Quelles bibliothèques Python pour optimiser le travail d’un analytics engineer ?

Les analytics engineers transforment la data brute en insights fiables grâce à des bibliothèques Python précises et performantes. Découvrez 7 outils incontournables qui accélèrent le nettoyage, la transformation et l’analyse des données.

3 principaux points à retenir.

• Performance : Polars surpasse Pandas pour manipuler de gros volumes avec rapidité et efficacité.
• Qualité et fiabilité : Great Expectations assure la cohérence et la validation des données avant analyse.
• Automatisation : Prefect orchestre facilement des workflows complexes tout en facilitant leur monitoring et gestion d’erreurs.

Quelles bibliothèques pour transformer et manipuler efficacement les données ?

Quand on parle de transformation et de manipulation des données, Polars entre en scène comme le champion incontesté. Cette bibliothèque, construite sur Rust, est conçue pour l’exécution rapide et l’évaluation paresseuse. Qu’est-ce que cela signifie vraiment pour un analytics engineer ? En gros, Polars optimise toutes vos requêtes avant de les exécuter. Fini les lenteurs de Pandas, surtout lorsque vous jonglez avec des millions de lignes. Avec Polars, vous pouvez exploiter toute la puissance de vos cœurs CPU sans vous préoccuper de configurations complexes. Et ce n’est pas tout : sa compatibilité avec Arrow permet de travailler avec des formats de données modernes et efficacement intégrés dans l’écosystème Python. En somme, si vous êtes fatigué d’attendre que vos analyses se terminent, il est temps d’adopter Polars.

Passons maintenant à un autre outil qui va révolutionner votre façon de travailler : dbt-core. Ce « data build tool » vous permet de créer des pipelines de transformation en SQL tout en intégrant des fonctionnalités de contrôle de version, de tests, et de documentation. Imaginez être en mesure de collaborer sur un entrepôt de données sans craindre que les scripts fragiles ne se brisent à chaque changement d’équipe. Avec dbt, vous pouvez écrire des transformations en SQL avec une syntaxe familière et gérer les dépendances sans effort. Voici un exemple simple de transformation SQL avec dbt :

SELECT * 
FROM my_table 
WHERE column_a IS NOT NULL
ORDER BY column_b;

Pour ce qui est de Polars, voici un petit script pour charger un dataset :

import polars as pl

df = pl.read_csv("path/to/your/data.csv")
df.describe()

Dans la lutte des titans entre ces bibliothèques, un tableau comparatif s’impose pour mieux cerner leurs spécificités :

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Alors, prêt à passer à la vitesse supérieure dans votre ingénierie analytique ? Les bonnes bibliothèques sont celles que l’on utilise vraiment. Testez-les et observez votre workflow se simplifier.

Comment garantir la qualité et la fiabilité des données analysées ?

Dans l’univers vertigineux de l’analyse de données, la qualité à son meilleur peut souvent faire pencher la balance entre succès et échec. Une simple mauvaise entrée peut inonder votre projet de mauvaises décisions. En tant qu’analytics engineer, vous avez sans doute été confronté à ce dilemme. Comment garantir que les données qui informent vos décisions sont non seulement correctes, mais aussi conformes à des normes spécifiques tout au long de leur cycle de vie ? C’est ici qu’intervient Great Expectations.

Great Expectations revolutionne la qualité des données en transformant la validation de données d’une tâche réactive en un processus proactif, documenté et systématique. Imaginez un monde où vous ne passez pas votre temps à éteindre des incendies causés par des données erronées, mais où vous anticipez les problèmes avant qu’ils ne surviennent. Grâce à “expectations” (attentes ou prérequis), vous pouvez définir des critères précis tels que “cette colonne ne doit jamais contenir de valeurs nulles” ou “les valeurs doivent se situer entre 0 et 100”. Ces règles deviennent alors des tests automatiques intégrés dans vos pipelines de données.

La grande force de Great Expectations réside aussi dans sa capacité d’intégration avec des outils comme dbt et Airflow, vous permettant ainsi de l’inclure harmonieusement dans votre écosystème d’analyse existant. Par exemple, voici comment une expectation peut être définie dans un fichier YAML :

expectation_suite_name: my_suite
expectations:
  - expectation_type: expect_column_values_to_be_in_set
    kwargs:
      column: my_column
      values: ['value1', 'value2', 'value3']

Avec cette ligne de code, vous établissez non seulement une norme mais assurez aussi une surveillance continue de la qualité des données. En intégrant de telles attentes, vous réduisez considérablement les erreurs en matière de décision et améliorez la confiance dans vos analyses.

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Ne vous laissez pas piéger par une approche passive du monitoring des données. Optez pour une méthode qui anticipe et corrige proactivement les anomalies. C’est ce que Great Expectations promet et livre, changeant la donne pour tous ceux qui naviguent dans les méandres de l’analyse de données. En fin de compte, la meilleure stratégie est celle qui assure la fiabilité des informations sur lesquelles vous reposez vos analyses.

Quels outils pour orchestrer et automatiser les workflows analytiques ?

Dans le monde effréné de l’ingénierie analytique, l’orchestration des workflows est devenue un véritable casse-tête. Les temps où l’on se débat avec des cron jobs et des scripts minables appartiennent au passé. On parle ici de Prefect, la bibliothèque moderne incontournable qui fait briller les workflows data sous un jour nouveau. Pourquoi ce changement radical ? Tout simplement parce que les défis actuels nécessitent une flexibilité et une robustesse que ces vieux modèles ne peuvent plus offrir.

Avec Prefect, écrire du code devient un réel plaisir. Imaginez orchestrer vos tâches d’extraction, transformation et validation en n’utilisant que du Python pur, sans avoir à plonger dans des DSL obscurs. La simplicité d’écriture permet aux ingénieurs, même les moins expérimentés, de comprendre et de maintenir les pipelines sans se perdre dans des labyrinthes de syntaxe compliquée. En prime, la gestion des échecs est prise en charge : Prefect gère automatiquement les retries, les timeouts et vous offre des dashboards complets pour monitorer vos exécutions. Finies les surprises désagréables en plein milieu d’une nuit de travail !

Pour illustrer ces propos, voici un exemple simple d’un flow Prefect qui orchestre plusieurs tâches :

from prefect import flow, task

@task
def extract():
    return "Données extraites"

@task
def transform(data):
    return data.upper()

@task
def validate(data):
    return data == "DONNÉES EXTRAITES"

@flow
def data_pipeline():
    data = extract()
    transformed_data = transform(data)
    is_valid = validate(transformed_data)
    return is_valid

data_pipeline()

Ce petit bijou montre à quel point il est facile de construire un pipeline. Et n’oublions pas la flexibilité : qu’il s’agisse d’exécuter vos flux localement ou dans le cloud, Prefect fait le job. L’impact sur la robustesse et la maintenabilité de vos pipelines est énorme. Vous pouvez vous concentrer sur l’analyse et la création de valeur, plutôt que de vous battre avec des outils obsolètes. Si l’envie vous prend d’approfondir vos compétences en Python, n’hésitez pas à consulter cet article intéressant sur les SDK Python de Google Gen AI ici.

Comment créer des dashboards interactifs facilement avec Python ?

Créer des dashboards interactifs peut ressembler à un vrai casse-tête, surtout si vous n’avez pas de formation en développement web. Imaginez-vous plongé dans un océan de technologies, de langages et de frameworks. C’est là que Streamlit entre en scène, tel un super-héros du quotidien. Avec la promesse de transformer vos analyses Python en applications web interactives en un clin d’œil, il vous libère des lourdeurs du développement traditionnel. Plus besoin d’être un expert en codage web pour rendre vos résultats accessibles et visuellement attrayants.

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Streamlit permet de créer des dashboards et des applications analytiques en quelques lignes de code. Grâce à sa simplicité, vous pouvez vous concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur la construction de l’interface. Par exemple, imaginez que vous souhaitiez afficher un graphique basé sur un dataset. Voici un petit extrait de code pour vous donner un aperçu :

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger des données
data = pd.read_csv('data.csv')

# Afficher un titre
st.title('Mon Dashboard Interactif')

# Sélectionner un filtre
selected_column = st.selectbox('Sélectionnez une colonne:', data.columns)

# Créer un graphique
fig, ax = plt.subplots()
data[selected_column].value_counts().plot(kind='bar', ax=ax)
st.pyplot(fig)

Avec ce code, vous pouvez facilement filtrer des données et mettre à jour vos graphiques en temps réel, tout cela sans plonger dans le javascript ou le HTML. Les fonctionnalités interactives telles que les filtres, les graphiques dynamiques et les mises à jour réactives transforment entièrement la manière dont vous présentez vos analyses. Vos parties prenantes peuvent interagir directement avec l’application, comprendre les résultats et poser des questions sans complexité technique.

Ainsi, en intégrant Streamlit dans votre boîte à outils, vous ne vous contentez pas de produire des analyses, vous créez une expérience utilisateur fluide. Et même le déploiement n’est qu’un jeu d’enfant, vous permettant de mettre vos applications en ligne d’un simple clic. En prime, Streamlit optimise les performances avec des fonctionnalités de cache, vous garantissant une rapidité d’exécution, même avec des datasets volumineux. En somme, Streamlit change la donne pour les analytics engineers désireux de démystifier la complexité des dashboards interactifs.

Quels outils simplifient le nettoyage et la connexion aux bases de données ?

Un bon workflow d’analyse repose souvent sur la capacité à nettoyer rapidement les données tout en s’assurant que la connexion aux bases de données se fait de manière fluide. C’est ici que PyJanitor entre en scène. Cette librairie Python enrichit Pandas en proposant un ensemble de fonctions claires et chaînables, idéales pour rendre le nettoyage des données à la fois efficace et lisible. Imaginez pouvoir enchaîner des opérations comme le nettoyage de noms de colonnes, la gestion des doublons, ou encore la normalisation des formats sans que votre code ne devienne un véritable labyrinthe.

Pour vous donner une idée plus précise, voilà comment on peut créer un pipeline de nettoyage avec PyJanitor :

import pandas as pd
import janitor

# Chargement des données
df = pd.read_csv('data.csv')

# Nettoyage des données avec PyJanitor
cleaned_df = (df
    .clean_names()  # Nettoyage des noms de colonnes
    .remove_empty()  # Suppression des lignes vides
    .remove_duplicates()  # Suppression des doublons
)

En seulement quelques lignes, vous obtenez un DataFrame propre et prêt à être analysé. C’est presque de la magie, non ?

Ensuite, parlons d’un autre outil essentiel : SQLAlchemy. Il s’agit de la référence ultime pour connecter Python à des bases de données SQL variées comme MySQL, Postgres, et bien d’autres. SQLAlchemy simplifie la gestion des connexions, intègre la gestion des transactions, et permet d’écrire des expressions SQL sécurisées.

Voici un exemple de requête SQL générique et d’insertion à l’aide de SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine

# Initialisation de la connexion à la base de données
engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/dbname')

# Exemple de requête
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute("SELECT * FROM my_table")
    
    for row in result:
        print(row)

# Insertion de données
new_data = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}
with engine.connect() as connection:
    connection.execute("INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES (:value1, :value2)", **new_data)

Ces extraits illustrent bien comment SQLAlchemy rend la gestion des bases de données simple et efficace, mais surtout robuste, ce qui est crucial pour vos workflows métiers. En utilisant PyJanitor et SQLAlchemy ensemble, vous allez transformer vos tâches de nettoyage et de gestion de données en un processus fluide et structuré, permettant d’obtenir des insights pertinents sans se perdre en chemin.

Quels bénéfices concrets ces bibliothèques Python apportent-elles au quotidien ?

Maîtriser ces 7 bibliothèques Python donne aux analytics engineers un véritable avantage opérationnel : Polars accélère le traitement, Great Expectations assure la fiabilité, dbt organise les transformations et Prefect les automatise. Streamlit facilite la communication visuelle, tandis que PyJanitor et SQLAlchemy apportent rigueur et flexibilité. Adoptées sur un projet réel, elles réduisent les erreurs, simplifient les workflows et augmentent la confiance dans les données, transformant la complexité en efficacité tangible. C’est l’assurance d’un travail plus rapide, clair et robuste au service des décisions business.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, analytics engineer et formateur indépendant basé à Brive‑la‑Gaillarde, spécialisé en data engineering, automatisation et IA générative. Fort de plus de 10 ans d’expérience, j’accompagne les professionnels dans la maîtrise des outils data et dans la mise en place de workflows robustes, notamment via Python, SQL, et les technologies cloud. Responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme Formations Analytics, j’ai formé des centaines d’experts au tracking, au pipeline data, et à l’analyse avancée, toujours avec la même exigence de fiabilité et d’efficacité métier.