Ce livre sur la Data Science avec le langage Python, alliant théorie et pratique, s’adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (ingénieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu’aux informaticiens souhaitant apprendre à analyser des données avec Python.

La première partie du livre vise à introduire le langage Python et son utilisation dans le domaine de l’analyse de données. Le lecteur y découvre la mise en place de l’environnement de travail ainsi que des rappels sur le langage Python.

Dans une deuxième partie, le lecteur apprend à manipuler efficacement ses données grâce aux librairies NumPy et Pandas. Chaque notion est introduite théoriquement puis illustrée par un exemple concret permettant de comprendre son application. Il apprend à importer ses données sous Python et à utiliser les fonctions, méthodes et attributs fournis pour les explorer et les manipuler afin d’en faire ressortir des informations et tendances.

Dans une troisième partie, le lecteur apprend à visualiser ses données avec les librairies Matplotlib et Seaborn, lui permettant de comprendre l’architecture et le fonctionnement de la création de figures avec Python, ainsi que les types de graphiques à utiliser selon le type de variables à représenter.

Enfin, dans le dernier chapitre, l’auteur propose un exercice complet avec sa correction permettant de mettre en pratique les notions étudiées. Il permet au lecteur d’écrire le code permettant de répondre aux questions de l’exercice.

Ce livre s’adresse à toute personne qui souhaite découvrir comment capturer des données télémétriques d’une maison (température, humidité, pression atmosphérique, luminosité) et les présenter dans une interface web sous forme de tableaux de bord. L’auteur s’appuie pour cela sur les possibilités offertes par le langage Python, le nano-ordinateur Raspberry Pi et le framework Flask. Bien qu’appliqué au Raspberry Pi, le contenu du livre est suffisamment universel pour être exploité sur d’autres plateformes telles que des ordinateurs.

Pour tirer le meilleur profit de la lecture de ce livre, des notions de programmation orientée objet et quelques rudiments sur le langage Python et en électronique sont nécessaires. Une première expérience avec le Raspberry Pi est également souhaitée.

Les points technologiques du livre sont isolés et vulgarisés avant d’être intégrés dans un projet global qui sert de fil conducteur à la prise en main et l’exploitation des différentes technologies étudiées. L’auteur commence par présenter la collecte de données à l’aide de composants basés sur les microcontrôleurs ESP8266 et ESP32 programmés avec MicroPython. Il détaille ensuite la centralisation de ces données à l’aide d’un broker MQTT fonctionnant sur un Raspberry Pi. Dans la suite du livre, le lecteur découvre comment une base de données SQLite 3 permet d’offrir un stockage persistant des données et comment elle peut être exploitée par une application Flask pour produire des tableaux de bord sur mesure.

En marge d’une solution Python, les objets ESP et le broker MQTT peuvent également être réutilisés avec InfluxDB et Grafana. Le lecteur découvrira alors InfluxDB, une base de données TimeSeries optimisée pour la capture de gros volumes de données en temps réel. Le greffon Telegraph permettra de capturer les données envoyées sur le broker MQTT pour les injecter dans InfluxDB. Enfin, l’outil Grafana permettra de consulter ces données sous forme de graphiques et visualisations attrayants.

Ce livre s’adresse aux ingénieurs système qui souhaitent écrire leurs propres outils d’administration d’un système Linux à l’aide du langage Python. Articulé en trois parties, ce livre donne les explications nécessaires au lecteur, suivies d’exemples concrets de difficulté croissante, pour ainsi étendre les possibilités du shell. La connaissance d’un autre langage de programmation, d’un système Linux (quelle que soit la distribution) et des principes de base d’Unix est un plus pour la lecture de ce livre.

Débutée par quelques chapitres pour présenter l’environnement de travail et rappeler les bases du langage Python, la première partie présente ensuite les principes de la Programmation Orientée Objet en Python ainsi que la librairie standard de Python.

Dans la deuxième partie, le lecteur apprend grâce à des exemples concrets à concevoir des outils pour récupérer des informations sur le système, accéder aux bases de données, utiliser différents formats de fichiers (.odt, .csv, .ini, .tar, .zip…), générer des documents au format texte, CSV ou HTML, ou encore générer des données aléatoires… À la fin de cette partie, la simulation de l’activité d’une petite entreprise de gestion permet au lecteur de tester des scripts facilitant la prise de commandes, leurs livraisons et la gestion de stock.[koo_icon name= »undefined » color= » » size= » »]