Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Nous vivons dans un monde pressé, avec des délais serrés. Nous nous replions donc sur ce qui est familier et simple, en privilégiant les interfaces graphiques comme Visual Studio et RStudio. Pourtant, prendre le temps d’apprendre l’analyse de données en ligne de commande est un excellent investissement à long terme : cela nous rend plus efficaces et autonomes dans notre travail sur les données.Dans ce cours, nous adoptons une approche pratique pour apprendre des compétences en ligne de commande simples, puissantes et adaptées aux données. À partir de jeux de données Spotify publics, vous verrez comment télécharger, traiter, nettoyer et transformer des données, entièrement via la ligne de commande. Nous aborderons aussi des techniques avancées, comme les opérations SQL sur bases de données depuis la ligne de commande. Enfin, nous combinerons les atouts de la ligne de commande et de Python pour créer un pipeline de données qui automatise un modèle prédictif.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Télécharger des données en ligne de commande
Dans ce chapitre, vous apprendrez à télécharger des fichiers de données depuis des serveurs web via la ligne de commande. Au passage, vous découvrirez les manuels de documentation, les options de commande et le traitement de multiples fichiers.
- Télécharger des données avec curl50 XP
- Utiliser la documentation de curl50 XP
- Télécharger un fichier unique avec curl100 XP
- Télécharger plusieurs fichiers avec curl100 XP
- Télécharger des données avec Wget50 XP
- Installer Wget50 XP
- Télécharger un fichier unique avec wget100 XP
- Téléchargement avancé avec Wget50 XP
- Définir des contraintes pour plusieurs téléchargements de fichiers50 XP
- Créer un temps d’attente avec Wget100 XP
- Téléchargement de données avec Wget et curl100 XP
2
Nettoyage et transformation des données en ligne de commande
Nous poursuivons notre parcours, du téléchargement au traitement des données. Dans ce chapitre, nous utilisons la bibliothèque en ligne de commande csvkit pour convertir, prévisualiser, filtrer et manipuler des fichiers afin de préparer les données pour des analyses ultérieures.
3
Opérations sur bases de données en ligne de commande
Dans ce chapitre, nous approfondissons tout ce que propose la bibliothèque csvkit. Nous nous concentrons en particulier sur les opérations de base de données réalisables en ligne de commande, notamment la création de tables, l’extraction de données et diverses transformations ETL.
4
Pipeline de données en ligne de commande
Dans le dernier chapitre, nous faisons le lien entre la ligne de commande et d’autres langages de data science, et voyons comment ils peuvent fonctionner ensemble. Avec Python comme étude de cas, vous apprendrez à exécuter Python en ligne de commande, à installer des dépendances avec le gestionnaire de paquets pip, et à construire un pipeline de modèle complet depuis la ligne de commande.
S
Traitement des données en ligne de commande
Cours
terminé
