Quelles bibliothèques Python pour un Analytics Engineer efficace ?

Les analytics engineers ont besoin d’outils Python précis pour nettoyer, transformer et analyser les données efficacement. Ce guide décortique 7 librairies incontournables pour optimiser vos pipelines data et vos analyses de manière fiable et rapide.

3 principaux points à retenir.

• Polars accélère le traitement des datasets volumineux grâce à Rust et l’évaluation paresseuse.
• Great Expectations garantit la qualité des données par des validations automatisées claires et intégrées.
• dbt-core rend les transformations SQL maintenables avec tests, documentation et gestion des dépendances.

Pourquoi Polars est-il indispensable pour manipuler de grandes données ?

Polars est une bibliothèque DataFrame rapide qui révolutionne le traitement des grandes données. Construite sur Rust, elle surpasse Pandas, même dans des projets qui gèrent des millions de lignes, en améliorant non seulement la performance mais aussi l’utilisation mémoire. Si vous vous êtes déjà battu avec des performances lentes en Pandas alors que votre dataset explose, Polars pourrait être votre solution salvatrice.

Une des caractéristiques exceptionnelles de Polars est sa capacité d’évaluation paresseuse. Ce concept signifie que Polars ne traite les données qu’au moment où il en a réellement besoin, optimisant ainsi les requêtes avant leur exécution. Cela permet une exécution plus rapide et un usage mémoire réduit par rapport à des traitements plus traditionnels. À cela s’ajoute le multithreading automatique, qui utilise efficacement tous les cœurs de votre processeur sans que vous ayez à lever le petit doigt pour modifier votre code.

Une autre bonne nouvelle est que Polars maintient une syntaxe similaire à celle de Pandas, facilitant ainsi la migration pour ceux qui sont déjà familiarisés avec cette dernière. Si vous êtes fatigué des goulets d’étranglement lors d’opérations d’agrégation, Polars pourrait simplifier et accélérer votre workflow.

Pour montrer cette supériorité, voici un exemple simple d’agrégation entre Pandas et Polars :

# Avec Pandas
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(1, 1000000), 'B': range(1, 1000000)})
resultats_pandas = df.groupby('A').sum()

# Avec Polars
import polars as pl

df_polars = pl.DataFrame({'A': range(1, 1000000), 'B': range(1, 1000000)})
resultats_polars = df_polars.groupby('A').agg(pl.col('B').sum())

Découvrez égalementComment nettoyer et prétraiter des données en Python ?

Dans cet exemple, même pour des opérations d’agrégation simples, le code avec Polars peut présenter une meilleure performance.

Pour conclure, voici un tableau comparatif des performances et des cas d’utilisation entre Polars et Pandas :

Pour en savoir plus sur Polars, je vous recommande de consulter ce lien.

Comment Great Expectations assure-t-il la qualité des données ?

Great Expectations, c’est la petite merveille qui fait passer le contrôle qualité des données d’un cauchemar à une promenade de santé. En transformant le contrôle qualité en règles claires et automatisables, cette bibliothèque devient l’alliée indispensable des analytics engineers, évitant ainsi que de mauvaises décisions soient prises à cause de données erronées. Qui ne s’est jamais retrouvé face à un tableau truffé de valeurs nulles, se grattant la tête en se demandant où ça a mal tourné ? Avec Great Expectations, cela devient nettement plus gérable.

Découvrez égalementQuels conteneurs Docker pour une petite entreprise ?

Imaginez, par exemple, que vous souhaitiez vous assurer qu’une colonne ne contienne jamais de valeurs nulles. Il vous suffit d’écrire une règle simple, appelée « expectation » : expect_column_values_to_not_be_null(column_name). Pas besoin d’être un sorcier en SQL pour comprendre. Il s’agit simplement d’énoncer ce que vous attendez de vos données, et Great Expectations se charge du reste. Si les données ne respectent pas cette règle, un signal d’alarme retentit au sein de votre pipeline.

Et ce n’est pas tout : imaginez maintenant intégrer cela avec d’autres outils comme Airflow et dbt. Grâce à cette intégration, vous pouvez non seulement gérer vos pipelines de manière fluide, mais également automatiser la validation de ces « expectations » à chaque passage dans le pipeline. Un outil qui génère automatiquement de la documentation des tests de qualité ? Oui, ça aussi, Great Expectations le fait. À chaque fois qu’une expectation est définie, la documentation se met à jour, garantissant ainsi que tout est à jour et rien ne tombe dans l’oubli.

Pour mettre tout cela en pratique, imaginons un pipeline où vous devez valider des données provenant d’une source tierce. Avec Great Expectations, vous définirez d’abord vos expectations, puis vous lancerez des tests qualité. Si une colonne « age » devait respecter les règles 0 < age < 120, il vous suffira de formuler une règle de validation. Grâce à un simple script, vous pourrez effectuer cette validation facilement, assurant ainsi une intégrité des données tout au long de votre processus d’analyse. Ne sous-estimez jamais l’impact d’une mise en qualité proactive ; vos décisions vous en remercieront.

En quoi dbt-core est essentiel pour gérer vos transformations SQL ?

En matière de transformations SQL, dbt-core se présente comme un véritable révolutionnaire en transformant la façon dont nous gérons nos workflows de données. Fini le temps où les scripts complexes et fragiles régnaient en maître ! Grâce à dbt-core, chaque transformation est désormais versionnable, testable et bien documentée. Cela évite les tracas liés aux scripts qui cassent à chaque changement au sein de l’équipe.

Découvrez égalementQuels motifs analytiques un data scientist doit maîtriser ?

Les fonctionnalités clés de dbt-core sont un véritable régal pour les analytics engineers :

• Exécution d’ordre automatique : dbt construit automatiquement l’ordre d’exécution de vos modèles, garantissant que toutes les dépendances sont correctement respectées.
• Templating Jinja : avec cette approche, vous pouvez écrire des transformations SQL dynamiques, simples à lire et à gérer.
• Tests de données intégrés : vous pouvez introduire des tests de validation à côté de vos transformations pour garantir l’intégrité des données traitées.
• Génération de documentation : dbt crée automatiquement une documentation à jour de votre data lineage, rendant la traçabilité et la compréhension des flux de données simples et accessibles.

Prenons un exemple concret : imaginez que vous ayez un modèle SQL dans dbt pour analyser les ventes de produits. Voici comment cela pourrait se structurer :

-- modèle: sales_analysis.sql
with sales as (
    select
        product_id,
        sum(sales_amount) as total_sales
    from
        raw.sales
    group by
        product_id
)
select
    product_id,
    total_sales
from
    sales
where
    total_sales > 1000

Et pour assurer que votre total des ventes ne contienne pas de valeurs nulles, vous pourriez ajouter un test à côté de ce modèle :

-- tests/sales_totals_gt_zero.sql
select *
from {{ ref('sales_analysis') }}
where total_sales is null

Grâce à cette fonctionnalité de test tíchée avec vos transformations, vous augmentez la visibilité sur vos données et assurez leur fiabilité. Tout cela participe à forger un pipeline d’analyse fluide et performant.

Découvrez égalementQuel cours SQL gratuit offre un certificat utile pour votre carrière ?

Si vous souhaitez approfondir le sujet et découvrir plus sur les fonctionnalités de dbt-core, jetez un œil à cette formation : formation dbt-core. Lorsque vous commencez à utiliser dbt-core, vous verrez à quel point la traçabilité des dépendances entre vos tables devient un jeu d’enfant !

Pourquoi choisir Prefect pour orchestrer vos workflows de données ?

Dans le monde trépidant de l’ingénierie des données, où chaque seconde compte et où le flux d’informations peut rapidement devenir chaotique, il est impératif d’utiliser les bons outils pour orchestrer vos workflows. C’est là qu’intervient Prefect, un outil d’orchestration moderne, 100% Python, qui s’impose comme une solution incontournable pour les analystes et ingénieurs de données.

Un des principaux avantages de Prefect réside dans sa capacité à simplifier la gestion des pipelines complexes. Finis les scripts longs et enchevêtrés qui provoquent des maux de tête. Prefect rend possible l’écriture de logiques d’orchestration en utilisant une syntaxe Python familière, permettant à tout data engineer de plonger rapidement dans le vif du sujet.!

• Programmation de règles et conditionnels : Grâce à Prefect, vous pouvez définir des règles spécifiques qui adaptent vos workflows en temps réel, assurant que chaque étape dépend des résultats de la précédente.
• Gestion des retries et délais : La gestion des erreurs n’est plus une source d’angoisse. Prefect prend en charge les retries, les délais et les échecs, ce qui permet de concentrer vos efforts sur des tâches plus créatives et moins sur la lutte contre les échecs de pipeline.
• Monitoring centralisé : Avec Prefect, chaque exécution est traçable. Profitez de métriques et logs détaillés pour avoir une vue d’ensemble sur votre flux de travail, détecter les problèmes potentiels et les résoudre facilement.

Imaginons un exemple simple d’un pipeline ETL (Extract, Transform, Load) en utilisant Prefect. Voici un code Python qui extrait des données, les transforme en effectuant un nettoyage simple, et les charge dans une base de données :

from prefect import task, Flow
import pandas as pd

@task
def extract():
    return pd.read_csv('data.csv')

@task
def transform(data):
    data.dropna(inplace=True)
    return data

@task
def load(data):
    data.to_sql('table_name', con='database_connection', if_exists='replace')

with Flow('ETL Pipeline') as flow:
    data = extract()
    cleaned_data = transform(data)
    load(cleaned_data)

flow.run()

Découvrez égalementQu'est-ce que le Dummy Variable Trap en Machine Learning ?

Dans cet exemple, chaque tâche est liée, et si l’une d’entre elles échoue en cours de route, Prefect se charge de la reprise automatique, vous permettant de ne jamais perdre de temps précieux. En employant Prefect, vous gagnez non seulement en efficacité mais aussi en tranquillité d’esprit. Pour en savoir plus sur cet outil remarquable, consultez cet article sur l’automatisation des workflows avec Prefect.

Comment Streamlit facilite-t-il le partage d’analyses interactives ?

Streamlit permet de créer rapidement des dashboards et applications analytiques interactifs en pure Python, sans la lourdeur des frameworks web traditionnels. Qui a dit que créer des interfaces web devait être un casse-tête ? Avec Streamlit, un simple script Python peut se transformer en une application dynamique, et ça, c’est une vraie révolution pour les analytics engineers.

Voici quelques-unes de ses fonctionnalités qui vont vous séduire :

• Rafraîchissement UI automatique : Chaque fois que les données changent, votre interface se met à jour automatiquement, pas besoin de rafraîchir manuellement.
• Widgets interactifs : Ajoutez facilement des boutons, des curseurs et des sélecteurs pour interagir avec vos données.
• Déploiement simplifié : Avec un seul clic, partagez vos applications sur le cloud et révélez vos insights à tous.
• Cache des données : Optimisez les performances en évitant de recalculer les résultats à chaque interaction.

Pour illustrer son potentiel, prenons un exemple simple de dashboard. Imaginons que nous ayons un jeu de données sur des ventes et que nous voulions afficher un graphique interactif. Voici un petit extrait de code qui le rend possible :

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger les données
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# Ajouter un filtre pour le produit
product = st.selectbox('Choisissez un produit', data['Product'].unique())

# Filtrer les données
filtered_data = data[data['Product'] == product]

# Créer un graphique
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(filtered_data['Date'], filtered_data['Sales'])
plt.title(f'Sales for {product}')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
st.pyplot(plt)

Cet exemple montre comment, avec quelques lignes de code, vous pouvez produire une visualisation qui répond aux besoins d’analyse, tout en permettant à des stakeholders non techniques d’interagir directement avec les données.

En fin de compte, l’intérêt concret de Streamlit réside dans sa capacité à partager facilement les résultats d’analyses avec des personnes qui n’ont pas de connaissances techniques. Offrir des insights clairs et interactifs renforce la prise de décision et enrichit considérablement les discussions stratégiques. Avec Streamlit, vos analyses passent du statut de « black box » à une transparence totale, et ça, c’est le rêve de tout analytics engineer. Pour en savoir plus sur les possibilités de Streamlit, allez jeter un œil aux ressources ici.

Quel impact ces bibliothèques Python ont-elles sur le travail d’un analytics engineer ?

Ces sept bibliothèques Python répondent précisément aux besoins quotidiens des analytics engineers : performance, fiabilité, maintenabilité, orchestration, et communication. Chacune supprime des frictions historiques, qu’il s’agisse de manipuler de larges volumes, garantir la qualité, gérer SQL, orchestrer les tâches, ou partager des insights. Adopter au moins un de ces outils dans vos projets vous permettra d’optimiser vos workflows, de gagner du temps, et d’améliorer la qualité des données et analyses délivrées — un vrai levier pour garantir la confiance des teams business dans vos livrables.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est Analytics Engineer et formateur expérimenté basé à Brive‑la‑Gaillarde, expert en Web Analytics, Data Engineering, Automatisation No Code et IA générative. Il accompagne professionnels et entreprises en France, Suisse et Belgique pour structurer leurs infrastructures data, automatiser les pipelines et rendre la donnée accessible et exploitable grâce à des solutions Python robustes et pragmatiques.

Franck Scandolera

⭐ Analytics engineer, Data Analyst et Automatisation IA indépendant ⭐

• Ref clients : Logis Hôtel, Yelloh Village, BazarChic, Fédération Football Français, Texdecor…

Mon terrain de jeu :

• Data Analyst & Analytics engineering : tracking avancé (GTM server, e-commerce, CAPI, RGPD), entrepôt de données (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse), modèles (Airflow, dbt, Dataform), dashboards décisionnels (Looker, Power BI, Metabase, SQL, Python).
• Automatisation IA des taches Data, Marketing, RH, compta etc : conception de workflows intelligents robustes (n8n, App Script, scraping) connectés aux API de vos outils et LLM (OpenAI, Mistral, Claude…).
• Engineering IA pour créer des applications et agent IA sur mesure : intégration de LLM (OpenAI, Mistral…), RAG, assistants métier, génération de documents complexes, APIs, backends Node.js/Python.