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Des milliers voir des  millions ou des milliards d’éléments de données entrant dans les entreprises chaque jour. Il est presque inévitable que la plupart d’entre elles ne possèdent pas la qualité suffisante pour créer des modèles de gestion efficaces. S’assurer que vos données sont propres doit toujours être la partie la plus importante et sans doute la plus importante d’un flux de travail Data Science. Sans cela, vous aurez du mal à voir ce qui est primordial et vous il se peut que vous preniez de mauvaises décisions en raison de doublons, d’anomalies ou d’informations manquantes.

Résultat de recherche d'images pour "r studio"
L’un des outils de programmation de données les plus populaires et les plus puissants est R, langage et environnement open source pour l’informatique statistique et les graphiques. R propose tous les outils nécessaires pour produire des projets data science. Avec cet environnement, plusieurs bibliothèques de l’environnement R facilitent le nettoyage et la manipulation des données avant le début d’un projet.

Explorer les données

La plupart des outils facilitant d’explorer un ensemble de données que vous avez importé existent déjà sur la plate-forme R.

Cette commande donne tout simplement une vue d’ensemble de tous vos attributs de données, en montrant les divisions min, max, médiane, moyenne et catégorie pour chacun. C’est une excellente méthode pour repérer rapidement les éventuelles anomalies de données.
Ensuite, vous pouvez utiliser un histogramme pour mieux comprendre la distribution de vos données. Cela permettra d’afficher les valeurs aberrantes au sein du jeu de données ou les colonnes numériques que vous souhaitez particulièrement observer.

Le package plyr

Vous devrez installer le paquet plyr pour créer votre histogramme, en utilisant la fonctionnalité standard R pour l’installation de bibliothèques.

 

<code>

Install.packages(“plyr”)

Library(plyr)

Hist(YOUR_DATASET_NAME)

</code>

Cela mettra en place une visualisation de vos données pour détecter rapidement les anomalies. Une visualisation de boîte à moustaches utilise le même package mais se scinde en quartiles pour la détection des valeurs aberrantes. Ces deux éléments combinés vous indiqueront rapidement si vous devez limiter l’ensemble de données ou n’en utiliser que certains segments dans un algorithme ou une modélisation statistique.


Correction des erreurs

R possède un certain nombre de méthodes prédéfinies pour corriger les erreurs de données, telles que la conversion de valeurs, comme vous le feriez dans Excel ou SQL avec une logique simple, par exemple. as.charater() convertit la colonne en chaîne de caractères.
En revanche, si vous souhaitez commencer à corriger les erreurs que vous avez vues dans votre histogramme ou votre boîte à moustaches, d’autres packages peuvent le faire.


Le paquet stringr

Stringr peut vous aider à nettoyer vos données de différentes manières, par exemple via la suppression d’espaces blancs et le remplacement de certains mots inutiles. Ce sont des bits de code assez standard structurés comme str_trim (YOUR_DATA_FIELD) qui supprime simplement les espaces.
Cependant, qu’en est-il de l’élimination des anomalies évoquées dans notre histogramme? Cela nécessiterait un peu plus de complexité que cela, mais à titre d’exemple de base, nous pouvons dire à R de remplacer toutes les valeurs aberrantes de notre champ par la valeur médiane de ce champ. Cela déplacera tout ensemble et enlèvera le biais d’anomalie.
Valeurs manquantes
Dans R, il est très simple de rechercher des données incomplètes et d’exécuter des actions avec ce champ. Par exemple, cette fonction éliminera complètement les valeurs manquantes de la colonne de données choisie.

 

<code>

Na.omit(YOUR_DATA_COLUMN)

</code>

Des options similaires permettent de remplacer les valeurs vides par 0 ou N / A en fonction du type de champ et d’améliorer la cohérence du jeu de données.

Résultat de recherche d'images pour "r studio"

• Le paquet tidyr

Le paquet tidyr est conçu pour ranger vos données. Cela fonctionne en identifiant les variables dans votre jeu de données et en utilisant les outils fournis pour les déplacer dans des colonnes avec trois fonctions principales ou bien organiser une (), séparer () et répartir ().
La fonction organiser () prend plusieurs colonnes et les rassemble en paires de valeurs clés. Un exemple, disons que vous avez des données de score d’examen comme.

 

Nom

Exam A

Exam B

Martin

45

90

Walter

66

80

Samuel

55

65

 

Les fonctions de rassemblement fonctionnent en transformant cela en colonnes utilisables comme celle-ci.

Nom

Exam

Score

Martin

A

45

Walter

A

66

Samuel

A

55

Martin

B

90

Walter

B

80

Samuel

B

65

Maintenant, nous sommes vraiment en mesure d’analyser les résultats de l’examen. Les fonctions séparées et étendues font des choses similaires que vous pouvez explorer une fois que vous avez le paquet, mais qui finissent par caler vos données au besoin.
Voici quelques autres packages intéressants qui peuvent être utiles pour le nettoyage des données dans R

• le paquet purrr

Le paquet purrr est conçu pour la lutte contre les données. Il ressemble beaucoup au paquet plyr, mais il est plus ancien et certains utilisateurs le trouvent simplement plus facile à utiliser et plus standardisé dans ses fonctionnalités.

• Le paquet sqldf

De nombreux utilisateurs de R sont plus à l’aise avec le langage SQL que le R. Cette fonction vous permet d’écrire du code SQL dans R studio pour sélectionner vos éléments de données.

• Le paquet de janitor

Ce package est capable de rechercher des doublons sur plusieurs colonnes et de créer facilement des colonnes conviviales à partir de votre cadre de données. Il a même une fonction get_dupes () pour rechercher des valeurs en double parmi plusieurs lignes de données. Si vous souhaitez dédupler vos données de manière plus avancée, par exemple en trouvant différentes combinaisons ou en utilisant la logique floue, vous souhaiterez peut-être plutôt utiliser un outil de déduplication.

• Le package splitstackshape

Il s’agit d’un package plus ancien qui peut fonctionner avec des valeurs séparées par des virgules dans une colonne de données. Utile pour la préparation d’enquêtes ou d’analyses de texte.
R a un grand nombre de paquets et cet article ne touche vraiment qu’à la surface de ce qu’il peut faire. Comme de nouvelles bibliothèques apparaissent tout le temps, il est important de faire vos recherches et d’en obtenir les bonnes avant de commencer tout nouveau projet.

12 meilleurs livres de Data Science

9 Meilleurs Livres de Data Science en 2019

Dans cet article, je vous propose une liste de livres qui vous permettront de développer vos compétences en Data Science. Les sujets traités vont de la programmation Python et R à l’apprentissage automatique en passant par les mathématiques et les statistiques.

Allons, donc, voir vos prochains livres de chevet !

1 – Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Les tendances montrent que Python est toujours le langage principal de la Data Science et du Machine Learning.

Le livre Python Data Science Handbook est une excellente référence pour renforcer les compétences en Python.

On vous demandera souvent aux Data Scientists de travailler sur de nombreuses tâches, mais le nettoyage et la manipulation des données restent la tache qui prend la plus grande partie du temps.

Ce livre est une référence parfaite à garder sous la main pour les tâches fréquentes de manipulation de données principalement utilisant pandas.

Parmi les sujets traités dans ce livre:

  • Shell IPython
  • Numpy
  • Manipulation des données avec pandas
  • Visualisations de données avec Matplotlib
  • Machine Learning avec Scikit-Learn

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2 – Think Python

Think Python

Think Python

Si vous débutez avec Python, ce livre est fait pour vous.

Si vous avez un bon niveau en Python, ce livre est pour vous aussi.

Think Python traite toutes les bases de Python, des bases des structures et fonctions de données aux sujets plus avancés tels que les classes et l’héritage.

Dans ce livre, vous verrez en plus de la présentation des concepts clés, des cas d’études concrets. C’est un excellent moyen pour comprendre et assimiler de nouveaux concepts.

Parmi les sujets traités dans ce livre :

  • Les fonctions
  • Itération
  • Structures de données
  • Des dossiers
  • Des classes
  • Les méthodes
  • Héritage

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3 – R for Data Science

R for Data Science

R for Data Science

une bonne maîtrise de R vous permettra de vous “vendre” facilement auprès des employeurs. R est une compétence très recherchée.

R dispute avec Python la place du premier langage de programmation pour la Data Science.

Une étude récente menée par des Data Scientists a montré que 52,1% des Data Scientists répondants au sondage utilisent R, un peu moins de 52,6% utilisant Python.

Ce livre est parfait pour développer vos compétences en programmation statistique avec R.

Il couvre toutes les bases de R allant d’un niveau débutant aux sujet les plus avancés.

Ce livre est une excellente référence générale qui doit accompagner tout développeur R ou Data Scientist !

Les sujets abordés dans le livre :

  • Exploration
  • La programmation
  • La modélisation
  • La communication

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4 – Advanced R

Advanced R

Advanced R

Si vous voulez vraiment vous distinguer en tant qu’utilisateur R et impressionner les employeurs, Advanced R est une excellente ressource.

Il couvre tout, des fondations aux structures de données, à la programmation orientée objet et au débogage, à la programmation fonctionnelle et au code de performance.

Si vous avez une connaissance avancée de R et pouvez penser au code de niveau de production, vous vous rendrez immédiatement plus attrayant pour les employeurs potentiels.

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5 – Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning


Ce livre est l’un des meilleurs livres d’introduction au Machine Learning.  l fournit des explications faciles pour comprendre des concepts de base et donne des exemples de code avec R.

Il couvre également les bases des modèles linéaires de manière approfondie.

Connaitre ces bases vous permettra de couvrir la major partie des problématiques ou questions posés pendant les entretiens d’embauche.

Les sujets abordés dans le livre :

  • Sélection de fonctionnalité
  • Régression polynomiale
  • Méthodes basées sur des arbres
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé

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6 – The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning


Si vous souhaitez accélérer votre carrière dans le Machine Learning, vous devez bien maîtriser plus que les bases. Vous devez maîtriser les sujets avancés.

Ce livre est la ressource idéale pour amener vos compétences en Machine Learning à un niveau supérieur.

C’est l’un des livres les plus complets sur le Machine Learning.

Dans ce livre vous trouverez tout les concepts du Machine Learning, des méthodes linéaires aux réseaux de neurones, en passant par les forêts aléatoires.

C’est un peu plus mathématique que les autres livres, donc pour approfondir la compréhension des concepts c’est le TOP.

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7 – Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms


Si vous souhaitez bien comprendre les algorithmes de Machine Learning, ce livre est un excellent choix.

Il est divisé en sections de plus en plus complexes:

  • Bases
  • De la théorie aux algorithmes
  • Modèles de Machine Learning
  • Théorie avancée

C’est un excellent moyen d’acquérir une bonne compréhension des concepts de Machine Learning est de les implémenter.

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8 – Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Ce livre a été rédigé à partir de plusieurs cours de Stanford sur l’exploration de données à grande échelle.

Dans ce livre, on parle essentiellement de Data Mining.

Parmi les sujet abordés dans le livre :

  • Mapreduce
  • Exploitation de data stream
  • Systèmes de recommandation
  • Exploitation de graphiques de réseaux sociaux
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Machine Learning à grande échelle

 

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9 – Think Stats

Think Stats

Think Stats



En tant que Data Scientist ou Data Analyst,  vous devez maîtriser les probabilités et les statistiques.

Les modèles de Machinea Learning sont basés sur des principes fondamentaux de la théorie des probabilités.

Donc, pendant vos entretiens d’embauche attendez vous a quelques questions sur les probabilités et les statistiques. 

Ce livre n’est pas destiné aux mathématiciens ou statisticiens, il utilise donc une approche pratique pour expliquer les concepts mathématiques.

Les sections sont courtes et faciles à lire, vous pourrez donc travailler rapidement à travers des exemples.

Ce livre aborde, entre autres, les sujets suivant :

  • Statistiques descriptives
  • Fonctions de distribution cumulatives
  • Distributions continues
  • Probabilités
  • Opération et distributions
  • Tests d’hypothèses
  • Estimation
  • Corrélation

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vision par ordinateur

Les 10 Meilleurs Outils pour la Vision Par Ordinateur

L’evolution de la vision par ordinateur n’a cessé de s’accélérer au cours des dernières années, mais divers outils de vision par ordinateur ont connu une montée en flèche récemment. En effet, cela pet s’expliquer par son utilisation dans des domaines tels que l’IoT, la fabrication, la santé, la sécurité.
Les outils de vision par ordinateur ont évolué au fil du temps, à tel point que la vision par ordinateur est aujourd’hui également proposée en tant que service. De plus, les progrès matériels tels que les GPU, ainsi que les outils d’apprentissage automatique et les frameworks, renforcent la vision par ordinateur de nos jours. Les fournisseurs de services principaux dans le cloud, tels que Google, Microsoft et AWS, ont tous rejoint la course pour devenir le choix des développeurs. Mais quel outil devriez-vous choisir? Aujourd’hui, nous allons vous présenter une liste des outils et vous aider à comprendre lequel choisir, en fonction de vos besoins.

Outils / bibliothèques de vision par ordinateur

1. OpenCV:

Image associée

Toute publication sur la vision par ordinateur est incomplète sans la mention d’OpenCV. OpenCV est un superbe outil de vision par ordinateur performant qui fonctionne aussi bien avec C ++ qu’avec Python. OpenCV est pré-construit avec toutes les techniques et algorithmes nécessaires pour effectuer plusieurs tâches de traitement d’images et de vidéos. C’est très facile à utiliser, ce qui en fait la librairie de vision par ordinateur la plus populaire du monde. OpenCV est multi-plateforme, vous permettant de créer des applications pour Linux, Windows et Android.

Dans le même temps, cela présente certains inconvénients. En effet, cela devient un peu lent quand vous travaillez avec des ensembles de données très massives ou des images très volumineuses. De plus, à lui seul, OpenCV n’a pas de prise en charge GPU et repose sur CUDA pour le traitement des GPU.

2. Matlab:

Image associée

Matlab est un magnifique outil pour concevoir des applications de traitement d’images et est largement utilisé dans la recherche. La raison en est que Matlab permet un prototypage rapide. Un autre aspect intéressant est que le code Matlab est assez concis par rapport au C ++, ce qui facilite la lecture et le débogage. Il corrige les erreurs avant exécution en proposant des solutions pour rendre le code plus rapide.

Par contre, Matlab est un outil payant. De plus, cela peut devenir assez lent pendant le temps d’exécution. Matlab n’est pas votre outil de prédilection dans un environnement de production réel, car il a été conçu pour le prototypage et la recherche.

3. TensorFlow:

TensorFlow gagne en popularité depuis deux ans en raison de sa puissance et de sa facilité d’utilisation. Il vous permet d’exploiter toute la puissance de Deep Learning dans le domaine de la vision par ordinateur et dispose d’excellents outils pour effectuer le traitement / la classification des images: il s’agit d’un tenseur de graphes similaire à celui d’une API. De plus, vous pouvez utiliser l’API Python pour effectuer la détection des visages et des expressions. Vous pouvez également effectuer une classification à l’aide de techniques telles que la régression. Tensorflow vous permet également d’effectuer une vision par ordinateur d’immenses magnitudes.

L’un des principaux inconvénients de Tensorflow est qu’il consomme extrêmement de ressources et peut dévorer les capacités d’un GPU en un rien de temps, ce qui est tout à fait injustifié. De plus, si vous souhaitez apprendre à traiter des images avec TensorFlow, vous devez comprendre ce que sont Machine et Deep Learning, écrire vos propres algorithmes, puis avancer à partir de là.

4. AForge.NET/Accord.NET:

Vous serez ravi de savoir que le traitement des images est possible même si vous êtes un développeur C # et .NET. C’est un excellent outil avec beaucoup de filtres, idéal pour la manipulation d’images et différentes transformations. Le laboratoire de traitement d’images permet de filtrer des fonctions telles que la détection des contours, etc. AForge est extrêmement simple à utiliser car tout ce que vous avez à faire est d’ajuster les paramètres à partir d’une interface utilisateur. De plus, ses vitesses de traitement sont assez bonnes.

Cependant, AForge ne possède ni la puissance ni les capacités d’autres outils tels que OpenCV, comme l’analyse avancée des images animées ou même le traitement avancé des images.

5. SimpleCV:

SimpleCV est un cadre permettant de créer des applications de vision par ordinateur. Il vous donne accès à une multitude d’outils de vision par ordinateur tels que OpenCV, pygame, etc. Si vous ne voulez pas entrer dans les détails du traitement d’images et que vous voulez juste que votre travail soit terminé, c’est l’outil qu’il vous faut. vos mains sur. Si vous voulez faire du prototypage rapide, SimpleCV vous servira le mieux.

Toutefois, si votre intention est de l’utiliser dans des environnements de production lourds, vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu’il fonctionne au niveau d’OpenCV. De plus, le forum de la communauté n’est pas très actif et vous risquez de vous heurter à des murs, en particulier lors de l’installation.

6. CUDA:

CUDA est une plate-forme pour l’informatique parallèle, inventée par NVIDIA. Il améliore considérablement les performances informatiques en exploitant la puissance des GPU. La boîte à outils CUDA inclut la bibliothèque NVIDIA Performance Primitives, qui regroupe des fonctions de traitement des signaux, des images et des vidéos. Si vous devez traiter des images volumineuses nécessitant une utilisation intensive du processeur graphique, vous pouvez choisir d’utiliser CUDA. CUDA est facile à programmer et est assez efficace et rapide.

En revanche, la consommation d’énergie est extrêmement élevée et vous devrez reformuler votre mémoire pour la distribution de la mémoire lors de tâches parallèles.

7. SciPy et NumPy:

SciPy et NumPy sont assez puissants pour traiter des images. scikit-image est un package Python dédié au traitement des images, qui utilise les tableaux natifs NumPy et SciPy en tant qu’objets image.

De plus, vous pouvez utiliser l’environnement informatique interactif IPython et vous pouvez également choisir d’inclure OpenCV si vous souhaitez effectuer un traitement plus rigoureux des images.

8. GPUImage:

GPUImage est un framework, ou plutôt une bibliothèque iOS, qui vous permet d’appliquer des effets et des filtres accélérés par le GPU aux images, aux vidéos en direct et aux films. Il est construit sur OpenGL ES 2.0. L’exécution de filtres personnalisés sur un GPU nécessite beaucoup de code à configurer et à gérer. GPUImage réduit la consommation d’énergie et effectue le travail à votre place.

9. API Google Cloud et Mobile Vision:

l’API Google Cloud Vision permet aux développeurs d’effectuer le traitement des images en encapsulant de puissants modèles d’apprentissage automatique dans une simple API REST pouvant être appelée dans une application. En outre, sa fonctionnalité de reconnaissance optique de caractères (OCR) vous permet de détecter du texte dans vos images.

Conclusion :


Voilà, c’étaient les meilleurs outils pour la vision par ordinateur et le traitement d’images. Allez de l’avant et consultez ces ressources pour travailler avec certains des meilleurs outils utilisés dans l’industrie.

Comment Obtenir des Données Financières grâce à Quandl ?

Pour implémenter un modèle de Machine Learning, le choix de la source de données est primordial. Ce choix est plus important quand on traite des données financières. Bien évidement, il existe plusieurs sources données mais dans notre article nous allons voir un “newcomer” qui est Quandl.com.

Nous allons voir comment le configurer pour obtenir des données en utilisant Python

A noter que Quandl propose des données payantes et une grande quantité de données gratuites.

Quandl, Késako ?

Quandl est un nouveau fournisseur de données financières fondé en 2013 et devenu rapidement très respecté. Ils comptent aujourd’hui plus de 250 000 utilisateurs allant des particuliers aux grandes institutions financières. En fait, Quandl fournit deux catégories principales de données :

  1. Données financières de base: données sur les titres et données marché pour toutes les classes d’actifs.
  2. Données alternatives: données de sources autres que les données des marchés réglementés.

Il couvre la plupart des données financières de base dont les sources les plus populaires sont payantes avec un système d’abonnement. Par contre, c’est dans les données alternatives que Quandl est désormais considéré comme l’un des principaux fournisseurs et enregistre la plus forte croissance.

Mais alors, qu’est ce que les données alternatives ?!

Données alternatives

Les données alternatives représente toute forme de données pouvant être utilisées par les analystes financiers pour évaluer un titre ou un marché. En principe, ces données proviennent de sources de données autre que les sources habituelles.

Une sources de données habituelle peut inclure des bilans financiers, des rapports réglementaires, des communiqués de presse et présentations d’entreprise, etc. Cependant avec l’essor fulgurant des «Big Data» et de «Data Science» ces dernières années, on constate une explosion de sources de données alternatives.

la croissance des fournisseurs de données alternatifs comme quandl

La croissance des fournisseurs de données alternatifs publiés par alternativedata.org

Parmi les données alternatives fournit, on a :

  • Transactions par carte de paiement
  • Imagerie satellite / GPS
  • Trafic aérien, maritime et ferroviaire
  • Réseaux sociaux
  • Tendances sur internet
  • Nouvelles immatriculations de voitures

Dans un environnement d’investissement très concurrentiel, l’analyse de ces données peut donner un avantage concurrentiel non négligeable.

 Ouvrir un compte sur Quandl

Pour commencer à utiliser Quandl, il faut d’abord créer un compte en suivant les étapes suivantes:

  • Renseigner votre nom et prénom
Ouvrir un compte Quandl

Ouvrir un compte Quandl

 

  • Entrez l’adresse email et choisir Personal dans “How will you use this data”
Ouvrir un compte quandl etape 2

Email

  • Choisir un mot de passe
Ouvrir un compte quandl etape3

Mot de passe sécurisé

  • Cliquer sur ‘Create account’

Vous allez recevoir dans les secondes qui suivent un email de confirmation. Vous devez cliquer sur le lien de validation.

Maintenant vous pouvez vous connectez à votre nouveau compte Quandl. D’abord, vous verrez votre vue Tableau de bord.

Le tableau de bord vous permet de voir toutes les données disponibles sous différentes catégories.

Tableau de bord Quandl

Tableau de bord Quandl

API de Quandl

Maintenant qu’on ait un compte sur Quandl, nous allons voir comment l’utiliser. Premièrement, nous allons voir comment générer la clé API

Clé API Quandl

Avant d’utiliser l’API de Quandl, on doit commencer par vérifier la clé cliente de l’API.

Accédez à la page “Account Settings” de votre compte Quandl:

Paramètres du compte Quandl

Paramètres du compte

Maintenant, la chaîne de caractère affichée à l’écran représente la clé API.

Clé API Quandl

Clé API

On va, maintenant, se pencher sur la configuration sur Python.

API Python

Dans cette partie de l’article, nous allons voir comment configurer l’API sur Python. Pour Cela, suivez les étapes suivantes :

1- Installation de Python 

Assurez-vous d’avoir installer Python sur votre machine. Si ce n’est pas le cas, installez-le en suivant le tutoriel sur Youtube.

2- Installation de la librairie Quandl

Après avoir installé python, nous devrons installer la librairie Quandl  avant d’essayer d’obtenir des données.

Python est fourni avec un outil appelé pip qui simplifie l’installation. Donc, il suffit d’exécuter la ligne suivante pour installer Quandl

pip install quandl

Installation de Quandl

Installation de Quandl

3- Premier script

Ce premier script va surtout nous permettre de tester que tout est bien configuré. 

  • Créer un dossier de travail
Creer un dossier de travail

Creer un dossier de travail

  • Ouvrer le terminal de commande et taper “python” pour accéder à l’environnement Python
Accéder à l'environnement Python

Accéder à l’environnement Python

  • Importer l’API Quandl et s’assurer que notre clé d’API est définie. 
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = ‘sufaEEBSq6gtFfX2SyXX’

Configurer la Cle API

Configurer la Cle API

  • Maintenant, on va récupérer des données sur les contrats d’Or
data = quandl.get(‘CME/GCJ2020`)
print(data)

Récupérer les contrats d'Or sur Quandl

Récupérer les contrats d’Or

  • On enregistre les données récupérées sur un fichier Csv
data.to_csv(‘c:\quandl\GCJ2020.csv’)


Top 10 des Librairies de Deep Learning sur Python

Python est si populaire en Data Science, Machine Learning et Deep Learning que la majorité des Data Scientits préfèrent Python. Au point que 45% des entreprises technologiques préfèrent utiliser Python pour implémenter l’IA et le Machine Learning. Une des raisons de la popularité de Python sont ses librairies et sa communauté. Dans cet article, nous allons voir le Top 10 des librairies de Deep Learning sur Python.

1. TensorFlow

TensorFlow une librairie de Deep Learning Python

TensorFlow, librairie développée par Google.

TensorFlow est une librairie open-source pour le calcul numérique dans laquelle elle utilise des graphiques de flux de données. Elle a été développé par des chercheurs de Google Brain Team avec l’organisation de recherche Machine Intelligence de Google.

TensorFlow est open source et disponible au public. 

Je vous invite a lire notre article sur les applications de TensorFlow.

2. Keras 

Keras une librairie de Deep Learning Python

Keras, librairie de Deep Learning

Keras est une librairie de réseaux de neurones minimaliste et modulaire. Elle utilise Theano ou TensorFlow comme back-end. Grâce à sa facilité et sa simplicité, Keras permet de mettre en place des projets rapidement.

Keras possède des algorithmes pour les couches d’optimisation, de normalisation et d’activation. Il traite également des réseaux de neurones de convolution et permet de construire des réseaux à base de séquences et de graphes.

Cependant, une des limites est qu’il ne prend pas en charge les environnements multi-GPU.

3. Apache MXNET

MXNET une librairie de Deep Learning Python

Apache MXNET

 

4. Caffe

Caffe une librairie de Deep Learning Python

Caffe

Caffe est une librairie de Deep Learning rapide et modulaire. 

5. Theano

Theano une librairie de Deep Learning Python

Theano

Sans NumPy, nous ne pourrions pas avoir SciPy, scikit-learn et scikit-image. De même, Theano sert de base à beaucoup. C’est une bibliothèque qui vous permettra de définir, d’optimiser et d’évaluer des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Il est étroitement intégré à NumPy et utilise le GPU de manière transparente.

6. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit est un framework de Deep Learning développé par Microsoft.

7. PyTorch

PyTorch

PyTorch

PyTorch est un réseau de neurones tenseur et dynamique en Python. Il observe une forte accélération des GPU, est open-source et peut être utilisé pour des applications telles que le traitement du langage naturel.

8. Eclipse DeepLearning4J

DeepLearning4J est une librairie de Deep Learning développée par Eclipse.

9. Lasagne

Lasagne

Lasagne

Lasagne est une librairie Python légère qui nous aide à construire et à former des réseaux de neurones dans Theano.

10. PyLearn2

PyLearn2 est une librairie de Machine Learning avec la plupart des fonctionnalités construite sur Theano.

Il donne la possibilité d’écrire des plugins PyLearn2 en utilisant des expressions mathématiques. Que Theano va optimiser et stabiliser pour nous. Ensuite Theano les compile.

 

5 Raisons pour Apprendre le Python Maintenant

Python est clairement mon langage de “cœur” ! Mais, ça n’a pas toujours été le cas. J’ai commencé à apprendre la programmation avec Java et c’était pour moi un langage hyper compliqué au début, mais des que j’ai commence à maîtriser les notions de Java, je ne jurais que par ce langage.

Quelques années plus tard, j’ai eu à travailler avec mon professeur d’analyse sur un projet et m’a demandé d’utiliser Python. Cela me faisait un peu peur car je connaissais absolument pas Python et je voulais qu’on utilise plutôt Java. Cependant mon professeur a réussi à “m’imposer” Python.

J’ai dû, donc, apprendre ce langage pour réaliser un projet d’un mois !! Et depuis … Je ne jure que par Python 😉

Dans cet article, je vais vous expliquer pourquoi Python est devenu mon langage favori et pourquoi vous devriez l’apprendre aussi.

Mon objectif est, aussi, de vous épargner la même douleur et de vous convaincre que Python est quelque chose que vous devez ABSOLUMENT apprendre.

Python est facile à apprendre

C’est «plus facile» par rapport à la plupart des autres langages de programmation disponibles.

Dans mon cas, avant d’apprendre Python, je connaissais déjà Java et je peux vous garantir que Python est … mille fois plus facile que Java.

La syntaxe de Python est très intuitive, ce qui la rend lisible et compréhensible même lorsque vous n’êtes pas un expert en Python.

De mon expérience, Python s’y prête pour un apprentissage à l’aide d’exemples ou de projets concrets contrairement aux autres langages. Car la syntaxe de Python comporte beaucoup moins de règles et de cas particuliers.

Python est un langage polyvalents

Python a 30 ans maintenant. Même s’il est plus ancien que bon nombre de mes lecteurs, il reste très pertinent car il peut s’appliquer à presque tous les scénarios de développement logiciel ou d’opérations que vous pouvez trouver aujourd’hui.

Cela va de la gestion d’infrastructure locale ou cloud au développement web en passant par la Data Science.

Python peut aussi être utilise pour l’IOT, le développement des jeux vidéos, automatisations des taches, etc. Il est vraiment POLYVALENT !

Donc, en investissant un peu de temps pour apprendre ce langage, le retour sur investissement est clairement très intéressant. Et, vous serez gagnant à tous les coups.

Les Librairies Python sont ENORMES.

Raison apprendre python est les libraries

Librairie

Une fois que vous connaissez le langage et la syntaxe, vous pouvez commencer vos projets.

Python est soutenu par PyPI, qui est un référentiel de plus de 85 000 modules et scripts Python que vous pouvez utiliser immédiatement. Ces modules fournissent des fonctionnalités préemballées à votre environnement Python local et résolvent des problèmes aussi divers que le travail avec des bases de données, la mise en œuvre de la vision par ordinateur, l’exécution d’analyses de données avancées telles que l’analyse des sentiments ou la création de services Web RESTful.

Et au-delà de tout cela, Python regroupe un très grand nombre de librairies permettant de, quasiment, répondre à tous les besoin.

Python est un langage très utilisé.

Quel que soit votre travail actuel ou votre plan de carrière, les donnes en feront bien partie. 

Les domaines tels que le développement logiciel, le marketing, la finance, etc sont tous noyés dans les données et ont besoin de les comprendre. Actuellement, les compétences en programmation et en analyse des données sont très recherches. Tant mieux, Python répond aux deux problématiques.

D’abord, parce que Python est LE langage le plus utilisé en Data Science et Machine Learning. Deuxièmement, parce que les compétences que vous développez en apprenant Python seront directement utilisées pour développer vos compétences en analyse des données.

Python est Open Source

Python est multi-plateforme et développé en Open Source depuis plus de 30 ans. Si vous avez besoin d’un code qui fonctionne sous Linux, Windows et MacOS, Python vous le fournira.

De plus, cela fait des décennies que des bugs sont corriges et le langage s’adapte déjà parfaitement à tous les systèmes d’exploitation.

Cela veut, donc, dire que votre programme sera utilisable sur toutes les plateformes une fois développé.

Pourquoi devriez-vous connaître Python

Il n’existe pas beaucoup de langages pouvant offrir la polyvalence et la simplicité de Python. 

Comme, il n’existe pas beaucoup de langages pouvant offrir la robustesse et la communauté de Python. 

Je vous recommande de commencer à apprendre Python maintenant, vous y gagnerez beaucoup !

Je vous invite à lire mon article : Pourquoi Python est populaire en Data Science ?

 

TensorFlow une librairie de Deep Learning Python

[Tutoriel] Deep Learning avec TensorFlow dans R

Le Deep Learning est un type d’apprentissage automatique basé sur l’apprentissage de la structure et la représentation des données ainsi que l’apprentissage des fonctionnalités (Feature learning) plutôt que des taches isolées. Le Feature learning peut être supervisé, non supervise ou semi supervisé.

Les applications du Deep Learning regroupe la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, le NLP (natural language processing) et la reconnaissance des images. Ces applications et pleins d’autres sont possibles grâce aux architectures du Deep Learning comprenant les réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks) entre autre.

Le but de ce tutoriel est de vous expliquer : Comment implémenter un réseau de neurones profonds avec TensorFlow dans R.

Qu’est ce que TensorFlow ?

TensorFlow est une librairie open source d’apprentissage automatique développée par Google. Cette librairie permet, entre autre, de faire des calculs numériques complexes pour construire des modèles de Deep Learning.

Sa conception réfléchie et sa facilité d’utilisation, l’ont rendu populaire auprès des Data Scientists.

Installation de TensorFlow et préparation des données 

Installation et préparation des données TensorFlow sur R

Installation et préparation des données

 Avant d’utiliser TensorFlow dans R, on doit télécharger et installer la librairie. Pour ce faire, on va directement la télécharger depuis Github.

devtools::install_github("rstudio/tfestimators")
library(tfestimators)

Bien que nous ayons installé la librarie, on n’a pas réellement le code compilé de TensorFlow. Pour l’avoir, il faut utiliser la commande suivant :

install_tensorflow()

Données pour le tutoriel

Durant ce tutoriel, nous allons utilisé un data set tiré du livre Data Science for Fundraising. 

On commence par charger le data set dans notre environnement en utilisant les librairies readr et dplyr :

library(readr)
library(dplyr)
 
donor_data <- read_csv("https://www.dropbox.com/s/ntd5tbhr7fxmrr4/DonorSampleDataCleaned.csv?raw=1")

Regardons maintenant à quoi ressemble ces données :

glimpse(donor_data)
 
#> Observations: 34,508
#> Variables: 23
#> $ ID                  <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6,...
#> $ ZIPCODE             <chr> "23187", "77643",...
#> $ AGE                 <int> NA, 33, NA, 31, 6...
#> $ MARITAL_STATUS      <chr> "Married", NA, "M...
#> $ GENDER              <chr> "Female", "Female...
#> $ MEMBERSHIP_IND      <chr> "N", "N", "N", "N...
#> $ ALUMNUS_IND         <chr> "N", "Y", "N", "Y...
#> $ PARENT_IND          <chr> "N", "N", "N", "N...
#> $ HAS_INVOLVEMENT_IND <chr> "N", "Y", "N", "Y...
#> $ WEALTH_RATING       <chr> NA, NA, NA, NA, N...
#> $ DEGREE_LEVEL        <chr> NA, "UB", NA, NA,...
#> $ PREF_ADDRESS_TYPE   <chr> "HOME", NA, "HOME...
#> $ EMAIL_PRESENT_IND   <chr> "N", "Y", "N", "Y...
#> $ CON_YEARS           <int> 1, 0, 1, 0, 0, 0,...
#> $ PrevFYGiving        <chr> "$0", "$0", "$0",...
#> $ PrevFY1Giving       <chr> "$0", "$0", "$0",...
#> $ PrevFY2Giving       <chr> "$0", "$0", "$0",...
#> $ PrevFY3Giving       <chr> "$0", "$0", "$0",...
#> $ PrevFY4Giving       <chr> "$0", "$0", "$0",...
#> $ CurrFYGiving        <chr> "$0", "$0", "$200...
#> $ TotalGiving         <dbl> 10, 2100, 200, 0,...
#> $ DONOR_IND           <chr> "Y", "Y", "Y", "N...
#> $ BIRTH_DATE          <date> NA, 1984-06-16, ...

TensorFlow ne gère pas les valeurs manquantes, c’est la raison pour laquelle on va remplacer ces valeurs dans cet ordre :

  • Factors par Modes
  • Numeriques par medianes.

Pour faire cela, on va utiliser le code suivant :

# function copied from
# https://stackoverflow.com/a/8189441/934898
my_mode <- function(x) {
    ux <- unique(x)
    ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
 
donor_data <- donor_data %>% 
  mutate_if(is.numeric, 
            .funs = funs(
              ifelse(is.na(.), 
                     median(., na.rm = TRUE),
                     .))) %>%
  mutate_if(is.character, 
            .funs = funs(
              ifelse(is.na(.), 
                     my_mode(.),
                     .)))

Maintenant, on va convertir les variables de type caractères en Factor :

predictor_cols <- c("MARITAL_STATUS", "GENDER", 
                    "ALUMNUS_IND", "PARENT_IND", 
                    "WEALTH_RATING", "PREF_ADDRESS_TYPE")
 
# Convert feature to factor
donor_data <- mutate_at(donor_data, 
                        .vars = predictor_cols, 
                        .funs = as.factor)

 Maintenant, nous allons indiquer à TensorFlow les types de colonnes. Pour les colonnes de Factor, on doit lui specifier les valeurs contenues dans ces colonnes en utilisant la fonction column_categorical_with_vocabulary_list. Deuxiement, on va convertir chacune des valeurs de facteur d’une colonne en sa propre colonne avec 0 et 1 – ce processus est appelé codage à chaud en utilisant la fonction column_indicator. Par exemple, pour la colonne GENDER, nous avons que deux valeurs possibles: Homme et Femme. Un processus d’encodage à chaud crée deux colonnes: une pour les hommes et l’autre pour les femmes. Chacune de ces colonnes contiendra 0 ou 1 en fonction de la valeur de données contenue dans la colonne GENDER.

feature_cols <- feature_columns(
  column_indicator(
    column_categorical_with_vocabulary_list(
      "MARITAL_STATUS", 
      vocabulary_list = unique(donor_data$MARITAL_STATUS))), 
    column_indicator(
      column_categorical_with_vocabulary_list(
        "GENDER", 
        vocabulary_list = unique(donor_data$GENDER))), 
    column_indicator(
      column_categorical_with_vocabulary_list(
        "ALUMNUS_IND", 
        vocabulary_list = unique(donor_data$ALUMNUS_IND))), 
    column_indicator(
      column_categorical_with_vocabulary_list(
        "PARENT_IND", 
        vocabulary_list = unique(donor_data$PARENT_IND))), 
    column_indicator(
      column_categorical_with_vocabulary_list(
        "WEALTH_RATING", 
        vocabulary_list = unique(donor_data$WEALTH_RATING))), 
    column_indicator(
      column_categorical_with_vocabulary_list(
        "PREF_ADDRESS_TYPE", 
        vocabulary_list = unique(donor_data$PREF_ADDRESS_TYPE))), 
    column_numeric("AGE"))

Maintenant, nous allons créer un data set d’apprentissage et un autre de test.

row_indices <- sample(1:nrow(donor_data), 
                      size = 0.8 * nrow(donor_data))
donor_data_train <- donor_data[row_indices, ]
donor_data_test <- donor_data[-row_indices, ]

TensorFlow nécessite ensuite la création d’une fonction d’entrée avec la liste des variables d’entrée et de sortie. Nous allons prédire la probabilité du don d’une personne.

donor_pred_fn <- function(data) {
    input_fn(data, 
             features = c("AGE", "MARITAL_STATUS", 
                          "GENDER", "ALUMNUS_IND", 
                          "PARENT_IND", "WEALTH_RATING", 
                          "PREF_ADDRESS_TYPE"), 
             response = "DONOR_IND")
}

Construction d’un Classificateur Deep Learning

Construction du modele en utilisant tensorflow

Construction

Maintenant, on va utiliser le data set d’apprentissage et la fonction d’entrée pour construire notre modèle de classification. 

On va créer trois couches cachées avec respectivement 80, 40 et 30 nœuds.

classifier <- dnn_classifier(
  feature_columns = feature_cols, 
  hidden_units = c(80, 40, 30), 
  n_classes = 2, 
  label_vocabulary = c("N", "Y"))

On construit le modele en utilisant la fonction d’apprentissage :

train(classifier, 
      input_fn = donor_pred_fn(donor_data_train))

On predit les valeurs en utilisant le model et le data set de test et le data set complet :

predictions_test <- predict(
  classifier, 
  input_fn = donor_pred_fn(donor_data_test))
predictions_all <- predict(
  classifier, 
  input_fn = donor_pred_fn(donor_data))

De même, nous évaluerons le modèle à la fois pour les données de test et pour l’ensemble de données complet. Vous pouvez voir l’évaluation sur les données de test dans la table @ref (onglet: evaltftest) et pour le jeu complet de données dans la table @ref (onglet: evaltfall).

evaluation_test <- evaluate(
  classifier, 
  input_fn = donor_pred_fn(donor_data_test))
evaluation_all <- evaluate(
  classifier, 
  input_fn = donor_pred_fn(donor_data))

 

outils data visualisation

Les 5 meilleurs outils pour la data visualisation

Le Big Data est incroyable. Il décrit notre comportement quotidien, garde une trace des endroits où nous allons, stocke ce que nous aimons faire et aide à prédire combien de temps nous consacrons à nos activités préférées. Le principal inconvenant quand il s’agit de Big data est qu’il est difficile de se représenter des chiffres en plusieurs dimensions rien qu’en accédant a une base de données .

Les GAFAs, c’est-à-dire Google, Amazon, Facebook, et Apple, se posent toutes des questions à propos des données informations qu’elles génèrent. Elles tirent toutes avantages d’outils de visualisation des données très puissants, afin de prendre de meilleurs décisions pour leurs profits.

La visualisation des données vous donne la possibilité d’interagir avec les données. Cela dépasse l’analyse. La visualisation donne vie à une présentation.  Comment puis-je obtenir une visualisation propre et attrayante pour toutes mes données? Est-ce que cela prendra du temps? Est-ce que je vais passer des mois à tout préparer?

Dans cet article nous allons essayer de répondre à ces questions.

Il existe un tas d’outils qui facilitent la visualisation de toutes vos données et ceux rapidement. Il ne reste plus qu’à choisir l’outil le plus adapté à vos besoins.

Que vous cherchiez à impressionner la galerie au cours de votre prochaine présentation ou que vous soyez un programmeur cherchant un moyen pratique de visualiser de grandes bades données. Il existe des outils très puissants qui conviendront à tous vos besoins.

Nous vous avons simplifié le travail et préparé une série de revues couvrant toutes les fonctionnalités des meilleurs outils de visualisation de données. 

Voici les critiques de 5 meilleurs outils pour la visualisation Big Data.       

Tableau

Résultat de recherche d'images pour "tableau data vis"

Nous considérons Tableau comme LE logiciel de data visualisation de référence. Ce logiciel est très simple à utiliser. En effet, il dispose d’une capacité à produire des visualisations interactives bien au-delà de celles fournies par les solutions décisionnelles générales. Tableau dispose d’une base de clients très large de plus de 57 000 comptes dans de plusieurs secteurs. Il est particulièrement bien équipé pour la gestion de bases de données massives. En particulier. les bases de données évolutives utilisés dans les opérations Big Data. Y compris les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. C’est grâce à l’intégration d’une large palette de solutions de base de données avancées. On compte parmi elles notamment Hadoop, Amazon AWS, My SQL, SAP et Teradata.

Des recherches et des tests approfondis ont permis à Tableau de créer des graphiques et des visualisations aussi efficacement que possible et de les rendre faciles à comprendre pour les utilisateurs.

Qlikview

Résultat de recherche d'images pour "Qlikview"

Qlik, et son outil Qlikview, est l’autre acteur principal dans le monde de la visualisation. Qlik est le principal concurrent de Tableau. Le fournisseur dispose plus de 40 000 comptes clients répartis dans plus de 100 pays. Les utilisateurs de Qlikview citent fréquemment son installation hautement personnalisable et sa large gamme de fonctionnalités comme un atout majeur. Cela peut toutefois vouloir dire qu’il faut plus de temps pour se familiariser avec et utiliser pleinement son potentiel. Outre ses fonctionnalités de data visualisation , Qlikview offre des fonctionnalités de business intelligence, d’analyse et de reporting d’entreprise. En particulier l’interface utilisateur épurée et sans chichis. Qlikview est notamment utilisé avec son package frère, Qliksense, qui gère l’exploration et la découverte des données. Il existe également une communauté active et de nombreuses ressources tierces disponibles en ligne pour aider les nouveaux utilisateurs à comprendre comment l’intégrer à leurs projets.

Plotly

Résultat de recherche d'images pour "Plotly data vis"

Plotly est l’un des meilleurs outils de visualisation de données à usage général. L’outil qu’est Plotly propose une grande liberté de personnalisation par rapport à d’autres outils gratuits ainsi qu’une bonne interactivité. Tous les graphiques peuvent également être exportés sous forme d’images. Certains prendront plus de temps que d’autres pour s’acclimater a un tel outil de data visualisation. Mais dans l’ensemble il est relativement facile de comprendre son fonctionnement.

Deux de ses principales caractéristiques sont le fait que vous pouvez stocker vos graphiques et vos données dans votre compte et configurer des dossiers pour tout organiser. Plotly propose également une superbe fonctionnalité pour la création de visualisations sur plusieurs graphes, ce qui peut s’avérer très utile, qui plus est lors de la comparaison de jeux de données.

Flourish

Résultat de recherche d'images pour "flourish data vis"

Flourish est un outil vraiment fantastique. Il offre une vaste gamme de graphes standard, avec une animation supplémentaire sur le chargement et une interactivité intuitive. Flourish offre également  d’excellentes gammes de couleurs intégrées, ainsi que la possibilité de créer vos propres personnalisations. Flourish se démarque vraiment sur certaines cartes que vous ne trouverez probablement pas ailleurs et qui peuvent être créées aussi facilement. La possibilité de trier et de comparer selon différents points de données en fait une excellente visualisation et un outil pratique pour l’analyse.

Visual.ly

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Visual.ly est un site internet qui propose de créer des contenus visuels. Nous l’avons inclut dans cette liste car il dispose d’un service dédié à la visualisation de données volumineuses et que le portefeuille est impressionnant. Enormément de compagnies telles que Nike, Twitter ou encore National Geographic. Il est possible d’externaliser la totalités de vos visualisations vers un tiers. Pour cela vous  devez passer par le biais d’un processus en ligne, assez simples dans lequel vous énoncez votre projet et êtes connecté à une équipe de concepteurs qui vous accompagneront pendant toute la durée du projet.

Visual.ly vous envoie des notifications par courrier électronique pour tous les jalons atteints et vous permet également de faire des commentaires constants à votre équipe créative. Visual.ly propose également son réseau de distribution pour présenter votre projet une fois celui-ci terminé.

 

 

 

big data 3v

les 3 V du Big Data – Volume, Vitesse et Variété

Les données sont éternelles. Utilisez-vous une application de la meme façon qu’il y a 20 ? Vous servez-vous d’une technologie vielle de 20 ans? La réponse est probablement Non. En revanche, l’utlisation des donnees reste la meme peut importe l’epoque. Que se soit les dessins dans les grottes, les photos argentiques, ou les livres, les données ne vieillissent jamais et perdureront. Les systèmes, technologies et applications qui interprètent et analysent les données ont été modifiées mais les données sont restées dans leur format d’origine dans la plupart des cas.

Parallèlement à l’évolution des entreprises, les données qu’elles génèrent ont connu une croissance exponentielle. De nos jours, leurs données sont très complexes. La plupart des grandes entreprises possèdent des données dans différents domaines et sous plusieurs formats. Ces informations sont des fois réparties sur plusieurs continent, il en devient donc difficile de les catégoriser avec un seul algorithme. La révolution que nous sommes en train de vivre a complètement changé la façon dont nous comprenons et gérons les données, et l’information et comment nous créons des systèmes intelligents. Les entreprises sont en effet confrontées à des défis pour conserver toutes les données sur une plate-forme, ce qui leur donne une vue cohérente unique de leurs données. Ce défi unique, qui consiste à donner un sens à toutes les données provenant de différentes sources et à extraire les informations utiles pouvant donner lieu à une action, est la révolution à laquelle le monde du Big Data est confronté.

 

On en vient donc naturellement à se demander: qu’est-ce que le Big Data?  Voici un bon moyen d’y penser. Les données volumineuses sont des données trop volumineuses pour une gestion de données traditionnelle.

Big, bien sûr, est aussi subjectif. C’est pourquoi nous allons le décrire selon trois vecteurs: volume, vitesse et variété – les trois Vs.

1. Le Volume

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Le premier V qui vient à l’esprit quand on parle de Big Data est le V de Volume. En effet  le volume peut être important. Nous parlons ici de quantités de données atteignant des proportions presque incompréhensibles. Nous constatons actuellement une croissance exponentielle du stockage de données, car les données informatiques dépassent désormais les données textuelles et manuscrites. Il est possible de trouver des vidéos, musiques et grandes images sur nos ordis ou nos réseaux sociaux. Il est aujourd’hui normal de disposer de téraoctets et de pétaoctets du système de stockage pour les entreprises. Pendant que les bases de données grandissent, les applications et leurs conceptions des données doivent être réévaluées assez souvent. Il peut même arriver, que les mêmes données soient réévaluées sous plusieurs angles et, même si les données d’origine sont identiques, la nouvelle intelligence trouvée crée une explosion des données. Le gros volume représente bien le Big Data.

Le réseau social Facebook, stocke des milliards de conversations, de vidéos et d’images. Aujourd’hui Facebook compte plus d’utilisateurs que la Chine n’a d’habitants. Facebook stocke environ 250 milliards d’images.

Ainsi, dans le monde du Big Data, lorsque nous commençons à parler de volume, nous parlons d’énormes quantités de données. À mesure que nous avancerons, nous aurons de plus en plus d’énormes collections

C’est le vecteur de volume.

 

2. La Vélocité  

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Reprenons l’exemple de Facebook. 250 milliards d’images c’est tout simplement énorme. Mais ajoutez-y ceci: les utilisateurs de Facebook téléchargent plus de 900 millions de photos par jour.

La vélocité est la mesure de vitesse de circulation des fichiers, des données. Facebook doit gérer un nombre incommensurable de photos, vidéos chaque jour.

Les évolutions récentes signifient que non seulement les consommateurs, mais également les entreprises, génèrent davantage de données dans des cycles beaucoup plus courts. En raison de la vitesse, les entreprises ne peuvent capitaliser sur ces données que si celles-ci sont capturées et partagées en temps réel. C’est aujourd’hui où de nombreux outils d’analyse, de gestion de la relation client, de personnalisation, de points de vente ou des systèmes similaires sont défaillants. Ils ne peuvent traiter les données que par lots toutes les quelques heures, voire pas du tout, ce qui les rend inutiles, car le cycle de création de nouvelles données a déjà commencé.

Ils rejettent souvent les anciens messages et prêtent attention aux mises à jour récentes. Le mouvement des données est maintenant presque temps réel et la fenêtre de mise à jour a été réduite à des fractions de secondes. Ces données à haute vélocité représentent le Big Data.

 

3. Variété

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Il existe une grande variété de données. Les photographies, les données de capteurs, les tweets, les vidéos, les musiques entre autres. Chacun de ces formats sont très différents les uns des autres. Et leur traitement est tout aussi différents et intrinsèque au format. On ne traitera pas un texte et une vidéo de la même manière.

Prenons en considération l’exemple des e-mails. Un intervention juridique peut légalement mener a une enquête et vérification de boites mails ce qui peut nécessiter de parcourir des milliers, voire des millions de courriers électroniques. Chacun de ces e-mails sera unique et aura sa propre valeur. Chacun consistera en l’adresse de messagerie de l’expéditeur, une destination et un horodatage. Chaque message aura un texte écrit par la personne et peut contenir éventuellement des pièces jointes.

 

De nouveaux de types de données provenant de sources sociales, de machines à machines et mobiles ajoutent de nouveaux types de données aux données transactionnelles traditionnelles. Les données ne rentrent plus dans des structures soignées et faciles à consommer. Les nouveaux types incluent contenu, géo-spatial, points de données matérielles, emplacement, données de journal, données machine, métriques, mobile, points de données physiques, processus, RFID, recherche, sentiment, flux de données, social, texte et Web. Les objets métier rapides d’hybris (inventés il y a environ huit ans) ont été un précurseur de cette tendance; permettant aux entreprises d’introduire rapidement de nouveaux objets de données ou d’étendre des objets existants avec de nouvelles caractéristiques.

Le monde réel contient des données dans de nombreux formats différents et c’est le défi que nous devons relever avec le Big Data. Cette variété de données représente le Big Data.

 

Conclusion


Le Big Data ne se résume simplement pas à un grand nombre de données, il s’agit en réalité d’un concept qui permet de mieux comprendre vos données existantes, ainsi que des directives pour la capture et l’analyse de vos données futures. Il rend toute entreprise plus agile et plus robuste, ce qui lui permet de s’adapter et de surmonter ses défis. Cependant les 3 V ne suffisent parfois pas à définir le big data.

Visualisation des données : Outils et Logiciels Gratuits

La visualisation des données est l’une des étapes importantes dans le processus d’analyse des données. En fait, la présentation des données aux utilisateurs finaux ou aux décideurs en entreprise est souvent très compliquée. Premièrement, parce qu’on ne sait pas toujours quel support pourrait rendre la données plus parlante et facile à interpréter. Deuxièmement, parce qu’il faut souvent des outils et logiciels spécifiques souvent méconnus. Dans cet article, je vous parle d’outils et logiciels gratuits de visualisation des données.

R Shiny 

R Shiny est une librairie R Open-Source qui, grâce au framework web qu’elle fournit, permet de visualiser les données, créer des rapports et des graphes dynamiques et interactives. 

Pour utiliser Shiny, vous avez besoin de savoir programmer en R mais aucune connaissance en HTML ou autres technologies web ni requises. Par conséquent, cela rend la librairie très utilisé par les Data Analysts, Data Scientists et chercheurs.

La force de Shiny vient du fait qu’elle rend simple la création de visualisations des données. Deuxièmement, les données visualisés dont mis a jour automatiquement, vous n’avez pas besoin d’attendre que la page web se recharge.

Tout cela rend cette librairie un outil de visualisation de données très puissant à ne pas négliger.

Exemple d'application de visualisation des données Shiny App

Exemple d’application Shiny App

Pour plus de détails sur la librairie, consultez le site officiel par ici.

Tableau Public

Tableau est un logiciel de Business Intelligence très puissant et réputé dans le marché pour plusieurs raisons.

D’abord, Il permets, entre autre, de créer des graphiques, cartes et tableaux ergonomiques. deuxièmement, il a une interface utilisateur simple à utiliser, il suffit de drag-and-drop. Par ailleurs aucune connaissance en code n’est requise.

 D’un autre coté, tableau est un outil collaboratif qui permets de voir en temps réel la contribution des autres membres de l’équipe.

Tableau est un outil payant, mais il existe une version gratuite qui permet exactement les mêmes fonctionnalités appelé Tableau Public. Cependant le seul bémol est que tous les travaux que vous réaliserez seront publié sur le site web de Tableau.

C’est l’un des outils de visualisation des données que je recommande si vos données ne sont pas confidentielles.

visualisation de données tableau public

Exemple de Tableau public

Pour plus de détails sur Tableau Public, consultez le site officiel par ici

D3.js

visualisation données D3.j

 Capture d’écran de la page web D3.js

D3.js ou Data-Driven Documents est une librairie graphique JavaScript développée par Mike Bostock. En fait, cette librairie est utilisée pour manipuler des documents basés sur les données fournies par l’utilisateur.

Depuis quelques années, D3.js est clairement une des meilleures librairies gratuites de visualisation des données. A juste titre, elle permets de créer des graphiques, cartes et diagrammes.

Pour utiliser D3.js, une connaissance de JavaScript est nécessaire.

Plus de détails sur D3.js, sur le site officiel par ici

Google Charts

Google Charts est un outil de visualisation des données efficace, simple à utiliser et surtout gratuit. D’abord, cet outil offre une plateforme riche de galeries et peut être customiser selon les préférences de l’utilisateur. Deuxièmement, il permet de visualiser des données dynamiques et compatible avec tous les navigateurs.

A l’image des autres produits Google, Google Charts est devenu populaire parmi les outils de visualisation des données.

visualisation des données, outil google charts

Google Chart – Exemple

Pour plus de détails sur Google Charts, sur le site officiel par ici

MyHeatMap

MyHeatMap est outil gratuit qui permets de visualiser des données géographiques d’une manière dynamique et interactive.

Cet offre un accès à des cartes publiques et vous pouvez ajouter 20 points de données.

visualisation des données myheatmap

MyHeatMap

Pour plus de détails sur MyHeatMap, sur le site officiel par ici

 Plotly

 Plotly est un outil open-source de visualisation des données qui permets de créer et partager des visualisation interactives.

On peut utiliser Plotly pour créer des graphiques et cartes D3.js en chargeant des fichiers CSV ou en le connectant à une base de données SQL.

visualisation des données avec Plotly

Plotly

Pour plus de détails sur Plotly, sur le site officiel par ici

Palladio

Palladio est un outil gratuit créé pour permettre la visualisation des données historiques complexes. 

  • Vous pouvez utiliser cet outil seulement avec des fichiers CSV, TAB et TSV.
  • la vue graphique permets de visualiser la relation entre la dimension des données.
  • les données sont représentées comme des nœuds connectées par des lignes.
Visualisation des données par Palladio

Palladio

Pour plus de détails sur Palladio, sur le site officiel par ici

 

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