Guide complet sur Python pour le data engineering
La solution Python pour le data engineering permet aux équipes de créer des pipelines évolutifs, d’automatiser les flux de travail de données et d’obtenir des informations plus rapidement en combinant la simplicité à un riche écosystème de bibliothèques et d’outils performants.
- Présentation
- Comment Python est utilisé en data engineering
- Bibliothèques Python populaires pour le data engineering
- Cas d’usage de Python en data engineering
- Ressources
Présentation
Les entreprises data-driven s’appuient actuellement sur l’efficacité des tâches de data engineering. À mesure que la demande en données augmente, les équipes doivent être en mesure de collecter, traiter et stocker des volumes extrêmement importants, et Python s’est imposé comme un atout essentiel pour accomplir cette mission. Les équipes utilisent Python pour les tâches de data engineering en raison de sa flexibilité, de sa facilité d’utilisation et de son riche écosystème de bibliothèques et d’outils. Dans cet article, nous allons nous pencher sur le monde du data engineering en Python, discuter de son utilisation et partager un certain nombre de ses bibliothèques et cas d’usage les plus populaires dans ce domaine.
Comment Python est utilisé en data engineering
Avec le passage de l’analytique au machine learning et au développement d’applications, ainsi que la complexité croissante de la logique et des transformations des données, la flexibilité de langages de programmation tels que Python est devenue indispensable. Grâce à ses caractéristiques intrinsèques et à la richesse de ses ressources, Python est devenu le langage de prédilection des data engineers. Voici quelques exemples de la manière dont les équipes modernes utilisent Python pour le data engineering.
Acquisition de données
Python est couramment utilisé pour collecter des données pertinentes pour un projet. Les data engineers utilisent des bibliothèques Python pour acquérir des données via l’extraction de contenu de sites web. Pour ce faire, ils interagissent avec les API utilisées par de nombreuses entreprises pour rendre leurs données disponibles et se connectent à des bases de données.
Traitement de données
Grâce à ses bibliothèques de nettoyage, de transformation et d’enrichissement des données, Python aide les data engineers à créer des jeux de données exploitables et de qualité, prêts à être analysés. Les bibliothèques performantes de Python destinées à l’échantillonnage et à la visualisation des données permettent aux data scientists de mieux comprendre leurs données, afin de mettre en évidence des relations significatives dans des jeux de données plus volumineux.
Logique d’entreprise personnalisée
L’intégration des données dans des tableaux de bord, des modèles de machine learning et des applications implique des transformations complexes des données et de la logique d’entreprise qui nécessitent que celle-ci soit définie sous forme de code. En raison de sa simplicité, Python est souvent utilisé pour écrire cette logique et l’exécuter dans le cadre d’un pipeline ou d’une transformation de données, ce qui déclenche des actions en aval au sein d’un processus métier ou d’une application.
Stockage et récupération de données
Les bibliothèques Python offrent des solutions d’accès aux données stockées de différentes manières, notamment dans des bases de données SQL et NoSQL et des services de stockage dans le cloud. Grâce à ces ressources, Python est devenu stratégique dans la création de pipelines de données. En outre, Python est utilisé pour sérialiser les données, ce qui permet de les stocker et de les récupérer plus efficacement.
Machine learning
Python est également profondément intégré au processus de machine learning. Il trouve des applications dans presque tous les domaines du ML, y compris le prétraitement des données, ainsi que la sélection, l’entraînement et l’évaluation des modèles. Grâce à ses applications de deep learning, Python offre une sélection d’outils performants pour la création de réseaux neuronaux. Il est souvent utilisé pour des tâches telles que la classification d’images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
Bibliothèques Python populaires pour le data engineering
Son vaste écosystème de bibliothèques constitue l’un des principaux avantages de Python pour les tâches de data engineering. Ces bibliothèques offrent aux data engineers un large éventail d’outils qui les aident à manipuler, transformer et stocker les données plus rapidement et plus efficacement. Des petits projets de données aux pipelines de données à grande échelle, ces six bibliothèques Python populaires simplifient les tâches de data engineering :
1. Pandas
La bibliothèque pandas est l’une des bibliothèques Python les plus fréquemment utilisées pour le data engineering. Cette bibliothèque polyvalente dote les data engineers de capacités de traitement et d’analyse performantes. Pandas sert à prétraiter, nettoyer et transformer des données brutes pour les analyser ou les stocker en aval.
2. Apache Airflow
Apache Airflow sert de plateforme aux data engineers pour créer, planifier et surveiller les flux de travail. Elle offre aux data engineers une interface intuitive et facilement accessible pour créer, planifier et exécuter plusieurs tâches, ainsi que gérer des pipelines de traitement de données complexes.
3. Pyparsing
Pyparsing est une bibliothèque de classes Python qui élimine le besoin de créer manuellement une machine d’état d’analyse. Pyparsing permet aux data engineers de créer rapidement des analyseurs descendants récursifs.
4. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque Python populaire pour des applications de machine learning et de deep learning. Elle constitue une plateforme polyvalente d’entraînement et de distribution de modèles. L’une des principales valeurs ajoutées de TensorFlow est sa capacité à gérer des tâches de traitement et de modélisation de données à grande échelle, notamment le prétraitement, la transformation, l’analyse et la visualisation de données.
5. Scikit-learn
Développée à partir de bibliothèques telles que NumPy et SciPy, la bibliothèque scikit-learn offre aux data engineers un large choix d’algorithmes et d’utilitaires de machine learning pour le traitement des données structurées. Les data engineers utilisent scikit-learn pour des tâches telles que la classification des données, la régression, le clustering et le feature engineering afin de simplifier le processus de création de modèles et de pipelines de machine learning.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup est l’un des outils d’extraction de contenu de sites web et d’extraction de données les plus efficaces, ce qui en fait un atout précieux pour le data engineering. Grâce à Beautiful Soup, les data engineers peuvent facilement analyser des documents HTML et XML, extraire des données spécifiques de sites et de pages web (par exemple, du texte, des images, des liens et des métadonnées) et naviguer rapidement dans les arborescences de documents.
Cas d’usage de Python en data engineering
Python permet d’effectuer une multitude de tâches de data engineering. Les trois cas d’usage suivants mettent en évidence comment les équipes utilisent Python pour relever des défis concrets de data engineering.
Traitement des données en temps réel
Python alimente efficacement le traitement des flux, une technique de gestion des données qui consiste à ingérer, analyser, filtrer, transformer et améliorer des données en temps réel. Grâce à Python, le traitement des flux permet aux équipes de générer des informations à partir des données au fur et à mesure de leur création, avec une application directe aux cas d’usage du marketing, de la détection de fraudes et de la cybersécurité.
Traitement de données à grande échelle
Python est l’un des langages les plus populaires pour le traitement de données à grande échelle. Sa simplicité, son évolutivité et son efficacité le rendent idéal pour traiter rapidement des quantités massives de données. C’est pourquoi il est couramment utilisé pour les pipelines de données et les applications de machine learning.
Automatisation des pipelines de données
Grâce à la suppression des processus manuels, l’automatisation des pipelines de données facilite la libre circulation des données, ce qui réduit le délai de valorisation. La vaste palette de bibliothèques et d’outils de Python simplifie l’automatisation du processus de pipeline de données, notamment l’acquisition, le nettoyage, la transformation et le chargement des données.
