#langage sql

[trefle-applications-expert-excel]

Trèfle Applications : l’expertise en gestion et analyse de données

Trèfle Applications propose une gestion des données rigoureuse et personnalisée. Grâce à des experts maîtrisant SQL, Python et R, les données sont transformées en informations stratégiques, facilitant ainsi des décisions éclairées et des solutions digitales adaptées aux besoins spécifiques.

[pastelpaillette]

Je dois apprendre le langage SQL rapidos, mes résultats :

[b1190]

10 compétences techniques

1. Programmation Orientée Objet (POO)

📍 Où apprendre ?

Cours en ligne : OpenClassrooms, Udemy, Coursera

Documentation officielle (Java, Python, C#…)

Livres comme Head First Java ou Design Patterns

❓ Pourquoi ?

Permet une meilleure structuration du code

Favorise la réutilisabilité et la maintenabilité

Essentiel pour développer des applications complexes

2. Algorithmes et Structures de Données

📍 Où apprendre ?

The Algorithm Design Manual (livre)

Leetcode, HackerRank, Codeforces (pratique)

Cours CS50 de Harvard (YouTube)

❓ Pourquoi ?

Optimise la performance des applications

Essentiel pour résoudre des problèmes complexes

Fondamental pour les entretiens techniques

3. Développement Web (Frontend & Backend)

📍 Où apprendre ?

MDN Web Docs (HTML, CSS, JS)

FreeCodeCamp, The Odin Project

Spring Boot (Java), Django (Python), Node.js

❓ Pourquoi ?

Nécessaire pour créer des interfaces utilisateur dynamiques

Permet de gérer la logique métier et les bases de données

Compétence clé pour le développement fullstack

4. Gestion des Bases de Données (SQL & NoSQL)

📍 Où apprendre ?

SQLZOO, Mode Analytics

MongoDB University (NoSQL)

Cours MySQL/PostgreSQL sur Udemy

❓ Pourquoi ?

Gère efficacement les données des applications

Essentiel pour des systèmes nécessitant de grosses bases de données

Comprendre les requêtes optimisées améliore les performances

5. APIs et Services Web (REST & GraphQL)

📍 Où apprendre ?

API REST : Postman, Swagger, FastAPI

GraphQL : Apollo GraphQL

Documentation officielle des frameworks (Spring Boot, Express.js)

❓ Pourquoi ?

Permet la communication entre applications

Fondamental pour les applications mobiles et web

Indispensable pour l’interopérabilité des services

6. Outils de Versioning (Git, GitHub/GitLab)

📍 Où apprendre ?

Cours gratuits sur GitHub

GitBook, Atlassian Git Tutorials

Exercices pratiques en équipe

❓ Pourquoi ?

Permet de collaborer efficacement sur des projets

Évite la perte de code grâce à la gestion des versions

Indispensable pour le travail en équipe et open-source

7. Tests et Qualité du Code (Unit Tests, CI/CD)

📍 Où apprendre ?

JUnit, PyTest, Jest (selon le langage)

Documentation GitHub Actions, Jenkins

OWASP pour la sécurité

❓ Pourquoi ?

Réduit les bugs et erreurs en production

Automatiser les tests améliore la fiabilité du code

Essentiel pour le déploiement continu (CI/CD)

8. Architecture Logicielle et Design Patterns

📍 Où apprendre ?

Clean Code (Robert C. Martin)

Design Patterns (GoF - Gang of Four)

Cours en ligne sur SOLID, MVC, Microservices

❓ Pourquoi ?

Améliore la modularité et évolutivité des applications

Facilite la maintenance des grands projets

Aide à éviter les problèmes d’architecture à long terme

9. Sécurité Informatique et Cryptographie

📍 Où apprendre ?

OWASP Top 10 (sécurité web)

Cryptographie sur Coursera (Stanford)

Exercices sur HackTheBox

❓ Pourquoi ?

Essentiel pour éviter les failles de sécurité

Obligatoire pour des applications sensibles (banques, santé, e-commerce)

Renforce la fiabilité des systèmes

10. DevOps et Cloud Computing (AWS, Docker, Kubernetes)

📍 Où apprendre ?

AWS Free Tier, Google Cloud Training

Docker & Kubernetes sur KodeKloud

HashiCorp Terraform pour l’infra-as-code

❓ Pourquoi ?

Permet un déploiement rapide et scalable

Optimise les ressources avec la containerisation

De plus en plus demandé avec l’essor du cloud

[selossej]

Formation Accélérée en SQL à Bruxelles

Devenez Expert des Requêtes en 3 Jours Découvrez comment exploiter la puissance du langage SQL pour gérer, interroger et analyser vos données de manière optimale. Au cours de cette formation accélérée de 3 jours, vous apprendrez à maîtriser les principales fonctionnalités de SQL, depuis la création de bases de données jusqu’à la réalisation de requêtes complexes, en passant par l’optimisation des…

[tonydevweb]

[defenderactionsweb]

ChatGPT-4 peut pirater des sites web Des chercheurs ont découvert que le modèle ChatGPT-4 d’OpenAI est capable de pirater des sites web et de voler des informations dans des bases de données en ligne sans aide humaine Des chercheurs ont démontré que les grands modèles de langage sont capables de pirater des sites web de manière autonome, en effectuant des tâches complexes sans connaissance préalable de la vulnérabilité. Le modèle GPT-4 d’OpenAI pouvait pirater 73 % des sites web lors de l’étude. Cette étude rappelle la nécessité pour les fournisseurs de LLM de réfléchir soigneusement au déploiement et à la publication des modèles. Les modèles d’IA, qui font l’objet de préoccupations constantes en matière de sécurité concernant les résultats nuisibles et biaisés, présentent un risque qui va au-delà de l’émission de contenu. Lorsqu’ils sont associés à des outils permettant une interaction automatisée avec d’autres systèmes, ils peuvent agir seuls comme des agents malveillants. Lire aussi France Travail victime d’une cyberattaque. 43 millions de personnes sont potentiellement concernées. Des informaticiens affiliés à l’université de l’Illinois Urbana-Champaign (UIUC) l’ont démontré en utilisant plusieurs grands modèles de langage (LLM) pour compromettre des sites web vulnérables sans intervention humaine. Des recherches antérieures suggèrent que les LLM peuvent être utilisés, malgré les contrôles de sécurité, pour aider à la création de logiciels malveillants. Les chercheurs Richard Fang, Rohan Bindu, Akul Gupta, Qiusi Zhan et Daniel Kang sont allés plus loin et ont montré que les agents alimentés par des LLM – des LLM dotés d’outils d’accès aux API, de navigation web automatisée et de planification basée sur le retour d’information – peuvent se promener seuls sur le web et s’introduire dans des applications web boguées sans surveillance. Ils décrivent leurs résultats dans un article intitulé “LLM Agents can Autonomously Hack Websites” (Les agents LLM peuvent pirater des sites web de manière autonome). Les chercheurs résument leurs travaux en expliquant : Des agents LLM autonomes capables de pirater des sites web Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus de plus en plus performants, avec des avancées récentes permettant aux LLM d’interagir avec des outils via des appels de fonction, de lire des documents et de s’auto-inviter récursivement. Collectivement, ces éléments permettent aux LLM de fonctionner de manière autonome en tant qu’agents. Par exemple, les agents LLM peuvent contribuer à la découverte scientifique. Ces agents LLM devenant plus performants, des travaux récents ont spéculé sur le potentiel des LLM et des agents LLM à contribuer à l’offensive et à la défense en matière de cybersécurité. Malgré ces spéculations, on sait peu de choses sur les capacités des agents LLM en matière de cybersécurité. Par exemple, des travaux récents ont montré que les LLM peuvent être incités à générer des logiciels malveillants simples, mais n’ont pas exploré les agents autonomes. L’image suivant présente le schéma de l’utilisation d’agents LLM autonomes pour pirater des sites web : Les agents LLM peuvent pirater des sites web de manière autonome, en effectuant des tâches complexes sans connaissance préalable de la vulnérabilité. Par exemple, ces agents peuvent effectuer des attaques complexes de type SQL union, qui impliquent un processus en plusieurs étapes (38 actions) d’extraction d’un schéma de base de données, d’extraction d’informations de la base de données basée sur ce schéma, et d’exécution du piratage final. L’agent le plus performant peut pirater 73,3 % (11 sur 15, réussite à 5) des vulnérabilités testées, ce qui montre les capacités de ces agents. Il est important de noter que l’agent LLM est capable de trouver des vulnérabilités dans des sites Web du monde réel. Pour donner à ces agents LLM la capacité de pirater des sites web de manière autonome, ils leur ont donné la possibilité de lire

des documents, d’appeler des fonctions pour manipuler un navigateur web et récupérer des résultats, et d’accéder au contexte des actions précédentes. Ils ont fourni en outre à l’agent LLM des instructions détaillées sur le système. Ces capacités sont désormais largement disponibles dans les API standard, telles que la nouvelle API OpenAI Assistants. Par conséquent, ces capacités peuvent être mises en œuvre en seulement 85 lignes de code avec des outils standard. Les résultats ont montré que ces capacités permettent au modèle le plus performant au moment de la rédaction (GPT-4) de pirater des sites web de manière autonome. De manière incroyable, GPT-4 peut effectuer ces piratages sans connaissance préalable de la vulnérabilité spécifique. Tous les composants sont nécessaires pour obtenir des performances élevées, le taux de réussite chutant à 13 % lorsque l’on supprime des composants. Taux de réussite du GPT-4 par vulnérabilité, ai hacker ChatGPT-4 peut pirater des sites web Les résultats ont montré également que le piratage des sites web a une forte loi d’échelle, le taux de réussite de GPT-3.5 tombant même à 6,7 % (1 vulnérabilité sur 15). Cette loi d’échelle se poursuit pour les modèles open-source, chaque modèle open-source testé atteignant un taux de réussite de 0 %. L’étude a également analysé le coût du piratage autonome de sites web. Si l’on tient compte des échecs dans le coût total, la tentative de piratage d’un site web coûte environ 9,81 dollars. Bien que coûteux, ce coût est probablement beaucoup moins élevé que l’effort humain (qui peut coûter jusqu’à 80 dollars). Pour protéger un site Internet il vous faut des pros, il faut savoir ce que vous pouvez perdre, faite vous faire un audit de sécurité intelligence artificial hacking Conclusion Cette recherche montre que les agents LLM peuvent pirater des sites web de manière autonome, sans connaître la vulnérabilité à l’avance. L’agent le plus performant peut même trouver de manière autonome des vulnérabilités dans des sites Web du monde réel. Les résultats montrent en outre des lois d’échelle fortes avec la capacité des LLM à pirater des sites web : GPT-4 peut pirater 73 % des sites web construits pour l’étude, contre 7 % pour GPT-3.5 et 0 % pour tous les modèles open-source. Le coût de ces piratages par des agents LLM est probablement beaucoup moins élevé que le coût d’un analyste en cybersécurité. Combinés, ses résultats montrent la nécessité pour les fournisseurs de LLM de réfléchir soigneusement au déploiement et à la publication des modèles. On peut souligner deux résultats importants. Tout d’abord, l’étude constate que tous les modèles open-source existants sont incapables de pirater de manière autonome, mais que les modèles frontières (GPT-4, GPT-3.5) le sont. Deuxièmement, les chercheurs pensent que ces résultats sont les premiers exemples de dommages concrets causés par les modèles frontières. Compte tenu de ces résultats, ils espèrent que les fournisseurs de modèles open source et fermé examineront attentivement les politiques de diffusion des modèles frontières. ai hacking tools

[fadwayasmine]

1.          Un projet personnel et professionnel

a.            Qui suis-je ? Je me présente

 - Je m’appelle Fadwa Yasmine, âgée de 21 ans, actuellement étudiante à l’ESC Clermont en Master 1, que j’ai intégrée dans le cadre d’un partenariat de double diplomation entre L’ESC et mon ancienne école, l’ENCG Marrakech.

Au cours de ces 3 années j’ai pu acquérir de nombreux outils et de connaissances théoriques dans le monde de la gestion en général et plus précisément les domaines de la finance et  du contrôle de gestion. Après avoir effectué plusieurs tests de personnalité pour obtenir un meilleur aperçu de mes intérêts, mes compétences et mes valeurs, finalement j’ai choisi de m’orienter vers le contrôle de gestion. Ce choix me paraissait le plus judicieux vu que c’est un domaine qui me passionne

Aujourd’hui je souhaite franchir une nouvelle étape dans ma vie professionnelle. Mon objectif est de faire un parcours en alternance afin de mettre à disposition mes motivations et mes compétences dans une entreprise qui me permettra de développer mes compétences en participant à des missions adaptées à mes expériences antécédentes et avoir l’opportunité d’évoluer dans l’entreprise.

  b.           Mes qualités personnelles

  A travers mes différentes expériences associatives et professionnelles, j’ai pu acquérir et développer un certain nombre de qualités. J’ai un esprit de synthèse et d’analyse pour conceptualiser rapidement des problèmes et leurs solutions, puisque j’ai été amené à réaliser plusieurs missions durant mon parcours professionnel qui nécessitent une bonne réflexion

Dotée d’un sens managérial et de leadership très développé, par exemple si je dois prendre la responsabilité d'une équipe j’ai généralement suffisamment d'impact pour la mener et l'entraîner. Le fait que j’étais en charge de l’organisation d’un salon de coopératives  m’a permis d’être une personne responsable et ayant un esprit de leadership, alors je gérais une équipe constituée de 11 personnes dans le cadre de ma mission ce qui  m’a permis d’avoir un esprit de collaboration

 c.            Traits de caractère :

points forts,

Conciliante : Je m’adapte facilement aux nouvelles situations

Curieuse : Je suis toujours disposée à apprendre, j’aime recueillir des informations et relever de nouveaux challenges

Déterminée : Je sais ce que je veux et me donne les moyens d’atteindre mes objectifs

Structurée : Je planifie mes travaux de façon méticuleuse et d’une manière organisée.

points à améliorer

Je suis parfois très absorbée par l'accomplissement d'une tâche et je me sens trop profondément concernée si nous affichons du retard. Et Je suis parfois trop critique envers moi-même, cela je l’ai remarqué que souvent lors de mes expériences professionnelles, j’ai tendance à me dire que j’aurai pu faire plus même si le résultat que j’ai produit était satisfaisant. Cela me conduisait à être négatif envers moi-même ce qui n’était pas forcément bon pour ma productivité et mon humeur

d.           Mes valeurs

 Mes valeurs sont :

Tout d’abord je citerai la responsabilité, je suis une personne qui finit toujours ses tâches dans les délais. Deuxièmement, la créativité. De mon point de vue, il est crucial d’avoir un métier dans lequel la créativité peut s’exprimer.

Et finalement je citerai l’enthousiasme, je trouve que cette valeur me reflète le plus puisque je suis une personne qui s’investit à fond dans ses projets.

 e.            mes centres d’intérêts

 Mes centres d’intérêts  sont la course à pied, la randonnée et la préparation de desserts sains. Parmi ceux-ci, c'est la course à pied que j'aime le plus, surtout les marathons. Le marathon est une discipline stricte qui exige une planification immense, un travail sur le corps et l'alimentation pour obtenir des résultats. J'ai acquis l'habitude de me motiver par ce passe-temps. Il y a au moins 8 à 9 marathons qui ont lieu chaque année dans ma ville, je me prépare donc constamment à y participer et à les terminer tous. Je couvre une distance de 10 kilomètres chaque jour et je mange sainement pour maintenir mon physique. Mon objectif est de participer au triathlon Ironman qui se déroule en Europe. Il me faudra au moins deux ans pour atteindre ce niveau de forme physique, mais je suis enthousiaste à l'idée d'y parvenir. Les marathons me rappellent que je dois me pousser et mettre un pied devant l'autre pour me rapprocher du succès.

2.          Que savais-je faire avant d’intégrer le programme ?

a.            Quelles étaient mes compétences formelles ?

 -Je suis quelqu’un qui a une grande capacité d’apprentissage j’apprends assez vite parce que, ma formation mes stages mes recherche en contrôle de gestion font que je comprenne les différents process du contrôle de gestion notamment les budgets, les clôtures périodique, l’analyse des écarts

- Je maitrise la manipulation de différents outils et progiciels :

SAP & BusinessObjects , Excel, VBA , Bonita BPM (cartographie des processus) ,Microsoft Access (langage SQL), SPSS (tests statistiques)

 b.            Quelles sont mes compétences informelles ?

 Je suis une personne dynamique, à l'aise pour gérer un grand nombre de projets et de tâches simultanément ainsi que les imprévus qui demande une réponse rapide et de la flexibilité.

Je dispose d’une aisance communicationnelle qui me permet de gérer facilement les situations de conflit,  de communiquer sainement avec autrui, être à l’écoute et surtout de créer de nouvelles relations dans le milieu professionnel

 c.            Stages en entreprise avant ma formation

 En 2019 j’ai effectué un stage chez Nestlé Maroc et j’ai collaboré en tant qu’assistante en contrôle de gestion. Nestlé est une multinationale suisse et l'un des principaux acteurs de l'industrie agroalimentaire de la planète. Elle la plus grande entreprise laitière du monde. Elle transforme et commercialise un large éventail de produits et de boissons pour l'alimentation humaine et animale.

De par la nature de mon poste et les missions de ce dernier, j’ai eu l’occasion d’élaborer différents budgets, j’avais sous ma disposition l’outil ERP SAP, et aussi Excel (Tableaux de bords). J’utilisais quotidiennement ces outils pour faciliter la finalisation de mes travaux. De ce fait, au lieu de rechercher manuellement les données liées aux centres concernés, je pouvais extraire tous types de DATA, allant du prix de vente, des couts directs et indirects etc. Les budgets auxquels j’ai pris part sont les :

-          Budget de production

-          Budget des ventes

-          Budget des frais commerciaux

 Ma mission s’est surtout focalisé sur la détermination des objectifs de CA (mensuels et trimestriels  par produit et par client:

 Au cours de cette mission, et étant en contact direct avec les services de ventes, j’ai pu travailler sur la présentation détaillée, en prenant en considération les indicateurs financiers des autres périodes et des circonstances macro-économiques, de chiffre d’affaires prévisionnels.

Pour cela, j’ai procédé à une analyse du chiffre d’affaires réparties :

·                    Sur une période par mois.

·                    Par région.

·                    Par segments de marché.

·                    Par canaux de distributions.

  En 2018 j’ai effectué un stage chez Marjane Holding pour une durée de 3mois en tant qu’assistante en contrôle de gestion.

Marjane est un groupe marocain du secteur de la grande distribution.La société-mère, Marjane Holding, se divise en trois enseignes : Marjane, Electroplanet et Acima.

J’ai eu l’occasion de participer à l’élaboration des tableaux de bords prospectifs qui traitait l’ensemble des dimensions de l’entreprise sans se limiter aux aspects financiers, son objectif était de de passer de la définition de la stratégie, au pilotage de la mise en œuvre concrète en passant par la définition, suivant quatre axes (finance, client, processus, apprentissage).

 Ainsi , avec l’assistance de mon équipe,  je me chargeais de définir les objectifs stratégiques, avec les indicateurs et les cibles et également les responsables qui devaient faire les mesures, je faisais intervenir les managers des divisions englobées dans le périmètre d’études pour partager leurs idées concernant ce qu’il faut mettre en œuvre pour réussir le tableau de bord prospectif.

 J’ai aussi assuré le suivi d’indicateurs chiffrés en relation avec les activités de l’entreprise, à savoir en termes de ventes, coûts et marges.

 Au cours de mes derniers stages, j’ai apprécié surtout l’ambiance de travail au sein de l’entreprise. Ces stages m’ont permis de participer concrètement à leurs enjeux à travers des missions variées comme celle de l’élaboration des budgets que j’ai particulièrement appréciés, ce qui m’a permis d’apprendre d’avantage sur le métier d’un contrôleur de gestion.

J’ai appris à travailler en équipe, j’ai aussi développé mon sens du contact en ce qui concerne les relations professionnelles.

J’aurai bien aimé qu’il soit une journée d’intégration pour les nouveaux stagiaires, pour connaître mieux les collaborateurs de différents départements, leurs missions, ainsi leurs parcours professionnels. Mais malheureusement ce n’était pas le cas, j’ai dû alors faire preuve d’adaptation.

  d.            Projets menés en dehors de ma formation

 En 2018, j’ai eu l’opportunité d’être en charge de l’organisation d’un salon régional de coopératives. Ce dernier est un projet pour but socio-économique, qui entre dans le cadre de la matière action associative et qui a pour but de réaliser un projet humanitaire et social visant la consolidation du rôle que joue la société civile dans le développement de la société marocaine. Ce projet qui a permis aux coopératives de la région Marrakech-Safi de bénéficier des 3 volets sur lesquels il porte. L’idée de travailler sur 3 volets vient des besoins des coopératives marocaines pour se lancer dans leurs secteurs d’activité, et par conséquent d'améliorer leurs revenus, leur performance économique et celle de notre pays. Ce projet avait pour but d’aider un ensemble de coopératives et d’améliorer leurs techniques de ventes, et qui visait à :

-FORMER: Développer leurs compétences en marketing, comptabilité...

-DEVELOPPER: Organisation d'un salon-expo de 5 jours au centre-ville de Marrakech

-SOUTENIR: Création d'un site au profit de ces collectivités comme moyen de commercialisation et de publicité

 3.          Quel métier vise-je ?

 Dans cinq ans je me vois entamer une carrière dans une entreprise où je peux évoluer et relever de nouveaux défis au fil du temps en tant que contrôleuse de gestion , je réaliserai donc mon projet professionnel et j’aurai la possibilité d’appliquer tout ce que j’ai acquis pendant les dernières années en terme de connaissances et de compétences. Mais le plus important  est de devenir manager ou chef d’équipe afin  d’effectuer des missions et contribuer à plusieurs projet au sein d’une organisation dans laquelle je peux bâtir une carrière.

[lemonde01net]

bibliothèques de programmation Python Top 10 des bibliothèques de programmation Python Python est un langage de programmation de haut niveau, facile à apprendre, orienté objet, modulaire et souligné facile à lire. Python est largement utilisé dans la sphère éducative, pour le calcul scientifique, les mégadonnées et l'apprentissage automatique, dans le développement Web et Internet, les graphiques, l'interface graphique, les jeux et d'autres directions. Parce que l'écosystème Python est énorme, il existe d'innombrables bibliothèques qui simplifient la programmation dans ce langage. Grâce à de telles bibliothèques, il devient possible d'effectuer plus facilement certaines tâches sans avoir besoin d'écrire du code redondant. Si vous êtes un programmeur Python, il est utile de vous familiariser avec les bibliothèques les plus populaires. Notre article en décrit dix. Commençons par les bibliothèques générales telles que Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, puis nous nous tournerons vers des bibliothèques plus «avancées» pour l'apprentissage automatique, les données scientifiques, la construction d'interfaces graphiques et le calcul scientifique. 1. Requests Avec plus de 26 000 étoiles sur GitHub et des milliers de téléchargements quotidiens, Requests se classe premier dans le classement des bibliothèques de développement les plus populaires et utiles en Python. Cette bibliothèque est utilisée dans des projets de Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (la liste est longue). Les demandes réduisent le travail manuel lourd et automatisent les tâches telles que l'ajout d'une chaîne de requête à une URL, le cryptage des formulaires de soumission de données, une connexion HTTP permanente, la combinaison des connexions HTTP, etc. en utilisant urllib3. Pour faciliter le développement, un déchiffrement automatique du contenu est également fourni. La bibliothèque propose le chargement d'autres fonctions, telles que le journal d'authentification, les cookies de clé / valeur élégants, la représentation Unicode pour l'attribut body de l'objet de réponse, le téléchargement en continu, le délai de connexion, la prise en charge de .netrc. En général, Requests n'est pas une bibliothèque supplémentaire pour un projet Web. 2. Simplejson Il s'agit d'une autre bibliothèque très populaire et l'une des plus téléchargées. Simplejson est un encodeur et décodeur json rapide, précis et extensible qui prend en charge Python 3.3+ avec une compatibilité descendante avec Python 2.5. Simplejson est écrit en Python et n'a aucune dépendance externe. Il comprend également des extensions écrites en C pour des représentations à vitesse particulièrement élevée. En plus de l'UTF-8 par défaut, le décodeur Simplejson peut gérer les chaînes JSON qui viennent dans n'importe quel encodage. Avec le Kwarg par défaut pour les vidages , l'encodeur Simplejson peut être utilisé pour sérialiser même des objets non pris en charge. La bibliothèque Simplejson peut effectuer un post-traitement des objets JSON à l' aide de quarts object_hook ou object_pairs_hook. L'implémentation de protocoles tels que JSON-RPC est grandement facilitée à l'aide de Simplejson. 3. Alchimie SQL B ase data - partie intégrante du développement d'applications et dans le monde de Python SQLAlchemy - bibliothèque nécessaire pour travailler avec des bases de données. P redlagaya ensemble complet de durable modèles de domaines d'accès haute performance aux bases de données sur d'agir comme un ensemble d'outils SQL et mapping objet-relationnel. Dans un intérêt particulier, le mappage du modèle de données dans lequel différentes classes sont affichées dans la base de données de différentes manières, permettant au modèle d'objet et au schéma de base de données d'être déclenchés initialement. Les développeurs obtiennent le contrôle total et la révision de la construction SQL, rien ne se cache derrière les murs des packers. L'approche de cette bibliothèque est beaucoup plus moderne et efficace par rapport aux outils SQL / ORM disponibles, et prend donc une place de choix dans la liste des bibliothèques Python les plus utiles. P Après la dernière version, SQLAlchemy a pris la tête; Il est utilisé par des organisations telles que Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp et bien d'autres. 4. TensorFlow TensorFlow suit les bibliothèques de base et vous plonge dans le monde de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'une bibliothèque Python open source qui a été utilisée avec succès pour effectuer des calculs à l'aide de graphiques de flux de données. Le calcul est initialement présenté sous forme de graphiques, où chaque nœud du graphique est conçu pour effectuer des opérations mathématiques. Cependant, le calcul réel est effectué sur demande, ce qui vous permet d'augmenter la productivité des calculs complexes. La bibliothèque prend en compte les besoins de l'informatique complexe: elle sert l'informatique répartie sur le CPU / GPU et plusieurs systèmes, en prenant soin de la duplication. TensorFlow est une bibliothèque open source gratuite. Il a été développé par les ingénieurs de Google travaillant sur le projet Google Brain. 5. Scrapy Scrapy est un cadre utilisé pour extraire des données structurées de sites Web. Il s'agit d'une bibliothèque rapide, simple, extensible et facile à utiliser. Son utilisation comprend l'exploration de données, le traitement de l'information, un robot de recherche, l'exploration de données à l'aide de l'API, et bien plus encore. Scrapy out of the box prend en charge l'extraction de données à partir de HTML / XML à l'aide d'expressions Xpath et de sélecteurs CSS, un shell de console interactif, l'exportation de données vers json, csv, xml, back-end ftp, stockage s3, stockage local, gestion des cookies et des sessions, compression, mise en cache, authentification, usurpation de l'agent utilisateur. Scrapy vous permet de prescrire des règles pour l'extraction des données. La bibliothèque est écrite en Python, sa conception suggère la possibilité d'extension en raison de nouvelles fonctionnalités, et vous pouvez la porter pour qu'elle s'exécute sur Linux, Windows, Mac et BSD. 6. Matplotlib Bibliothèque de constructions numériques bidimensionnelles. Il est idéal pour analyser les données et créer des formes de haute qualité de différents formats, y compris des graphiques et des tableaux interactifs. Matplotlib peut être utilisé dans des scripts écrits en Python, dans le shell IPython et sur une grande variété de serveurs d'applications Web. Cela simplifie considérablement les tâches de construction complexes. En écrivant un petit morceau de code, vous pouvez générer des graphiques, des histogrammes, des diagrammes de dispersion de données. Les modules combinés pyplot et Ipython offrent MATLAB comme interface pour la construction de graphiques simples. Vous pouvez contrôler complètement l'apparence des lignes, les propriétés du système de coordonnées, etc. C'est sans aucun doute l'une des meilleures bibliothèques de construction numérique disponibles pour Python. Des outils tels que fond de carte, cartopie, mplot3d, axes_grid améliorent les capacités de Mataplotlib. Cette bibliothèque est une idée originale de John Hunter. Il est utilisé dans des milliers de projets de recherche, scientifiques et d'édition. 7. Scikit-Learn Une bibliothèque de haut niveau contenant des algorithmes comme la forêt aléatoire, prêts à être utilisés dans des projets d'apprentissage automatique. Le langage Scikit-learn est pour la plupart Python, mais il a également activé Cython pour améliorer les performances de certains algorithmes internes. L'encapsuleur Cython autour de LIBSVM est utilisé pour prendre en charge les implémentations vectorielles, et LIBLINEAR est utilisé pour la régression informatique et la prise en charge linéaire des machines vectorielles. Scikit-learn utilise également CBLAS, qui est l'interface C pour l'utilisation de la bibliothèque de sous-programmes d'algèbre linéaire de base (CBLAS). Cette bibliothèque est construite sur SciPy et est distribuée sous la licence open source BSD 3 clauses pour la recherche ainsi que pour un usage commercial. 8. Pygame Aimez-vous le développement de jeux? Pygame est conçu pour créer des applications multimédias avec des jeux inclus. Il est construit sur la puissante bibliothèque Simple Directmedia (SDL). Cette bibliothèque est, entre autres, utilisée pour enseigner le développement de jeux aux enfants. C'est open source. La force de Pygame est qu'il ne nécessite pas OpenGL, permet l'utilisation de plusieurs processeurs pour fonctionner dans un système multicœur pour des performances très élevées, ainsi que l'utilisation de codes C et d'assemblage optimisés pour les fonctions internes. Pygame est très portable et peut fonctionner sur presque toutes les plateformes et tous les systèmes d'exploitation. Cette bibliothèque a été téléchargée par des millions de personnes et il est très probable qu'elle soit l'une des meilleures bibliothèques de jeux. 9. Arrow Arrow est conçu pour surmonter les lacunes de la fonctionnalité intégrée de date et d'heure de Python, qui n'est pas entièrement claire et facile. Il peut être utilisé comme un excellent remplacement pour les modules datetime et time en Python. 10. wxPython wxPython est l'une des trois bibliothèques GUI les plus populaires pour Python (les deux autres sont PyQT et Tkinter). wxPython est intuitif pour les développeurs de python et facile à utiliser, c'est un excellent mélange de programmation C ++ et Python de wxWidget. wxPython est utilisé comme module d'extension Python et est une boîte à outils multiplateforme qui s'exécute sur de nombreuses plates-formes sans nécessiter de modifications. Il est pris en charge sur de nombreuses plates-formes, notamment Unix, Macintosh OS X et Microsoft Windows (32 bits). wxPython offre des milliers d'éléments qui facilitent la création d'applications GUI Python longues et fonctionnelles.

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SQL Server Immersion: Expertise en Gestion de Données en 3 Jours

Introduction La formation intitulée “SQL Server Pro: Maîtrise en 3 Jours” est spécialement conçue pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences approfondies en SQL sur la plateforme Microsoft SQL Server. Cette formation de trois jours offre une plongée complète dans le langage SQL et l’utilisation efficace de SQL Server pour la gestion de bases de données. “SQL Server Immersion: Expertise en…

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Expert en MSBI

ADECCO recrute un expert en MSBI qui est en parfaite maîtrise de la suite Microsoft BI (SSIS, SSAS, SSRS) et de concepts décisionnels OLAP (faits, dimension, hiérarchie, niveaux, membres), ainsi le langage SQL.

Si vous êtes de formation Bac+5 et vous avez une expérience de 5 ans minimum.

Poste basé à Casablanca.

Envoyez vos candidatures à : fadil.wafae@adeccomaroc.com

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Dataiku : tout savoir sur la plateforme d'IA "made in France"

Dataiku :

tout savoir sur la plateforme d'IA "made in France"

Antoine Crochet-Damais

JDN

 

Dataiku est une plateforme d'intelligence artificielle créée en France en 2013. Elle s'est imposée depuis parmi les références mondiales des studios de data science et de machine learning.

SOMMAIRE

Dataiku, c’est quoi ?

Dataiku DSS, qu'est-ce que c'est ?

Quelles sont les fonctionnalités de Dataiku ?

Quel est le prix de Dataiku ?

Qu’est-ce que Dataiku Online ?

Dataiku Academy : formation / certification

Dataiku vs DataRobot

Dataiku vs Alteryx

Dataiku vs Databricks

Dataiku Community

Dataiku, c’est quoi ?

Dataiku est une plateforme de data science d'origine française. Elle se démarque historiquement par son caractère très packagé et intégré. Ce qui la met à la portée aussi bien des data scientists confirmés que débutants. Grâce à son ergonomie, elle permet de créer un modèle en quelques clics, tout en industrialisant en toile de fonds l'ensemble de la chaine de traitement : collecte, préparation des données…

Co-fondée en 2013 à Paris par Florian Douetteau, son CEO actuel, et Clément Stenac (tous deux anciens d'Exalead) aux côtés de Thomas Cabrol et Marc Batty, Dataiku affiche une croissance fulgurante. Dès 2015, la société s'implante aux Etats-Unis. Après une levée de 101 millions de dollars en 2018, Dataiku boucle un tour de table de 400 millions de dollars en 2021 pour une valorisation de 4,6 milliards de dollars. L'entreprise compte plus de 1000 salariés et plus de 300 clients parmi les plus grands groupes mondiaux. Parmi eux figurent les sociétés françaises Accor, BNP Paribas, Engie ou encore SNCF.

Dataiku DSS, qu'est-ce que c'est ?

Dataiku DSS (pour Dataiku Data Science Studio) est le nom de la plateforme d'IA de Dataiku.

Quelles sont les fonctionnalités de Dataiku ?

La plateforme de Dataiku compte environ 90 fonctionnalités que l'on peut regrouper en plusieurs grands domaines :

L'intégration. La plateforme s'intègre à Hadoop, Spark, mais aussi aux services des clouds AWS, Azure, Google Cloud. Au total, la plateforme est équipée de plus de 25 connecteurs. 

Les plugins. Une galerie de plus de 100 plugins permet de bénéficier d'applications tierces dans de nombreux domaines : traduction, NLG, météo, moteur de recommandation, import/export de données...

La data préparation / data ops. Une console graphique gère la préparation des données. Les time series et données géospatiales sont supportées. Plus de 90 data transformers prépackagés sont disponibles. 

Le développement. Dataiku prend en charge les notebooks Jupyter, les langages Python, R, Scala, SQL, Hive, Pig, Impala. Il supporte PySpark, SparkR et SparkSQL.

Le machine Learning. La plateforme inclut un moteur d'automatisation du machine learning (auto ML), une console de visualisation pour l'entrainement des réseaux de neurones profonds, le support de Scikit-learn et XGBoost, etc.

La collaboration. Dataiku intègre des fonctionnalités de gestion de projet, de chat, de wiki, de versioning (via Git)...

La gouvernance. La plateforme propose une console de monitoring des modèles, d'audit, ainsi qu'un feature store.

Le MLOps. Dataiku gère le déploiement de modèles. Il prend en charge les architecture Kubernetes mais aussi les offres de Kubernetes as a Service d'AWS, Azure et Google Cloud.

La data visualisation. Une interface de visualisation statistique est complétée par 25 graphiques de data visualisation pour identifier les relations et aperçus au sein des jeux de données.

Dataiku est conçu pour gérer graphiquement des pipelines de machine learning. © JDN / Capture

Quel est le prix de Dataiku ?

Dataiku propose une édition gratuite de sa plateforme à installer soi-même. Baptisée Dataiku Free, elle se limite à trois utilisateurs, mais donne accès à la majorité des fonctionnalités. Elle est disponible pour Windows, Linux, MacOS, Amazon EC2, Google Cloud et Microsoft Azure. 

Pour aller plus loin, Dataiku commercialise trois éditions dont les prix sont disponibles sur demande : Dataiku Discover pour les petites équipes, Dataiku Business pour les équipes de taille moyenne, et Dataiku Enterprise pour déployer la plateforme à l'échelle d'une grande entreprise.

Qu’est-ce que Dataiku Online ?

Principalement conçu pour de petites structures, Dataiku Online permet de gérer les projets de data science à une échelle modérée. Il s’agit d’un dispositif de type SaaS (Software as a Service). Les fonctionnalités sont similaires à Dataiku, mais le paramétrage et le lancement de l’application sont plus rapides.

Dataiku Academy : formation et certification Dataiku

La Dataiku Academy regroupe une série de formations en ligne à la plateforme de Dataiku. Elle propose un programme Quicks Start qui permet de commencer à utiliser la solution en quelques heures, mais aussi des sessions Learning Paths pour acquérir des compétences plus avancées. Chaque programme permet de décrocher une certification Dataiku : Core Designer Certificate, ML Practitioner Certificate, Advanced Designer Certificate, Developer Certificate et MLOps Practitioner Certificate.

Dataiku prend en charge les time series et données géospatiales. © JDN / Capture

Dataiku vs DataRobot

Créé en 2012, l'américain DataRobot peut être considéré comme le pure player historique du machine learning automatisé (auto ML). Un terrain sur lequel Dataiku s'est positionne plus tard. Au fur et à mesure de leur développement, les deux plateformes tendent désormais à être de plus en plus comparables.

Face à DataRobot, Dataiku se distingue cependant sur le front de la collaboration. L'éditeur multiplie les fonctionnalités dans ce domaine : wiki, partage de tableaux de bord de résultats, système de gestion des rôles et de traçabilité des actions, etc.

Dataiku vs Alteryx

Alors que Dataiku est avant tout une plateforme de data science orientée machine learning, Alteryx, lui, se positionne comme un solution d'intelligence décisionnelle ciblant potentiellement tout décideur d'entreprise, bien au-delà des équipes de data science.

La principale valeur ajoutée d'Alteryx est d'automatiser la création de tableaux de bord analytics. Des tableaux de bord qui pourront inclure des indicateurs prédictifs basés sur des modèles de machine learning. Dans cet optique, Alteryx intègre des fonctionnalités de machine learning automatisé (auto ML) pour permettre aux utilisateurs de générer ce type d'indicateur. C'est son principal point commun avec Dataiku.

Dataiku vs Databricks

Dataiku et Databricks sont des plateformes très différentes. La première s'oriente vers la data science, la conception et le déploiement de modèles de machine learning. La seconde se présente sous la forme d'une data platform universelle répondant à la fois aux cas d'usage orientés entrepôt de donn��es et BI, data lake, mais aussi streaming de données et calcul distribué.

Reste que Databricks s'enrichit de plus en plus de fonctionnalités orientées machine learning. La société de San Francisco a acquis l'environnement de data science low-code / no code 8080 Labs en octobre 2021, puis la plateforme de MLOps Cortex Labs en avril 2022. Deux technologies qu'elle est en train d'intégrer. 

Dataiku Community : tutoriels et documentation

Dataiku Community est un espace d'échange et de documentation pour parfaire ses connaissances sur Dataiku et ses champs d'application. Après inscription, il est possible d'intégrer le forum de discussions.

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Une  cyberattaque est tout type d'action offensive qui cible les systèmes d'information, les réseaux informatiques ou les appareils informatiques personnels, en utilisant diverses méthodes pour voler, ou détruire des données. Même l'expert en sécurité Web le plus expérimenté doit rester vigilant et se prémunir contre les hackers. Personne n'est en sécurité sans savoir à quoi faire attention. Voici six des vulnérabilités de sécurité les plus courantes contre lesquelles vous devez vous protéger. Voici 5 attaques informatiques courantes qu'un site internet pourrait être susceptible de subir durant son existence: 1. SQL Injections SQL signifie langage de requête structuré, c'est un langage de programmation utilisé pour communiquer avec des bases de données. De nombreux serveurs qui stockent des données critiques pour les sites Web et les services utilisent SQL pour gérer les données de leurs bases de données. Une attaque par injection SQL cible spécifiquement ce type de serveur, en utilisant un code malveillant pour amener le serveur à divulguer des informations qu'il ne ferait normalement pas. Ceci est particulièrement problématique si le serveur stocke des informations client privées du site Web, telles que numéros de carte de crédit, noms d'utilisateur et mots de passe (informations d'identification) ou autres informations personnellement identifiables, qui sont des cibles tentantes et lucratives pour un attaquant. 2. Scriptage cross site (XSS) Les scripts intersites ciblent les utilisateurs d'un site plutôt que l'application Web elle-même. Le pirate informatique malveillant insère un morceau de code dans un site Web vulnérable, qui est ensuite exécuté par le visiteur du site Web. Le code peut compromettre les comptes de l'utilisateur, activer des chevaux de Troie ou modifier le contenu du site Web pour amener l'utilisateur à divulguer des informations privées. Vous pouvez protéger votre site Web contre les attaques XSS en mettant en place un pare-feu d'application Web (WAF). WAF agit comme un filtre qui identifie et bloque toutes les requêtes malveillantes sur votre site Web. Habituellement, les sociétés d'hébergement Web ont déjà WAF en place lorsque vous achetez leur service, mais vous pouvez également le configurer vous-même. 3. Attaque via système d'authentification La plupart des applications exigent que leurs utilisateurs se connectent avant de les utiliser, souvent avec une combinaison nom d'utilisateur/mot de passe. Il existe de nombreux types de failles courantes avec ce système d'authentification, qui peuvent être exploitées de diverses manières : attaques par dictionnaire, force brute automatisée, bourrage d'informations d'identification, piratage de session, etc. Un attaquant qui réussit à deviner un mot de passe valide serait en mesure d'usurper l'identité de cet utilisateur et d'effectuer toute action que sa victime serait capable de faire sans pouvoir faire la différence entre l'attaquant et la victime. 4. Entités externes XML (XXE) Souvent, les applications doivent recevoir et traiter des documents XML des utilisateurs. Les analyseurs XML anciens ou mal configurés peuvent activer une fonctionnalité XML connue sous le nom de références d'entités externes dans les documents XML, qui, une fois évaluées, intégreront le contenu d'un autre fichier . Les attaquants peuvent en abuser pour lire des données confidentielles, accéder aux systèmes internes et même fermer l'application lors d'une attaque par déni de service (DoS) . Par exemple, un document XML contenant ceci : ]>&gw/e; inclurait le contenu du fichier de mot de passe dans le document XML. 5. Attaques par par déni de service distribué (DDoS) Une attaque par déni de service submerge les ressources d'un système afin qu'il ne puisse pas répondre aux demandes de service. Une attaque DDoS est également une attaque contre les ressources du système, mais elle est lancée à partir d'un grand nombre d'autres machines hôtes infectées par des logiciels malveillants contrôlés par l'attaquant.

Contrairement aux attaques conçues pour permettre à l'attaquant d'obtenir ou d'augmenter l'accès, le déni de service n'offre pas d'avantages directs aux attaquants. Pour certains d'entre eux, il suffit d'avoir la satisfaction d'un déni de service. Cependant, si la ressource attaquée appartient à un concurrent commercial, l'avantage pour l'attaquant peut être suffisamment réel. Un autre objectif d'une attaque DoS peut être de mettre un système hors ligne afin qu'un autre type d'attaque puisse être lancé.

[lemonde01net]

bibliothèques de programmation Python Top 10 des bibliothèques de programmation Python Python est un langage de programmation de haut niveau, facile à apprendre, orienté objet, modulaire et souligné facile à lire. Python est largement utilisé dans la sphère éducative, pour le calcul scientifique, les mégadonnées et l'apprentissage automatique, dans le développement Web et Internet, les graphiques, l'interface graphique, les jeux et d'autres directions. Parce que l'écosystème Python est énorme, il existe d'innombrables bibliothèques qui simplifient la programmation dans ce langage. Grâce à de telles bibliothèques, il devient possible d'effectuer plus facilement certaines tâches sans avoir besoin d'écrire du code redondant. Si vous êtes un programmeur Python, il est utile de vous familiariser avec les bibliothèques les plus populaires. Notre article en décrit dix. Commençons par les bibliothèques générales telles que Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, puis nous nous tournerons vers des bibliothèques plus «avancées» pour l'apprentissage automatique, les données scientifiques, la construction d'interfaces graphiques et le calcul scientifique. 1. Requests Avec plus de 26 000 étoiles sur GitHub et des milliers de téléchargements quotidiens, Requests se classe premier dans le classement des bibliothèques de développement les plus populaires et utiles en Python. Cette bibliothèque est utilisée dans des projets de Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (la liste est longue). Les demandes réduisent le travail manuel lourd et automatisent les tâches telles que l'ajout d'une chaîne de requête à une URL, le cryptage des formulaires de soumission de données, une connexion HTTP permanente, la combinaison des connexions HTTP, etc. en utilisant urllib3. Pour faciliter le développement, un déchiffrement automatique du contenu est également fourni. La bibliothèque propose le chargement d'autres fonctions, telles que le journal d'authentification, les cookies de clé / valeur élégants, la représentation Unicode pour l'attribut body de l'objet de réponse, le téléchargement en continu, le délai de connexion, la prise en charge de .netrc. En général, Requests n'est pas une bibliothèque supplémentaire pour un projet Web. 2. Simplejson Il s'agit d'une autre bibliothèque très populaire et l'une des plus téléchargées. Simplejson est un encodeur et décodeur json rapide, précis et extensible qui prend en charge Python 3.3+ avec une compatibilité descendante avec Python 2.5. Simplejson est écrit en Python et n'a aucune dépendance externe. Il comprend également des extensions écrites en C pour des représentations à vitesse particulièrement élevée. En plus de l'UTF-8 par défaut, le décodeur Simplejson peut gérer les chaînes JSON qui viennent dans n'importe quel encodage. Avec le Kwarg par défaut pour les vidages , l'encodeur Simplejson peut être utilisé pour sérialiser même des objets non pris en charge. La bibliothèque Simplejson peut effectuer un post-traitement des objets JSON à l' aide de quarts object_hook ou object_pairs_hook. L'implémentation de protocoles tels que JSON-RPC est grandement facilitée à l'aide de Simplejson. 3. Alchimie SQL B ase data - partie intégrante du développement d'applications et dans le monde de Python SQLAlchemy - bibliothèque nécessaire pour travailler avec des bases de données. P redlagaya ensemble complet de durable modèles de domaines d'accès haute performance aux bases de données sur d'agir comme un ensemble d'outils SQL et mapping objet-relationnel. Dans un intérêt particulier, le mappage du modèle de données dans lequel différentes classes sont affichées dans la base de données de différentes manières, permettant au modèle d'objet et au schéma de base de données d'être déclenchés initialement. Les développeurs obtiennent le contrôle total et la révision de la construction SQL, rien ne se cache derrière les murs des packers. L'approche de cette bibliothèque est beaucoup plus moderne et efficace par rapport aux outils SQL / ORM disponibles, et prend donc une place de choix dans la liste des bibliothèques Python les plus utiles. P Après la dernière version, SQLAlchemy a pris la tête; Il est utilisé par des organisations telles que Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp et bien d'autres. 4. TensorFlow TensorFlow suit les bibliothèques de base et vous plonge dans le monde de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'une bibliothèque Python open source qui a été utilisée avec succès pour effectuer des calculs à l'aide de graphiques de flux de données. Le calcul est initialement présenté sous forme de graphiques, où chaque nœud du graphique est conçu pour effectuer des opérations mathématiques. Cependant, le calcul réel est effectué sur demande, ce qui vous permet d'augmenter la productivité des calculs complexes. La bibliothèque prend en compte les besoins de l'informatique complexe: elle sert l'informatique répartie sur le CPU / GPU et plusieurs systèmes, en prenant soin de la duplication. TensorFlow est une bibliothèque open source gratuite. Il a été développé par les ingénieurs de Google travaillant sur le projet Google Brain. 5. Scrapy Scrapy est un cadre utilisé pour extraire des données structurées de sites Web. Il s'agit d'une bibliothèque rapide, simple, extensible et facile à utiliser. Son utilisation comprend l'exploration de données, le traitement de l'information, un robot de recherche, l'exploration de données à l'aide de l'API, et bien plus encore. Scrapy out of the box prend en charge l'extraction de données à partir de HTML / XML à l'aide d'expressions Xpath et de sélecteurs CSS, un shell de console interactif, l'exportation de données vers json, csv, xml, back-end ftp, stockage s3, stockage local, gestion des cookies et des sessions, compression, mise en cache, authentification, usurpation de l'agent utilisateur. Scrapy vous permet de prescrire des règles pour l'extraction des données. La bibliothèque est écrite en Python, sa conception suggère la possibilité d'extension en raison de nouvelles fonctionnalités, et vous pouvez la porter pour qu'elle s'exécute sur Linux, Windows, Mac et BSD. 6. Matplotlib Bibliothèque de constructions numériques bidimensionnelles. Il est idéal pour analyser les données et créer des formes de haute qualité de différents formats, y compris des graphiques et des tableaux interactifs. Matplotlib peut être utilisé dans des scripts écrits en Python, dans le shell IPython et sur une grande variété de serveurs d'applications Web. Cela simplifie considérablement les tâches de construction complexes. En écrivant un petit morceau de code, vous pouvez générer des graphiques, des histogrammes, des diagrammes de dispersion de données. Les modules combinés pyplot et Ipython offrent MATLAB comme interface pour la construction de graphiques simples. Vous pouvez contrôler complètement l'apparence des lignes, les propriétés du système de coordonnées, etc. C'est sans aucun doute l'une des meilleures bibliothèques de construction numérique disponibles pour Python. Des outils tels que fond de carte, cartopie, mplot3d, axes_grid améliorent les capacités de Mataplotlib. Cette bibliothèque est une idée originale de John Hunter. Il est utilisé dans des milliers de projets de recherche, scientifiques et d'édition. 7. Scikit-Learn Une bibliothèque de haut niveau contenant des algorithmes comme la forêt aléatoire, prêts à être utilisés dans des projets d'apprentissage automatique. Le langage Scikit-learn est pour la plupart Python, mais il a également activé Cython pour améliorer les performances de certains algorithmes internes. L'encapsuleur Cython autour de LIBSVM est utilisé pour prendre en charge les implémentations vectorielles, et LIBLINEAR est utilisé pour la régression informatique et la prise en charge linéaire des machines vectorielles. Scikit-learn utilise également CBLAS, qui est l'interface C pour l'utilisation de la bibliothèque de sous-programmes d'algèbre linéaire de base (CBLAS). Cette bibliothèque est construite sur SciPy et est distribuée sous la licence open source BSD 3 clauses pour la recherche ainsi que pour un usage commercial. 8. Pygame Aimez-vous le développement de jeux? Pygame est conçu pour créer des applications multimédias avec des jeux inclus. Il est construit sur la puissante bibliothèque Simple Directmedia (SDL). Cette bibliothèque est, entre autres, utilisée pour enseigner le développement de jeux aux enfants. C'est open source. La force de Pygame est qu'il ne nécessite pas OpenGL, permet l'utilisation de plusieurs processeurs pour fonctionner dans un système multicœur pour des performances très élevées, ainsi que l'utilisation de codes C et d'assemblage optimisés pour les fonctions internes. Pygame est très portable et peut fonctionner sur presque toutes les plateformes et tous les systèmes d'exploitation. Cette bibliothèque a été téléchargée par des millions de personnes et il est très probable qu'elle soit l'une des meilleures bibliothèques de jeux. 9. Arrow Arrow est conçu pour surmonter les lacunes de la fonctionnalité intégrée de date et d'heure de Python, qui n'est pas entièrement claire et facile. Il peut être utilisé comme un excellent remplacement pour les modules datetime et time en Python. 10. wxPython wxPython est l'une des trois bibliothèques GUI les plus populaires pour Python (les deux autres sont PyQT et Tkinter). wxPython est intuitif pour les développeurs de python et facile à utiliser, c'est un excellent mélange de programmation C ++ et Python de wxWidget. wxPython est utilisé comme module d'extension Python et est une boîte à outils multiplateforme qui s'exécute sur de nombreuses plates-formes sans nécessiter de modifications. Il est pris en charge sur de nombreuses plates-formes, notamment Unix, Macintosh OS X et Microsoft Windows (32 bits). wxPython offre des milliers d'éléments qui facilitent la création d'applications GUI Python longues et fonctionnelles.

http://lemonde01net.blogspot.com/2020/06/top-10-des-bibliotheques-de.html

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Comparatif des plateformes Dataiku vs Alteryx vs databricks

Dataiku, Alteryx et Databricks sont trois plateformes très utilisées dans le domaine de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique. Chacune de ces plateformes a ses propres caractéristiques et avantages. Voici un comparatif général entre les trois :

Dataiku :

Dataiku est une plateforme complète de science des données qui prend en charge toutes les étapes du cycle de vie des données, de la préparation des données à la mise en production des modèles.

Il offre une interface utilisateur intuitive qui permet aux utilisateurs de différents niveaux de compétence de travailler efficacement avec les données et de construire des modèles prédictifs.

Dataiku prend en charge de nombreux langages de programmation tels que Python, R, SQL, Scala, etc., ce qui offre une grande flexibilité pour les équipes de données.

Il fournit également des fonctionnalités de collaboration et de partage pour faciliter le travail d'équipe sur les projets de données.

Alteryx :

Alteryx est une plateforme axée sur le self-service analytics, ce qui signifie qu'elle est conçue pour permettre aux utilisateurs non techniques d'explorer et d'analyser des données sans avoir besoin de compétences en programmation.

Il propose une interface glisser-déposer conviviale qui permet aux utilisateurs de construire des flux de travail visuels pour effectuer des tâches d'analyse, de nettoyage et de modélisation des données.

Alteryx offre également des fonctionnalités avancées pour la préparation des données, l'enrichissement des données et la modélisation prédictive.

Il dispose d'une vaste bibliothèque de prédéfinis et de connecteurs prêts à l'emploi pour faciliter l'intégration avec d'autres outils et sources de données.

Databricks :

Databricks est une plateforme d'analyse de données et d'apprentissage automatique basée sur Apache Spark.

Il offre une interface de collaboration et de développement intégrée qui permet aux équipes de travailler efficacement sur des projets de données à grande échelle.

Databricks prend en charge le traitement massivement parallèle et distribué des données, ce qui le rend idéal pour les scénarios de big data et d'analyse en temps réel.

Il propose des fonctionnalités avancées pour l'apprentissage automatique, y compris la possibilité de construire, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning à grande échelle.

En résumé, Dataiku est une plateforme complète de science des données avec une large prise en charge des langages de programmation, Alteryx est axé sur le self-service analytics avec une interface conviviale et des fonctionnalités puissantes, et Databricks est spécialement conçu pour le traitement distribué des données et l'apprentissage automatique à grande échelle. Le choix entre ces plateformes dépendra des besoins spécifiques de votre projet, de vos compétences techniques et de la taille de vos données.