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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.

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 !

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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.
BeautifulSoup
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.

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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.

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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.

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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

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Formations

Qu’attendre d’une formation data engineer ?

Le data engineer est l’une des professions les plus demandées ces dernières années. Connaissant une grande croissance, il s’agit de l’une des professions les plus rémunératrices au même titre que le métier de data scientist (data science, Machine Learning…). L’augmentation massive des données générées et des technologies qui ont émergé autour d’elle en sont les principales causes. Alors, que ce soit via une formation data engineer à distance ou dans une école d’informatique, qu’acquiert-on en apprenant à devenir un expert du data engineering ?

Des notions de base

Parmi les notions de base que les futurs data engineers devraient acquérir se trouve Linux. Ce système d’exploitation est le plus utilisé dans les déploiements Cloud et Big Data. Un data engineer doit au moins être à l’aise avec ces technologies. Ainsi, il peut éditer facilement des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système.

Il doit aussi maîtriser un langage de programmation comme Python. Ce point inclut la possibilité d’interagir avec les API et d’autres sources de données de manière simple et directe.

Par définition, le Big Data se déroule généralement dans des systèmes distribués. Ces derniers font partie des connaissances fondamentales qu’un bon ingénieur de données doit acquérir. Ces systèmes présentent de nombreuses particularités concernant la réplication des données, la cohérence, la tolérance aux pannes, le partitionnement et la concurrence. À ce stade, la formation comprend des technologies telles que HDFS, Hadoop ou Spark.

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Des compétences de base

Technologies et services Cloud

La demande pour ces technologies ne cesse de croître. Ainsi, se lancer dans des projets de migration vers le Cloud est devenu un impératif pour les entreprises. Un bon data engineer doit connaître et avoir de l’expérience dans l’utilisation des services Cloud, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets Big Data. Il doit au moins être à l’aise avec une plate-forme comme Microsoft Azure ou AWS. De plus, il doit connaître les bonnes pratiques en matière de sécurité et de virtualisation des données. Il ne faut pas oublier que ces technologies sont là pour durer. Par conséquent, suivre une formation qui les inclut dans le programme est toujours une bonne idée.

Bases de données

Les data engineers doivent connaître le fonctionnement et l’utilisation des bases de données, les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL. Le langage de base pour interagir avec ces bases de données est SQL. En ce sens, un futur data engineer doit se familiariser avec les requêtes d’écriture et de lecture ainsi que la manipulation de données. En outre, il doit comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d’utilisation pour chacun d’eux.

Pipelines de données

L’un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données. Pour ce faire, il utilise des technologies ETL (Extraction-Transform-Load) et des cadres d’orchestration. Le data engineer est formé pour connaître ou se sentir à l’aise avec certaines des plus connues telles que Apache NiFi ou Airflow.

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Des compétences avancées

Il existe d’autres compétences et connaissances acquises lors d’une formation data engineer en plus des compétences de base. Elles ajoutent une grande valeur aux compétences professionnelles.

  • Systèmes de mise en file d’attente de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ : les data engineers doivent comprendre les avantages du déploiement de ces technologies et leur architecture.
  • Langage de programmation orienté objet comme Python : ces langages sont très utiles dans le secteur du Big Data. La plupart des frameworks et outils open source sont développés avec des langages JVM. Ils seront particulièrement utiles pour développer des intégrations de technologies, résoudre les erreurs et comprendre les journaux.
  • Traitement de flux avec des outils de traitement de streaming comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming : une formation data engineer doit inclure l’apprentissage de ces outils. Les entreprises doivent aujourd’hui mettre en place des projets avec des exigences en temps, avec de faibles latences de traitement. En ce sens, la formation à ces technologies est très intéressante avec de nombreux cas d’utilisation à exploiter.
jeu-de-données
Définitions

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.

Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.

Les différents types de jeux de données

Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :

  • Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
  • Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
  • Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
  • Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
  • Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.

Comment créer un jeu de données ?

Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.

machine-learning-jeu-de-données

Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :

  1. D’où viennent les données ?
  2. Comment cet ensemble de données est-il été créé ?

Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.

Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données

Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :

  • Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
  • Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
  • Chaque colonne doit être bien claire de sorte que la visualisation des données soit précise.
  • Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.

De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.

data-marketing
Définitions

Qu’est-ce que le data marketing ? Quelle est son importance ?

Avec l’explosion des données clients, notamment des données personnelles, les entreprises cherchent des moyens d’obtenir des informations sur ce qui les entoure. Cela est fait dans le respect de la politique de confidentialité soutenue par le RGPD (règlement général sur la protection des données). Afin d’obtenir une perspective de leur activité sur le marché, elles ont recours à ce que beaucoup ont convenu d’appeler le data marketing : les moyens de connaître et de planifier des actions marketing à travers la mesure et le contrôle des données.

Qu’est-ce que le data marketing ?

Le data marketing est la mesure et l’analyse de toutes les sources d’informations disponibles, y compris sur les réseaux sociaux. Cette approche est ce qui est défini comme étant le data driven marketing. Les entreprises qui l’appliquent peuvent prendre des décisions qui influencent le contrôle et la définition d’une stratégie marketing et commerciale.

On peut dire que le data marketing n’est pas un type de marketing spécifique à l’instar du marketing entrant ou du marketing digital par les moteurs de recherche (SEO, SEM…). Bien que ces types de marketing coexistent, ils sont en grande partie séquentiels. Chacun d’eux fait partie de différentes parties de ce que l’on appelle l’entonnoir de vente marketing.

entonoire-des-ventes-data-marketing

Les bases de données marketing couvrent tous les composants d’une stratégie marketing. Chacun des éléments d’un plan marketing doit pouvoir être mesurable. De par sa nature même, il est une pièce complémentaire à l’ensemble des actions marketing qu’une entreprise mène. Ainsi, il permet de connaître l’utilisation des données qui affectent l’ensemble de sa stratégie marketing, soutenant son activité passée et présente pour établir de nouvelles campagnes publicitaires.

Que faire des données ?

La chose fondamentale dans le data marketing est que les entreprises peuvent étudier les modèles de comportement, la tendance des utilisateurs et leurs habitudes. Une fois que tout cela a été détecté, elles ont la possibilité de définir clairement les actions à appliquer en marketing.

Pour ce faire, elles ont deux solutions. L’une est manuelle où elles évaluent et supervisent toutes les données avec leur équipe. L’autre est d’utiliser l’intelligence artificielle par le biais d’outils d’apprentissage automatique qui se charge de révéler le moment pour réaliser l’action de communication.

En remontant l’histoire d’au moins une dizaine d’années, les données fondamentales pour exercer le contrôle de l’information et la gestion des données ont commencé à être développées dans le marketing. Cela a permis d’avoir le contrôle de toutes les informations qui affectent une entreprise.

Des données importantes et volumineuses sont collectées par les entreprises à chaque seconde. Il est essentiel de les reconnaître, de les stocker, de les collecter, de les classer et de les exporter. Ces techniques doivent aller de pair pour faciliter la compréhension de tous les processus.

Comment appliquer le data marketing ?

Pour mettre en place le data marketing dans une stratégie marketing, toute entreprise doit connaître les points suivants :

  • Volume de données. Toutes les données nécessaires sont tirées du Big Data. Il est essentiel de détecter celles qui affectent ou non le business model.
  • Organisation et hiérarchie. Grâce à un diagramme de flux de travail marketing, on sélection les données. Puis, on les hiérarchise et les organise.
  • Accès rapide. Il faut disposer d’un processus pour pouvoir consulter immédiatement les données lorsque c’est nécessaire.
  • Plusieurs sources. Toute entreprise doit disposer de différentes sources de données du Big Data pour pouvoir les intégrer dans sa stratégie marketing.
  • Procédure de données. Il est important de connaître et de croiser toutes les variables. L’objectif est de pouvoir extraire les informations sans erreur.
  • Visualisation des données. Les informations doivent donner la possibilité de les représenter sous forme de graphiques ou d’images pour les rendre plus compréhensibles.

stratégie-marketing-data-science

En appliquant toutes ces recommandations, une entreprise possède une valeur ajoutée précieuse pour la prise de décision dans sa stratégie marketing. Pour faire simple, il s’agit d’un modèle de gestion intelligent des données.

Quels sont les avantages du data marketing ?

Parmi les avantages, on peut citer les suivants :

  • Facilite la prise de décision.
  • Améliore la capacité stratégique d’une entreprise.
  • Améliore la mesure du risque et la capacité de gestion de l’entreprise.
  • Aide à comprendre l’entreprise et les clients.
  • Donne la possibilité de rechercher de nouvelles opportunités d’affaires.
  • Soutiens la réalisation des objectifs de l’entreprise.
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Dossier

Métier Big Data : les profils très recherchés par les entreprises

Il est de plus en plus fréquent de trouver des offres d’emploi qui recherchent des spécialistes de la gestion de gros volumes de données ou plus précisément des experts en Big Data. Considéré comme l’un des métiers les plus prometteurs du 21e siècle, l’expert Big Data se présente comme la nouvelle spécialité la plus demandée par les entreprises pour transformer les données en connaissances. Dans cet article, nous apportons des explications sur les emplois les plus demandés dans le Big Data.

Pourquoi les entreprises recherchent-elles différentes spécialités dans le Big Data ?

Il existe de nombreux emplois dont les entreprises n’ont pas besoin pour plusieurs raisons. Cependant, il y en a de nouveaux qui surgissent en raison des besoins exigés par la transformation numérique.

Dans un environnement qui évolue si rapidement sur le plan technologique, les entreprises recherchent de plus en plus des spécialistes capables de travailler avec les gros volumes de données stockés chaque jour. Ces données, dûment analysées et traitées sont en réalité des informations très utiles et représentent de nouvelles opportunités commerciales, des aides dans les prises de décision, une connaissance plus précise du public cible, etc.

Cependant, il y a un manque de personnes spécialisées dans le Big Data sur le marché actuel du travail. Néanmoins, ceux qui sont formés dans ce domaine ont devant eux une opportunité unique et un net avantage dans le domaine professionnel.

opportunité-travail-big-data

Les métiers Big Data les plus recherchés

En raison de l’arrivée d’un besoin total de transformation numérique au sein des entreprises, celles qui n’ont pas encore fait la transition font face aux nouveaux besoins technologiques du Big Data :

  • Collecte de données
  • Gestion des données
  • Analyse de données
  • Traitement de données

Une fois qu’elles sont converties en informations, elles peuvent les utiliser pour comprendre le comportement de leurs clients et prendre des décisions stratégiques.

La demande pour les différents profils de métier Big Data s’est également reflétée dans les classements des organismes de recrutement où des postes tels que le data scientist ou le data analyst figurent parmi les dix les plus demandés par les entreprises.

Mais, tous les emplois dans le Big Data n’ont pas le même profil ou n’effectuent pas les mêmes fonctions. Il existe différentes spécialités dans le metier Big Data. Ci-dessous, nous avons listé les spécialités du métier Big Data les plus demandés par les entreprises.

1.      Chief data officer (CDO)

Il est responsable de toutes les équipes spécialisées dans le Big Data au sein de l’organisation. Sa fonction est de diriger et de gérer les données et les analyses associées à l’activité. Il doit également veiller à ce que l’entreprise soit axée sur les données. En d’autres termes, il est chargé d’exploiter les actifs de données pour créer de la valeur commerciale.

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Le rôle d’un CDO combine l’obligation de rendre compte et la responsabilité de la confidentialité et de la protection des informations, de la qualité des données et de la gestion des données. Il s’agit du directeur numérique de l’entreprise. C’est un personnage clé, car ce professionnel est le directeur numérique de l’entreprise.

2.      Data Scientist

Sa fonction consiste à traduire de grands volumes de données et à les convertir en informations utiles pour l’entreprise. Il/elle a des connaissances en mathématiques, statistiques et informatiques (Intelligence artificielle, Machine Learning, etc.). Il a également une vision de l’entreprise et des compétences en communication pour pouvoir faire part des résultats de son travail au reste de l’organisation.

Le data scientist est un autre profil qui est très demandé dans tous les domaines du numérique. Il n’est donc pas surprenant que les entreprises aient du mal à trouver ces professionnels spécialisés sur le marché du travail. Ils ont pour rôle d’apporter des réponses fiables aux problèmes quotidiens. Par exemple, savoir quel est le meilleur moment pour acheter un billet d’avion.

3.      Data analyst

Comme son poste l’indique, il participe à l’analyse des données et recueille les besoins des clients pour les présenter au data scientist. Il est également en charge de :

  • L’extraction, le traitement et le regroupement des données
  • L’analyse de ces groupes de données
  • La production de rapports détaillés

L’analyse des données est devenue une pratique incontournable dans les stratégies marketing des entreprises. Pour cette raison, elle nécessite des professionnels capables non seulement d’extraire ces données, mais de les interpréter.

4.      Data engineer

La tâche de l’ingénieur des données consiste à distribuer les données de manière accessible aux Data Scientists. Son profil est plus spécialisé dans la gestion de bases de données et dans les systèmes de traitement et de programmation. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de données dans le cadre d’un projet Big Data.

Son objectif est de créer et de maintenir les architectures et les structures technologiques nécessaires au traitement, à l’assimilation et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données.

En bref, il conçoit et construit des pipelines de données brutes. À partir de là, il collecte, transforme et prépare les données pour l’analyse.

5.      Data manager

Le rôle principal d’un data manager est de superviser les différents systèmes de données d’une entreprise. Il est chargé d’organiser, de stocker et d’analyser les données de la manière la plus efficace possible.

Le gestionnaire de données possède des connaissances en informatique et 1 à 4 ans d’expérience dans sa spécialité. Il se démarque dans le monde des chiffres, des enregistrements et des données brutes. Mais, il doit également être familiarisé avec l’ensemble du système de données. Parallèlement, il doit avoir un esprit logique et analytique avec de bonnes compétences en résolution de problèmes.

convolutional-neural-network
Définitions

Qu’est-ce qu’un convolutional neural network ?

Le convolutional neural network est une forme spéciale du réseau neuronal artificiel. Il comporte plusieurs couches de convolution et est très bien adapté à l’apprentissage automatique et aux applications avec Intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la reconnaissance d’images et de la parole, de la vente et du marketing ciblé et bien plus encore.

Introduction au convolutional neural network

L’appellation convolutional neural network signifie « réseau neuronal convolutif » en Français. L’abréviation est CNN. Il s’agit d’une structure particulière d’un réseau de neurones artificiels spécialement conçu pour l’apprentissage automatique et le traitement d’images ou de données audio.

Dans une certaine mesure, son fonctionnement est calqué sur les processus biologiques derrières les réflexions du cerveau humain. La structure est similaire à celle du cortex visuel d’un cerveau. Le convolutional neural network se compose de plusieurs couches. La formation d’un réseau de neurones convolutifs se déroule généralement de manière supervisée. L’un des fondateurs du réseau de neurones convolutifs est Yann Le Cun.

Mise en place d’un convolutional neural network

Des neurones selon une structure entièrement ou partiellement maillés à plusieurs niveaux composent les réseaux de neurones conventionnels. Ces structures atteignent leurs limites lors du traitement d’images, car il faudrait disposer d’un nombre d’entrées correspondant au nombre de pixels. Le nombre de couches et les connexions entre elles seraient énormes et ne seraient gérables que par des ordinateurs très puissants. Différentes couches composent un réseau neuronal convolutif. Son principe de base est un réseau neuronal à propagation avant ou feedforward neural network partiellement maillé.

couches-cnn

Les couches individuelles de CNN sont :

  • Convolutional layers ou couches de convolution (CONV)
  • Pooling layers ou couches de Pooling (POOL)
  • ReLU layers ou couches d’activation ReLU (Rectified Linear Units)
  • Fully Connected layers ou couches Fully Connected (FC)

La couche de Pooling suit la couche de convolution et cette combinaison peut être présente plusieurs fois l’une derrière l’autre. La couche de Pooling et la couche de convolution étant des sous-réseaux maillés localement, le nombre de connexions dans ces couches reste limité et dans un cadre gérable, même avec de grandes quantités d’entrées. Une couche Fully Connected forme la fin de la structure.

Les tâches individuelles de chacune des couches

La couche de convolution est le plan de pliage réel. Elle est capable de reconnaître et d’extraire des caractéristiques individuelles dans les données d’entrée. Dans le traitement d’image, il peut s’agir de caractéristiques telles que des lignes, des bords ou certaines formes. Les données d’entrée sont traitées sous la forme d’une matrice. Pour ce faire, on utilise des matrices d’une taille définie (largeur x hauteur x canaux).

La couche de Pooling se condense et réduit la résolution des entités reconnues. À cette fin, elle utilise des méthodes telles que la mise en commun maximale ou la mise en commun de la valeur moyenne. La mise en commun élimine les informations inutiles et réduit la quantité de données. Cela ne réduit pas les performances du Machine Learning. Au contraire, la vitesse de calcul augmente en raison du volume de données réduit.

La couche d’activation ReLU permet un entraînement plus rapide et plus efficace en définissant les valeurs négatives sur zéro et en conservant les valeurs positives. Seules les fonctionnalités activées passent à la couche suivante.

La couche Fully Connected forme la fin d’un convolutional neural network CNN. Elle rejoint les séquences répétées des couches de convolution et de Pooling. Toutes les caractéristiques et tous les éléments des couches en amont sont liés à chaque caractéristique de sortie. Les neurones entièrement connectés peuvent être disposés dans plusieurs plans. Le nombre de neurones dépend des classes ou des objets que le réseau de neurones doit distinguer.

La méthode de travail à l’exemple de la reconnaissance d’image

Un CNN peut avoir des dizaines ou des centaines de couches qui apprennent à détecter différentes caractéristiques d’une image. Les filtres sont appliqués à chaque image d’apprentissage à différentes résolutions. La sortie de chaque image alambiquée est utilisée comme entrée pour la couche suivante. Les filtres peuvent aller de caractéristiques très simples telles que la luminosité et les contours à des caractéristiques plus complexes comme des spécificités qui définissent l’objet de manière unique.

Fonctionnalités d’apprentissage

Comme d’autres réseaux de neurones, une couche d’entrée, d’une couche de sortie et de nombreuses couches intermédiaires cachées composent un CNN. Ces couches effectuent des opérations qui modifient les données afin d’apprendre les caractéristiques spécifiques de ces données. Ces opérations se répètent en dizaines ou centaines de couches. Ainsi, chaque couche apprenne à identifier des caractéristiques différentes.

apprentissage-convolutional-neural-network

Poids partagé et valeurs de biais

Comme un réseau de neurones traditionnel, un CNN se compose de neurones avec des poids et des biais. Le modèle apprend ces valeurs au cours du processus de formation et les met continuellement à jour à chaque nouvel exemple de formation. Cependant, dans le cas des CNN, les valeurs des poids et des biais sont les mêmes pour tous les neurones cachés dans une couche spécifique.

Cela signifie que tous les neurones cachés détectent la même caractéristique telle qu’une bordure ou un point dans différentes régions de l’image. Cela permet au réseau de tolérer la traduction d’objets dans une image. Par exemple, un réseau formé à la reconnaissance des voitures pourra le faire partout où la voiture se trouve sur l’image.

Couches de classification

Après avoir appris les fonctionnalités multicouches, l’architecture d’un CNN passe à la classification. L’avant-dernière couche est entièrement connectée et produit un vecteur K-dimensionnel. Ici, K est le nombre de classes que le réseau pourra prédire. Ce vecteur contient les probabilités pour chaque classe de toute image classée. La couche finale de l’architecture CNN utilise une couche de classification pour fournir la sortie de classification.

Avantages d’un CNN dans le domaine de la reconnaissance d’images

Comparé aux réseaux neuronaux conventionnels, le CNN offre de nombreux avantages :

  • Il convient aux applications d’apprentissage automatique et d’Intelligence artificielle avec de grandes quantités de données d’entrée telles que la reconnaissance d’images.
  • Le réseau fonctionne de manière robuste et est insensible à la distorsion ou à d’autres changements optiques.
  • Il peut traiter des images enregistrées dans différentes conditions d’éclairage et dans différentes perspectives. Les caractéristiques typiques d’une image sont ainsi facilement identifiées.
  • Il nécessite beaucoup moins d’espace de stockage que les réseaux de neurones entièrement maillés. Le CNN est divisé en plusieurs couches locales partiellement maillées. Les couches de convolution réduisent considérablement les besoins de stockage.
  • Le temps de formation d’un CNN est également considérablement réduit. Grâce à l’utilisation de processeurs graphiques modernes, les CNN peuvent être formés de manière très efficace.
  • Il est la technologie de pointe pour le Deep Learning et la classification dans la reconnaissance d’images (image recognition).

Application d’un CNN dans le domaine du marketing

Le CNN est présent dans divers domaines depuis ces dernières années. La biologie l’utilise principalement pour en savoir plus sur le cerveau. En médecine, il fonctionne parfaitement pour la prédiction de tumeurs ou d’anomalies ainsi que pour l’élaboration de diagnostics complexes et de traitements à suivre en fonction des symptômes. Un autre domaine dans lequel il est couramment utilisé est celui de l’environnement. Il permet d’analyser les tendances et les modèles ou les prévisions météorologiques. Dans le domaine de la finance, il est couramment utilisé dans tout ce qui concerne la prévision de l’évolution des prix, l’évaluation ou l’identification du risque de contrefaçon.

Un CNN a de ce fait une application directe dans de nombreux domaines. Et pour faire face à l’accroissement de la quantité de données disponibles, il est également utilisé dans le marketing. En effet, dans le domaine des affaires et plus particulièrement en marketing, il a plusieurs usages :

  • Prédiction des ventes
  • Identification des modèles de comportement
  • Reconnaissance des caractères écrits
  • Prédiction du comportement des consommateurs
  • Personnalisation des stratégies marketing
  • Création et compréhension des segments d’acheteurs plus sophistiqués
  • Automatisation des activités marketing
  • Création de contenu

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De toutes ses utilisations, la plus grande se trouve dans l’analyse prédictive. Le CNN aide les spécialistes du marketing à faire des prédictions sur le résultat d’une campagne, en reconnaissant les tendances des campagnes précédentes.

Actuellement, avec l’apparition du Big Data, cette technologie est vraiment utile pour le marketing. Les entreprises ont accès à beaucoup données. Grâce au travail de leur équipe experte dans la data science (data scientist, data analyst, data engineer), le développement de modèles prédictifs est beaucoup plus simple et précis. Les spécialistes du marketing pourront ainsi mieux ciblés les prospects alignés sur leurs objectifs.

metier-data-engineer
Définitions

Qu’est-ce qu’un data engineer et que fait-il ?

Le métier de data engineer est l’une des spécialisations qui se généralise dans l’écosystème Big Data. Selon un rapport de LinkedIn sur les offres d’emploi émergentes de 2020, le poste de data engineer fait partie des 15 professions les plus importantes des cinq dernières années. Il se place aux côtés des autres nouveaux métiers tels que les experts de la data science et de l’Intelligence Artificielle (IA) ainsi que des ingénieurs en fiabilité de site.

Cependant, beaucoup de gens se demandent encore s’ils seraient à l’aise de travailler en tant que data engineer. Est-ce un cheminement de carrière intéressant ? Nous apportons des éléments de réponse dans cet article en définissant succinctement ce qu’il est, ce qu’il fait ainsi que les connaissances et compétences qu’il doit avoir.

Qu’est-ce qu’un data engineer ?

L’ingénieur de données est le professionnel chargé de l’acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion de données dans une organisation. Ce professionnel assume la configuration de l’infrastructure technologique nécessaire pour que les volumes de données de l’entreprise deviennent une matière première accessible pour d’autres spécialistes du Big Data tels que les data analysts et les data scientists.

Les data engineers travaillent sur la conception de pipelines de données, sur la création et la maintenance de l’architecture de ces données. Pour faire simple, le data engineering consiste à veiller à ce que les travaux ultérieurs d’exploitation, d’analyse et d’interprétation des informations puissent être effectués sans incident.

Que fait un data engineer au quotidien ?

Le quotidien d’un data engineer consiste à travailler avec des outils ETL (Extract – Transform – Load). Grâce à une technologie d’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de Machine learning, il développe des tâches d’extraction, de transformation et de chargement de données. Ensuite, il les déplace entre différents environnements et les nettoie de toute erreur pour qu’elles arrivent normalisées et structurées aux mains du data scientist et data analyst.

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En ce sens, le rôle du data engineer est comparable à celui d’un plombier. Il consiste à mettre en place et à entretenir le réseau de canalisations à travers lequel les données vont passer. Ainsi, il garantit le bon fonctionnement de l’ensemble de l’organisation.

1.      Extraction

Dans la première étape du processus ETL, le data engineer prend les données de différents endroits et étudie l’incorporation de nouvelles sources dans le flux de données de l’entreprise. Ces données sont présentées dans différents formats et intègrent des variables très diverses. Ensuite, elles vont vers des data lakes ou un autre type de référentiel où le stockage de données est fait de manière brute et facilement accessible pour toute utilisation future.

2.      Transformation

Dans la deuxième étape, le data engineer procède au nettoyage des données. Il élimine les doublons et corrige les erreurs. Puis, il les classe pour les transformer en un ensemble homogène.

3.      Chargement

Dans la dernière étape, le data engineer charge les données vers leur destination. Il peut s’agir des propres serveurs de l’entreprise ou du Cloud. À part cela, il doit également veiller sur un point important de cette étape finale : la sécurité des données. En effet, il doit garantir que les informations soient correctement protégées des cyberattaques et des accès non autorisés.

Quelles connaissances doit avoir un data engineer ?

Tout d’abord, il doit avoir une connaissance courante des bases de données relationnelles et du langage de requête SQL. Cela lui permet de connaître les techniques de modélisation de données les plus utilisées et de savoir comment accéder aux données sources lorsqu’elles sont disponibles.

Il doit aussi connaître les techniques de nettoyage, de synthèse et de validation des données. Ainsi, les informations parviennent à leurs utilisateurs de manière adaptée pour leur exploitation correcte.

Il doit également savoir utiliser de manière optimale les moteurs de traitement de Big Data tels que Spark ou Flink.

Quelles technologies sont essentielles pour un data engineer ?

Les technologies utilisées par le data engineer comprennent les bases de données non relationnelles et les méthodes de modélisation des données. Parmi ces technologies, on peut citer comme exemple HBASE, Cassandra ou MongoDb. Il est aussi intéressant qu’il sache utiliser les moteurs d’indexation tels que SolR et ElasticSearch.

elasticsearch-data-engineering

Dans les systèmes de collecte de données d’aujourd’hui, il est très important pour ce professionnel de maîtriser les technologies qui lui permettent d’y accéder en temps réel. On parle généralement de technologies de streaming comme Flume, Kafka ou Spark Structured Streaming.

Son système d’exploitation habituel est Linux où il doit maîtriser parfaitement l’environnement. Côté langages de programmation, les plus communs sont Java, Scala ou Kotlin pour le développement de processus de traitement de données. Concernant Python, il sert pour l’analyse et la préparation préalable des données.

Par ailleurs, il est de plus en plus important qu’il ait une connaissance du développement d’applications natives pour le Cloud. Aujourd’hui, c’est un mouvement que de nombreuses entreprises suivent. Connaître les différences entre le développement d’applications locales et basées sur le Cloud est nécessaire. La principale raison est la transition en toute sécurité.

Enfin, l’ingénieur de données doit pouvoir évoluer en toute confiance dans un grand nombre de domaines différents de l’informatique. Il ne doit jamais cesser d’apprendre et d’ajouter de nouveaux outils à ses bagages professionnels.