{"product_id":"139849","title":"Création de bases en ingénierie des données pour les analystes de données avec Python ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXOZ6jn52GiKUTM3CVXYtH4NK9uVj.png?v=1765076776\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Création de bases en ingénierie des données pour les analystes de données avec Python \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/154230519\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e « Data Engineering Fundamentals for Data Analysts with Python » est un ouvrage d'introduction pratique à l'ingénierie des données destiné aux analystes de données et aux demandeurs d'emploi.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Axé sur le processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement), qui est au cœur de l'ingénierie des données, il couvre étape par étape diverses technologies, notamment Python, MySQL, Docker, MongoDB, DuckDB, Milvus, Streamlit et FastAPI.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Le livre présente les caractéristiques suivantes :\u003cbr\u003e - En commençant par la configuration de l'environnement de développement : couvre l'environnement de développement Ubuntu basé sur MacOS\/Windows, Git, Python, MySQL et Docker. \u003cbr\u003e- Formation pratique tout au long du processus ETL : extraire des données de diverses sources de données telles que CSV\/Excel\/JSONL\/Web Crawling\/API, les convertir à l’aide de Python et NumPy\/Pandas, et les charger dans MySQL\/NoSQL.\u003cbr\u003e - Multithreading et optimisation : explique les limitations du GIL de Python et les stratégies de contournement, ainsi que les techniques de traitement parallèle\/concurrent, avec du code réel.\u003cbr\u003e - Bases de données en détail : comprend la grammaire principale de MySQL, la conception ERD, le partitionnement, la comparaison avec NoSQL et l’utilisation de MongoDB.\u003cbr\u003e - Projet pratique : Expérience de création d'un pipeline ETL de bout en bout reliant DuckDB et Milvus pour la recherche vectorielle, la recherche d'images basée sur Streamlit et le développement d'applications Web FastAPI.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e # Table des matières\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Entrée** ...................................................\u003cbr\u003e 10\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1.\u003cbr\u003e Mise en place de l'environnement de développement (p.12)\u003cbr\u003e - Configuration de l'environnement de développement Ubuntu 24.02 LTS (MacOS) ...........\u003cbr\u003e 12\u003cbr\u003e - Configuration d'un environnement de développement Ubuntu 24.02 LTS (Windows) .........\u003cbr\u003e 16\u003cbr\u003e - Redirection de ports ......................\u003cbr\u003e 17  \u003cbr\u003e- Configuration de Git .................................................\u003cbr\u003e 20\u003cbr\u003e - Configuration de l'environnement de développement Python .............................\u003cbr\u003e 23\u003cbr\u003e - Installation et configuration de base de MySQL ........................\u003cbr\u003e 28\u003cbr\u003e - Installation et configuration de Docker ............................\u003cbr\u003e 35\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2. Grammaire Python de base pour l'ETL (p. 41)\u003cbr\u003e - Aperçu de l'ETL .......................................\u003cbr\u003e 41\u003cbr\u003e - Pourquoi utiliser Python pour l'ETL ? .................\u003cbr\u003e 42\u003cbr\u003e - Exemple 1 : Collecte des données de journalisation du serveur ................\u003cbr\u003e 45\u003cbr\u003e - Exemple 2 : Extraction de données via une connexion API ............\u003cbr\u003e 46\u003cbr\u003e - Grammaire Python de base pour le multithreading ..............\u003cbr\u003e 47\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3.\u003cbr\u003e Multithreading en Python (p. 53)\u003cbr\u003e - Principes de base de la création et de la gestion des discussions ........................\u003cbr\u003e 54\u003cbr\u003e - Limitations du GIL de Python et du traitement parallèle ..................\u003cbr\u003e 61\u003cbr\u003e - Contournement du GIL et stratégies de traitement parallèle\/concurrent efficaces........\u003cbr\u003e 62\u003cbr\u003e - Processus unique vs processus multiples ..................\u003cbr\u003e 65\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 4.\u003cbr\u003e Extraction des données (p.71)\u003cbr\u003e - Extraction de données à partir de fichiers CSV ........................ \u003cbr\u003e71\u003cbr\u003e - Extraction de données à partir d'Excel ...........................\u003cbr\u003e 84\u003cbr\u003e - Extraction de données basée sur JSONL ..........................\u003cbr\u003e 92\u003cbr\u003e - Exploration du Web (requêtes, BeautifulSoup) ........\u003cbr\u003e 105\u003cbr\u003e - Exploration de l'API OpenWeatherMap ..................\u003cbr\u003e 118\u003cbr\u003e - Collecte de données MySQL ..............................\u003cbr\u003e 129\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5.\u003cbr\u003e Grammaire des clés MySQL (p. 144)\u003cbr\u003e - Exploration des rôles principaux de MySQL ...........................\u003cbr\u003e 144\u003cbr\u003e - Tutoriel d'introduction à MySQL .................................\u003cbr\u003e 147\u003cbr\u003e - Créer une base de données d'exemple ............................\u003cbr\u003e 148\u003cbr\u003e - Concept et méthode d'utilisation du diagramme ER ...........................\u003cbr\u003e 151\u003cbr\u003e - Grammaire principale de MySQL ................................\u003cbr\u003e 156\u003cbr\u003e - Partitionnement des données sur les prix de transaction des appartements par année...\u003cbr\u003e 174\u003cbr\u003e - Analyse efficace à l'aide de données partitionnées ..........\u003cbr\u003e 179\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6.\u003cbr\u003e Transformation des données (p. 186)\u003cbr\u003e - Traitement des données de type chaîne de caractères ...........\u003cbr\u003e 188\u003cbr\u003e - Comprendre et utiliser les expressions régulières .......................\u003cbr\u003e 190\u003cbr\u003e - Principes, nécessité et implémentation de la vectorisation NumPy ..................\u003cbr\u003e 196  \u003cbr\u003e- Analyse des performances de vectorisation de Pandas et NumPy ............\u003cbr\u003e 202\u003cbr\u003e - Gestion des valeurs manquantes avec NumPy ........................\u003cbr\u003e 209\u003cbr\u003e - Traitement des data frames ? Transformation des colonnes et conversion de type…\u003cbr\u003e 231\u003cbr\u003e - Traitement des trames de données ? Traitement des dates et des heures…\u003cbr\u003e 243\u003cbr\u003e - Exemples pratiques de traitement des données de séries temporelles ............\u003cbr\u003e 265\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 7.\u003cbr\u003e Chargement des données (p. 274)\u003cbr\u003e - Le besoin de chargement dans ETL .....................\u003cbr\u003e 274\u003cbr\u003e - Python rencontre les bases de données .....................\u003cbr\u003e 275\u003cbr\u003e - Collecte et traitement des données de journalisation pratiques .....................\u003cbr\u003e 294\u003cbr\u003e - Stockage des données de journalisation MySQL dans Parquet ...............\u003cbr\u003e 308\u003cbr\u003e - Analyse comparative des bases de données NoSQL\u003cbr\u003e 312\u003cbr\u003e - Enregistrement des journaux d'erreurs à l'aide de MongoDB ................\u003cbr\u003e 318\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 8. Exemples pratiques de construction de pipelines ETL et de recherche vectorielle (p. 346)\u003cbr\u003e - Aperçu général du système ................................\u003cbr\u003e 346\u003cbr\u003e - Accès à plusieurs bases de données .....................\u003cbr\u003e 347  \u003cbr\u003e- Technologies et rôles clés ..........................\u003cbr\u003e 348\u003cbr\u003e - Processus de collecte des données (Extraction) ........................\u003cbr\u003e 349\u003cbr\u003e - Processus de transformation et de chargement des données (Transform \u0026amp; Load) ......\u003cbr\u003e 361\u003cbr\u003e - Dualisation du chargement de DuckDB et Milvus .................\u003cbr\u003e 393\u003cbr\u003e Exemple de recherche d'images Streamlit ......................\u003cbr\u003e 400\u003cbr\u003e - Création d'une application web avec FastAPI et Streamlit ............\u003cbr\u003e 403 \u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 2 septembre 2025\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, format :\u003c\/strong\u003e 408 pages | 148 × 210 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791112052599 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893380939818,"sku":"139849","price":49.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/2949bae870227063940b953fe0b0efd1.jpg?v=1765399342","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/139849","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}