10 façons d'utiliser Python pour l'extraction et l'analyse de données

Python simplifie l'extraction et l'analyse des données

Lorsqu'on parle de traitement et d'analyse de données, les expressions extraction de données et analyse syntaxique sont parfois utilisées de manière interchangeable.

L'extraction de données, d'autre part, est le processus de collecte d'informations pertinentes à partir de nombreuses sources et de les présenter d'une manière structurée que l'utilisateur final peut utiliser, tandis que l'analyse est le processus de décomposition des données brutes en parties significatives.

En d'autres termes, on vous demande régulièrement de recueillir des données à partir de documents non structurés et semi-structurés (comme des reportages et des sites Web).

Organisez-le dans un cadre de données afin qu'il puisse être analysé et présenté de manière significative.

Python simplifie souvent ces tâches pour deux raisons.

• Tout d'abord, parce que votre projet est dynamique, vous pouvez rapidement ajouter ou supprimer des tâches au fur et à mesure.
• Deuxièmement, de nombreuses capacités et fonctions du langage sont orientées vers le traitement et l'analyse de texte, ce qui facilite l'extraction et l'analyse des données.

Par exemple, vous pouvez rapidement séparer le texte en mots, phrases et morceaux à l'aide du re-module, ce qui simplifie le traitement et l'analyse du texte pour la recherche et la correspondance.

Le module simplifie même la cartographie des sujets et du thème d'un document (ou d'un site Web) à l'aide du traitement du langage naturel (TAL) en vous permettant de découvrir tous les noms et verbes d'un texte.

Au cours de l'année à venir, 10,5 milliards d'appareils devraient être compromis.

Avec 10,5 milliards de gadgets qui devraient être en ligne en 2019, les années à venir ont été surnommées "l'année de l'IoT".

Les appareils qui font partie de l'IoT, ou Internet des objets, varient en taille, des petits appareils portables comme les montres intelligentes aux plus grands comme les réfrigérateurs et les thermostats, donnant aux acteurs malveillants la possibilité de pirater un grand nombre d'appareils.

Comme ces gadgets ne nécessitent souvent aucune précaution de sécurité sérieuse, les pirates et autres cybercriminels peuvent facilement les attaquer.

La probabilité d'une violation est très élevée car il y a tellement d'appareils IoT et les connexions sont souvent établies à l'aide d'ordinateurs publics ou de connexions Internet trouvées dans les cafés et les halls d'hôtel.

Les organisations trouvent qu'il est extrêmement difficile de suivre toutes les vulnérabilités de cybersécurité fournies par l'IoT en raison du grand nombre d'appareils.

Les professionnels de la sécurité se sont tournés vers des solutions de sécurité de pointe créées pour contrer ces risques afin de résoudre ce problème.

Ces produits utilisent l'intelligence artificielle pour évaluer instantanément des milliards d'événements de sécurité provoqués par les appareils IoT.

Les solutions de sécurité basées sur l'IA peuvent suivre et surveiller efficacement les activités IoT, en repérant les risques potentiels des appareils connectés avant qu'ils ne causent des dommages.

En utilisant les outils appropriés, les équipes peuvent être certaines que leurs plans IoT sont réussis et que leurs réseaux sont sûrs et sécurisés.

Tout sur Python et son utilisation

Prétendre que les organisations n'ont pas déjà besoin d'outils pour gérer des données massives serait insensé.

Les entreprises ont désormais plus d'options que jamais pour stocker et traiter leurs données grâce à l'émergence de Hadoop et du cloud, mais cela entraîne également une multitude de difficultés inédites.

Les équipes peuvent être en mesure de contrôler la puissance de calcul nécessaire pour faire fonctionner les applications Big Data, mais elles ne peuvent pas toujours garantir que les données resteront sécurisées dans le cloud.

Python est utile dans cette situation.

Le langage de programmation Python a été très populaire ces dernières années, en partie à cause de son fort caractère dynamique qui encourage l'expérimentation et le développement rapide.

Tous ceux qui sont prêts à apprendre peuvent facilement y accéder grâce à la communauté open-source, et vous pouvez vous lancer pour rien et avec peu d'effort !

Cet article passera en revue certaines des applications les plus utiles et pratiques de ce langage, ainsi que la manière dont vous pouvez commencer à créer vos propres tâches liées aux données.

L'un des meilleurs langages de script pour une variété de travaux d'analyse de données en Python.

Cet article vous exposera les nombreuses façons dont Python peut être utilisé dans de nombreux secteurs de l'analyse de données si vous êtes nouveau dans le langage.

Que vous souhaitiez en savoir plus sur l'exploration de données, l'analyse statistique ou la recherche d'informations, Python est un outil fantastique pour effectuer ces tâches.

La majorité des entreprises opèrent aujourd'hui en ligne. Cela indique que de nombreux domaines de leur activité dépendent d'Internet.

Python est l'outil idéal pour quiconque souhaite automatiser la collecte et l'analyse de données.

10 façons d'utiliser Python pour l'extraction et l'analyse de données

1. Construire des DataFrames Python massifs pour l'extraction et l'analyse

  La capacité à gérer des volumes massifs de données est l'un des développements récents les plus intéressants de la bibliothèque standard Python.

Plusieurs structures et techniques de données sont disponibles dans la bibliothèque Pandas, ce qui simplifie la création d'énormes blocs de données pouvant stocker des millions d'enregistrements, chacun contenant des milliards d'octets de données.

Travailler avec de grands ensembles de données présente de nombreux avantages, notamment la rapidité et la simplicité des requêtes sophistiquées et de l'analyse des données.

Les entreprises peuvent découvrir rapidement et correctement des tendances, des modèles et des opportunités qui auraient pris beaucoup plus de temps à trouver en utilisant des approches conventionnelles en intégrant la puissance de l'apprentissage automatique et de l'IA à de vastes ensembles de données.

2. Python utilise des expressions régulières lors de la manipulation de chaînes lors de l'extraction et de l'analyse de données

Travailler avec des expressions régulières est un ajout récent et important à la bibliothèque standard Python.

Au lieu d'analyser manuellement HTML ou XML, les expressions régulières sont un outil puissant qui peut être utilisé pour examiner et modifier des chaînes.

Par exemple, l'utilisation d'expressions régulières simplifie grandement et améliore la fiabilité de l'analyse d'un flux XML.

L'inconvénient de l'utilisation d'expressions régulières est qu'elles peuvent être difficiles à saisir et demander beaucoup de travail pour être utilisées correctement.

Dieu merci pour la fonction d'aide intégrée de Python et ses exemples, qui peuvent faciliter la compréhension des expressions régulières.

3. Python établit une entreprise de style de vie en tant que startup avec extraction et analyse de données

La pandémie de Covid-19 en 2019 a entraîné la fermeture de nombreuses entreprises et un passage généralisé au travail à distance.

Depuis lors, de nombreuses entreprises de «nouvel esprit d'entreprise» ont vu le jour pour répondre à la demande du mode de vie nomade numérique que l'épidémie avait provoqué.

Ces entreprises fournissent une variété de services pour aider les travailleurs à distance, les entrepreneurs indépendants et les nomades numériques.

L'une de ces entreprises est Airwallex, qui fournit des services haut de gamme liés aux voyages aux nomades numériques.

Il a été lancé en réponse au besoin croissant d'opportunités d'emploi à distance provoqué par l'épidémie.

Ils ont besoin d'une plate-forme capable de relier de manière transparente les logements choisis par les entrepreneurs indépendants, tels que les hôtels de luxe et la location de véhicules, à d'autres services de voyage nécessaires, tels que la billetterie et l'assurance voyage.

La pandémie a contraint de nombreuses entreprises à adopter le travail à distance et à accroître leur recours aux indépendants et aux nomades numériques.

4. Python accepte l'automatisation chaque fois que c'est possible 

Nous sommes tous devenus extrêmement conscients des avantages de l'automatisation ces dernières années, là où c'est faisable.

L'épidémie de Covid-19 a poussé de nombreuses entreprises à passer au travail entièrement à distance, et les avantages de l'automatisation des opérations sont maintenant plus évidents que jamais.

Pourquoi ne pas automatiser une activité que vous pouvez effectuer et qui n'est pas liée aux interactions avec les clients ?

ClickMeter, une solution créée par Reachforce et Ignition Technologies qui permet des analyses marketing automatisées, en est une belle illustration.

L'intelligence artificielle (IA) gère toutes les analyses du produit, en utilisant l'apprentissage automatique et le traitement intensif du langage naturel pour suivre l'implication et l'intérêt des consommateurs sur plusieurs canaux.

Une plate-forme entièrement automatisée d'analyse marketing a l'avantage de donner aux équipes marketing plus de temps pour engager les clients de manière innovante et augmenter la quantité et la qualité des prospects et des conversions.

En retour, cela favorise la productivité et la croissance.

5. Utilisez Apache Spark pour analyser d'énormes quantités d'extraction et d'analyse de données

Bien que Python soit idéal pour évaluer des ensembles de données plus petits, à mesure que l'ensemble de données se développe, il devient rapidement inefficace et laborieux.

Par exemple, lorsque votre ensemble de données s'étend au-delà d'une taille particulière, il exigera un nombre croissant de cycles de processeur de base à analyser.

Cela devient un problème si vous devez entreprendre une analyse plus tard

car il sera difficile et peut-être coûteux de mettre en cache toutes ces données en mémoire, d'autant plus que leur récupération nécessiterait beaucoup de puissance CPU.

Heureusement, cette situation a été spécifiquement prise en compte lors de la création du projet exceptionnel Apache Spark.

D'abord conçue pour être utilisée avec Hadoop, la plateforme d'analyse de données Apache Spark s'est ensuite développée pour servir un certain nombre de cas d'utilisation, notamment l'analyse, l'apprentissage automatique et l'analyse de graphes.

L'un des principaux avantages de l'utilisation d'Apache Spark est qu'il est incroyablement efficace pour stocker et traiter de nombreuses données, ce qui vous permet d'examiner des ensembles de données plus volumineux plus rapidement qu'il ne serait possible avec un seul ordinateur.

Avec Apache Spark, vous pouvez créer vos propres applications en utilisant le style de programmation unifié et une documentation complète, ou exécuter une analyse de données complexe à l'aide de la solide collection de bibliothèques disponibles.

6. L'extraction et l'analyse des données utilisent Redis pour stocker les clés et les valeurs

Le package Redis est un autre ajout incroyablement utile à la bibliothèque standard Python.

Redis est un magasin clé-valeur open source largement utilisé qui offre une solution simple et rapide pour conserver les données entre les ordinateurs.

Le succès de Redis découle à la fois de sa facilité d'utilisation et du fait qu'il a été créé à l'aide d'un logiciel open source, ce qui le rend accessible à tous ceux qui souhaitent l'essayer.

Redis est une excellente alternative si vous recherchez un moyen simple et rapide de stocker et de récupérer de petites quantités d'informations sans avoir à vous soucier de verrouiller votre mémoire principale.

7. Il est nécessaire pour l'extraction et l'analyse de données d'écrire un code sécurisé

Plusieurs violations de données très médiatisées se sont produites au cours des dernières années, entraînant des dépenses élevées et une interruption commerciale.

Pour cette raison, de nombreuses organisations ont intensifié leurs efforts pour protéger les données sensibles, à la fois en transit et au repos.

S'assurer que votre code est sûr et empêcher les accès indésirables et les violations de données involontaires est l'un des meilleurs moyens d'y parvenir.

Python rend cela assez facile.

Le langage propose des processus et des outils pour écrire un code plus sécurisé, comme l'authentification, le chiffrement et l'obscurcissement améliorés.

Vous pouvez écrire du code simple à auditer et à tester à l'aide de ces outils et méthodes, ce qui le rend plus fiable et moins susceptible d'inclure des défauts importants.

Étant donné que ces outils et processus sont déjà inclus dans le langage et ne nécessitent aucune configuration supplémentaire pour sécuriser votre code, vous économiserez une tonne de temps et d'efforts.

Mais, Python ne fournit pas une solution complète de test et de débogage.

Python fait un travail formidable pour protéger votre code et prévenir les violations de données.

Si vous recherchez une solution pouvant être utilisée à la fois à l'intérieur et à l'extérieur de Python, Selenium est un excellent choix.

Même les applications Web développées à l'aide de langages de programmation alternatifs, tels que Javascript, peuvent être testées avec Selenium.

8. Créer une plateforme d'engagement sur les réseaux sociaux avec Python

Si vous avez déjà vu des streamers Twitch ou des créateurs YouTube, vous avez peut-être remarqué qu'ils commencent souvent leurs vidéos en demandant les adresses e-mail des téléspectateurs.

Ils enverront éventuellement une newsletter aux abonnés avec des offres spéciales et des réductions.

Vous pouvez configurer des soumissions de masse automatisées à l'aide de programmes tels que MailChimp, qui vous fourniront un flux constant de clients potentiels.

Si vous avez amassé une suite importante, vous pourriez penser à établir une communauté autour de votre produit ou service où les consommateurs peuvent interagir et se développer avec votre aide.

9. Utiliser Python pour créer un système CRM pour l'extraction et l'analyse de données

Considérez-vous comme un co-fondateur d'une entreprise qui crée des applications iPhone et Android.

Vous avez décidé de développer une application qui permet aux clients de localiser plus facilement les fournisseurs de leurs produits et services à proximité, mais vous rencontrez des difficultés pour trouver un langage de programmation à la fois convivial et doté de toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin.

N'est-ce pas fantastique si vous pouviez développer votre application avec un programme open source ?

Eh bien, il y en a.

Bien qu'assez simple à apprendre et à utiliser, Python possède toutes les structures et fonctions standard que vous attendez d'un langage de programmation complet.

Un bon endroit pour commencer à découvrir les capacités de Python serait de créer un système de gestion de la relation client (CRM).

Vous devez d'abord créer une table de base de données, puis ajouter des informations sur la société (telles que le nom, l'adresse et le numéro de téléphone), et enfin connecter les deux à l'aide d'une relation.

Avec la bibliothèque de base de données sqlite3 intégrée de Python, vous pouvez accomplir tout cela.

10. Créez un site Web avec Python pour le plaisir ou pour l'argent

La facilité avec laquelle un site Web fonctionnel peut être généré avec Python est l'un de ses avantages les plus remarquables.

Pour créer un site Web simple, vous n'avez pas besoin d'engager des concepteurs Web coûteux ou de rechercher un expert en HTML.

Vous pouvez créer instantanément un site Web entièrement fonctionnel qui remplit les fonctions dont vous avez besoin avec un peu de créativité.

Vous pouvez même aller plus loin et créer un site Web entièrement réactif avec des graphiques que vous téléchargez vous-même si vous êtes passionné par le style.

Assurez-vous simplement de maintenir l'accent principal de chaque page sur un problème particulier et fondamental, et de conserver la fonction et le contenu du site Web de manière cohérente.

J'espère que vous avez aimé parcourir cet essai.

Nous avons discuté d'une variété d'applications utiles pour Python qui peuvent être utilisées pour le travail ou les loisirs.

N'hésitez pas à nous contacter si vous cherchez un point de référence simple et nous vous répondrons dès que possible avec une solution qui vous permettra d'atteindre vos objectifs.