Plonger en profondeur dans l'ingénierie des données avec Python : un guide complet

Dans le monde actuel axé sur les données, où de nombreuses décisions sont prises à partir des données, il est essentiel d'avoir une bonne compréhension des concepts d'ingénierie des données. Cela implique généralement d'enregistrer les données d'applications en ligne (web/mobile) dans un système de stockage de données, puis de configurer ETL (extraire, transformer, charger) et enfin de créer des visualisations pour une analyse approfondie des données afin de comprendre comment se porte l'entreprise ou l'application. . Python, avec sa polyvalence et ses bibliothèques étendues, est devenu le langage incontournable pour de nombreux ingénieurs de données.

Cet article couvrira les aspects clés de l'ingénierie des données avec Python, en passant en revue les concepts essentiels, les bibliothèques et certaines applications du monde réel.

1. Concepts de base en ingénierie des données

• Ingestion de données :

  • Le processus de collecte de données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des API, des médias sociaux et des appareils IoT.
  • Techniques :
    • Traitement par lots (pour les grands ensembles de données statiques)
    • Traitement du flux (pour les données en temps réel)
    • Modifier la capture des données (pour les mises à jour incrémentielles)
  • Outils : Apache Kafka, Apache Flume, Debezium.

• Transformation des données :

  • Le processus de nettoyage, de transformation et d'enrichissement des données brutes pour les rendre adaptées à l'analyse.
  • Techniques :
    • Nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes, des incohérences)
    • Intégration des données (combinaison de données provenant de plusieurs sources)
    • Enrichissement des données (ajout de données externes)
  • Outils : Apache Spark, Pandas, PySpark, Dataflow.

• Stockage des données :

  • Le processus de stockage des données transformées dans un format approprié pour une récupération et une analyse efficaces.
  • Techniques :
    • Entreposage de données (pour les charges de travail analytiques)
    • Lacs de données (pour stocker les données brutes et traitées)
    • Bases de données NoSQL (pour modèles de données flexibles)
  • Outils : Amazon S3, Google Cloud Storage, Apache Hive, Cassandra.

• Qualité des données :

  • Assurer l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence et l'actualité des données.
  • Techniques : Profilage des données, validation des données, surveillance des données.
  • Outils : De grandes attentes, Apache Airflow.

• Pipelines de données :

  • Flux de travail automatisés qui orchestrent le mouvement et la transformation des données de la source à la destination.
  • Techniques : ETL (Extraire, Transformer, Charger), ELT (Extraire, Charger, Transformer).
  • Outils : Apache Airflow, Préfet, Luigi.

2. Bibliothèques Python essentielles pour l'ingénierie des données

• Pandas :

  • Une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données. Offre des structures de données telles que Series et DataFrame, permettant un nettoyage, une transformation et une agrégation efficaces des données.
  • Exemple :

  import pandas as pd
  
  # Load data from CSV
  df = pd.read_csv('data.csv')
  
  # Clean data
  df = df.dropna() 
  df = df[df['age'] >= 18]
  
  # Transform data
  df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
  
  # Save data to CSV
  df.to_csv('processed_data.csv', index=False)
  

• NumPy :

  • Prend en charge le calcul numérique, y compris les tableaux, les matrices et les fonctions mathématiques. Indispensable pour effectuer des opérations mathématiques complexes sur des données.
  • Exemple :

  import numpy as np
  
  data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  mean = np.mean(data)
  std_dev = np.std(data) 
  

• Scikit-learn :

  • Une bibliothèque complète pour l'apprentissage automatique, comprenant le prétraitement des données, la sélection de modèles et l'évaluation. Utile pour créer des modèles prédictifs sur des données techniques.
  • Exemple :

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  
  scaler = StandardScaler()
  scaled_data = scaler.fit_transform(data)
  

• PySpark :

  • Une interface pour Apache Spark en Python. Permet le traitement et l'analyse distribués des données sur de grands ensembles de données.
  • Exemple :

  from pyspark.sql import SparkSession
  
  spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
  
  # Load data from Parquet
  df = spark.read.parquet("data.parquet")
  
  # Perform aggregation
  result = df.groupBy("category").sum("amount") 
  
  # Save results
  result.write.csv("output.csv")
  

• De grandes attentes :

  • Une bibliothèque pour la validation et la documentation de la qualité des données. Aide à définir et à appliquer les attentes en matière de données, garantissant ainsi l'intégrité des données tout au long du pipeline de données.
  • Exemple :

  from great_expectations.core import ExpectationSuite
  
  suite = ExpectationSuite("my_suite")
  suite.add_expectation("expect_column_values_to_be_between", column="age", min_value=0, max_value=120) 
  

• Apache Airflow :

  • Une plateforme de programmation de workflows sous forme de graphes acycliques dirigés (DAG). Permet la planification, la surveillance et le déclenchement de pipelines de données.
  • Exemple :

  import pandas as pd
  
  # Load data from CSV
  df = pd.read_csv('data.csv')
  
  # Clean data
  df = df.dropna() 
  df = df[df['age'] >= 18]
  
  # Transform data
  df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
  
  # Save data to CSV
  df.to_csv('processed_data.csv', index=False)
  

3. Applications du monde réel

• Systèmes de recommandation : Création de systèmes de recommandation personnalisés pour les plateformes de commerce électronique, les services de streaming et les médias sociaux.
• Détection de fraude : Développer des modèles pour identifier les transactions frauduleuses dans les institutions financières et les plateformes en ligne.
• Prédiction du taux de désabonnement des clients : Prédire le taux de désabonnement des clients pour améliorer les stratégies de fidélisation des clients.
• Évaluation des risques : Évaluation du risque de crédit, du risque d'assurance et d'autres types de risques dans les secteurs de la finance et de l'assurance.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Optimiser les chaînes d'approvisionnement en analysant les données historiques et en prédisant la demande future.
• Internet des objets (IoT) : Traitement et analyse des données des appareils IoT pour obtenir des informations sur divers domaines, tels que les maisons intelligentes, les villes intelligentes et l'automatisation industrielle.

4. Meilleures pratiques

• Modularisation : Décomposez les pipelines de données complexes en modules plus petits et réutilisables pour une meilleure maintenabilité et testabilité.
• Tests : Rédigez des tests unitaires et des tests d'intégration pour garantir l'exactitude et la fiabilité des pipelines de données.
• Documentation : Documentez les pipelines de données, y compris les sources de données, les transformations et les résultats attendus.
• Contrôle de version : Utilisez Git ou d'autres systèmes de contrôle de version pour suivre les modifications apportées au code et aux données.
• Intégration continue et livraison continue (CI/CD) : Automatisez la création, le test et le déploiement de pipelines de données.

5. Tendances futures

• Cloud Computing : Adoption croissante des plates-formes cloud telles qu'AWS, Azure et GCP pour le stockage, le traitement et l'analyse des données.
• Opérations d'apprentissage automatique (MLOps) : Intégration de modèles d'apprentissage automatique dans les pipelines de données de production, garantissant la fiabilité et la maintenabilité des modèles.
• Informatique sans serveur : Utilisation de fonctions sans serveur pour le traitement et l'analyse des données à la demande.
• Observabilité des données :Obtenir des informations en temps réel sur l'état et les performances des pipelines de données.
• Edge Computing : Traitement des données plus près de la source pour réduire la latence et améliorer la réactivité en temps réel.

Conclusion

L'ingénierie des données avec Python est un domaine dynamique et en évolution rapide. En maîtrisant les concepts de base, les bibliothèques et les bonnes pratiques décrites dans cet article, vous pouvez créer des pipelines de données robustes et évolutifs qui débloquent des informations précieuses à partir des données. À mesure que le volume et la complexité des données continuent de croître, le rôle des ingénieurs de données deviendra encore plus crucial dans la prise de décision basée sur les données dans divers secteurs.

Formation continue

• Cours en ligne : Des plateformes comme Coursera, edX et DataCamp proposent de nombreux cours sur l'ingénierie des données avec Python.
• Livres : Explorez des livres comme « Data Engineering on AWS » et « Designing Data-Intensive Applications » pour une connaissance approfondie.
• Communauté : Interagissez avec la communauté de l'ingénierie des données via des forums, des rencontres et des conférences en ligne.

J'espère que cela fournira une compréhension fondamentale de l'ingénierie des données avec Python. En apprenant et en vous adaptant continuellement aux dernières avancées dans le domaine, vous pouvez exceller en tant qu'ingénieur de données et contribuer au succès des organisations basées sur les données.

remarque : contenu assisté par l'IA

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!