapidité. Si vous souhaitez en savoir plus sur le DevOps, vous pouvez consulter notre article détaillé sur le sujet.

De son côté, DataScientest est un organisme spécialisé dans la formation dans les métiers et les compétences liés au développement et à la data depuis 2016. Nos formations ont été co-construites avec les groupes avec lesquels nous travaillons maintenant depuis plusieurs années et qui continuent aujourd’hui à nous faire confiance. C’est pourquoi nous avons mis notre savoir-faire dans la formation au service de la conception d’une formation DevOps.

Quels sont les prérequis pour pouvoir accéder à une telle formation ?

Le métier de DevOps est exigeant aussi bien techniquement que théoriquement. Bien que cela ne soit pas nécessairement obligatoire, il demeure néanmoins très intéressant avant de suivre une telle formation de maîtriser les bases d’un ou plusieurs langages de programmation tels que Javascript, Go ou encore Python. Pour ce qui est du niveau mathématique attendu, un niveau équivalent à celui d’un Bac +2. Ces prérequis peuvent vous permettre d’être très à l’aise lors du suivi de votre formation, mais leur absence ne doit pas pour autant vous dissuader de vous lancer dans votre projet de formation. Il est en effet toujours possible de rattraper le niveau requis ! DataScientest propose par exemple une formation Python qui peut être votre première approche avec un langage de programmation.

Quel est le contenu d’une formation DevOps ?

Le DevOps doit posséder un solide bagage technique et maîtriser un vaste ensemble d’outils. Pour ce qui est des langages de programmation qu’il doit maîtriser, on retrouve évidemment les grands classiques du développement web comme HTML, CSS, PHP ou encore Ruby. Néanmoins d’autres langages sont également nécessaires notamment pour ce qui touche au développement d’applications tels que Python ou Java. Pour ce qui est des outils du DevOps, ce sont par exemple les outils d’intégration comme Jenkins ou alors les différents CMS comme Drupal.

Parallèlement à ses compétences techniques, le DevOps doit également posséder un ensemble de qualités qui lui seront d’une grande aide lors de l’exercice de son activité. Il lui est par exemple impératif de faire preuve d’une grande rigueur et d’une bonne capacité d’autonomie afin de faire cohabiter ses deux activités. Par ailleurs, le DevOps doit également être passionné par son domaine d’activité puisque ce domaine évolue rapidement, il lui incombe donc de mettre à jour régulièrement ses connaissances. Pour cela, Data Scientist publie régulièrement des articles sur son blog afin que vous puissiez rester au courant des dernières actualités du milieu du développement et de la data.

Suivre une formation Data Scientist

Quels sont les objectifs d’une formation DevOps ?

Le poste de DevOps présente de multiples intérêts. Tout d’abord, ses missions sont variées et cette formation ouvre donc les portes sur une profession très peu répétitive. Parmi ses principales activités, on trouve la mise en place d’applications mais également l’instauration de tests puis la surveillance du bon fonctionnement des applications précédemment implantées.

D’autre part, une telle formation ouvre les portes à un marché de l’emploi très favorable puisque les profils de DevOps sont aujourd’hui particulièrement sollicités tout simplement car le volume de données à traiter continuent de croître et car la transformation digitale des entreprises s’accélère. Certains enjeux au cœur du métier de DevOps comme la sécurité des données deviennent donc cruciaux pour tous les champs d’activité.

Les perspectives d’évolution pour un DevOps sont multiples et permettent de prétendre à terme à des postes comme lead tech, CTO ou encore ingénieur réseau et structure. Pour ce qui est de la rémunération, un DevOps peut prétendre à environ 36 000€ annuel en salaire avec une possibilité d’augmentation rapide jusqu’à 60k€-90k€ annuel. Il s’agit d’un des métiers les plus demandés en France ce qui exerce une pression à la hausse sur les salaires.

Quel est l’avantage de réaliser une formation DevOps au sein de DataScientest ?

Notre organisme propose une formation DevOps dont le support de cours est conçu par nos experts directement en interne. Ce sont ces mêmes professeurs qui forment notre équipe pédagogique et qui vont mettre en place un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Parallèlement à un enseignement de qualité, DataScientest s’engage également à fonder un véritable accompagnement pour ses apprenants. À partir du milieu des formations et jusqu’à l’emploi, nos apprenants sont accompagnés par notre pôle carrière qui peut vous aider à mettre en forme votre CV, mais également à préparer vos entretiens. DataScientest est aujourd’hui le leader de la formation data en B2B et nous disposons de nombreux partenaires que nous pouvons mettre en relation avec nos apprenants. Par ailleurs, nos apprenants représentent désormais une communauté de plus de 3000 alumni et nous instaurons en véritable esprit de promotion à l’aide de différents ateliers tout au long de la formation.

Découvrir les formations data de DataScientest

by adriano

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.

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

by adriano

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.

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).

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

by Erwan K.

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