
Top 10 des conseils des experts PYTHON pour la Data
- Posted by Jonas Agbakou
- Categories Business Intelligence, Data Science, Le Big Data, Machine Learning
- Date 16 mars 2024
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Python est aujourd’hui le langage le plus utilisé en DATA.
La maîtrise du Python te donne plus opportunité de carrière et un avantage très concurrentiel car c’est la compétence la plus en demande actuellement dans le monde de la DATA.
Pour devenir un expert en Python, la meilleure approche consiste à apprendre auprès de professionnels expérimentés dans ce domaine.
Dans le but d’aider la communauté, j’ai sollicité des experts de premier plan en Python afin qu’ils partagent leurs conseils et techniques d’apprentissage avec ceux qui aspirent à devenir des experts en DATA.
Dans cet article, je présente ces experts et révèle leurs conseils les plus précieux.
Expert 1
Conseil d'apprentissage
Apprendre via des cas pratiques :
Il est toujours compliqué d’apprendre un nouveau langage de programmation ou même d’apprendre son premier langage de programmation. Le chemin est long et ça n’est pas que la destination qui compte, ce qui est important c’est de comprendre ce que vous faites. Je recommande souvent de trouver un projet personnel qui résonne en soi pour apprendre à développer.
C’est toujours plus simple de trouver (et garder) la motivation quand on travaille sur un sujet qu’on aime bien. Plutôt que de répéter le même projet que d’autres sur Kaggle travaillez sur un sujet qui vous passionne, par exemple si vous aimez bien la course à pied vous pouvez développer une application qui affiche vos performances hebdomadaire, qui vous envoie des emails récapitualitfs, qui calcule un score de performance, etc.
En somme, utilisez votre passion pour développer une application qui vous touche.
Conseil technique
Maitriser pip et la gestion des librairies :
our devenir expert en Python il faut bien entendu être bon en programmation mais ça n’est qu’une partie du chemin. En Python il est important de maitriser la gestion des librairies. Si vous ne maitrisez pas pip (et tout ce qui est lié à pip) vous perdrez énormément de temps à gérer des problèmes “de terminal” plutôt qu’à développer.
En quelques mots, il est important de maitriser les environnements virtuels (soit avec venv, soit via un wrapper—évitez conda si possible), de bien gérer sa (ou ses) version(s) de Python installée(s) tout en étant capable de passer de l’une à l’autre. Pour finir il est essentiel d’utiliser un gestion de packages en Python comme poetry ou pip-tools.
Expert 2
Conseil d'apprentissage
Plateformes d’Apprentissage et Communautés :
En complément des plateformes comme Coursera et DataCamp, considérez des ressources d’apprentissage interactives comme Kaggle pour des compétitions de Data Science ou GitHub pour collaborer sur des projets open source. Participer à des compétitions Kaggle, par exemple, peut offrir une expérience pratique précieuse avec des jeux de données réels et des problèmes complexes, vous permettant de vous mesurer à d’autres Data Scientists.
En outre, l’engagement dans des communautés spécialisées dans les nouvelles tendances en IA et Data Science, comme celles centrées sur les LLMs, peut offrir des insights précieux, des opportunités de mentorat, et des discussions sur les dernières recherches et applications dans le domaine.
Conseil technique
Engagez-vous dans des Projets Avancés et Créez un Portfolio :
Le meilleur moyen de maîtriser Python, surtout dans le domaine de la Data Science, est de l’appliquer dans des projets réels. Commencez par des tâches simples comme l’analyse de données avec Pandas ou la visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn. Puis, progressez vers des projets plus complexes impliquant le machine learning avec Scikit-learn. Intégrez également dans vos projets des concepts avancés comme les modèles de langage à grande échelle (LLM), les embeddings, et les base de données vectorielles pour rester à la pointe de la technologie.
Travailler sur des projets impliquant des outils et des plateformes de pointe, tels que AWS/AZURE/GCP et OpenAI, peut offrir une perspective unique sur l’application de Python dans des scénarios de Data Science innovants.
Ce processus vous guidera à comprendre non seulement la syntaxe de Python mais aussi comment les différentes bibliothèques et technologies émergentes interagissent entre elles dans un contexte de Data Science.
En documentant et en partageant ces projets dans un portfolio, vous pourriez non seulement démontrer vos compétences techniques, mais aussi vos capacité à suivre les tendances actuelles et à appliquer des solutions de pointe aux problèmes de Data Science.
Expert 3
Conseil technique
Python est un langage orienté objet :
Il est donc primordial de maitriser ces concepts de base afin de rendre le développement, la maintenance et la compréhension du code plus faciles.
Cela se traduit notamment par l’utilisation de classes qui définissent un ensemble de propriétés et comportements (attributs et méthodes).
Travailler la modularité :
La modularité en programmation informatique consiste à découper des actions en taches élémentaires indépendantes.
Plus concrètement, cela implique la création de fonctions permettant de répondre à plusieurs besoins et de les regrouper dans un même module afin d’isoler des blocs de fonctionnalités, de les tester de manière autonome et de les intégrer dans divers projets.
Expert 4
Conseil d'apprentissage
Essayez de comprendre ce qu’est du « code pythonique » (cela prendra du temps). Une des raisons du succès du langage est qu’il y a souvent une façon évidente d’écrire une ligne, ce qui créé de la similarité dans différentes bases de code.
Conseil technique
Apprenez pdb, le debugger par defaut disponible en ligne de commande, plutôt que la commande print. Dans la programmation de systèmes embarqués, les composants hardwares sont choisis par rapport à d’autres pour leurs capacités à debugger du code qui tourne sur un microcontrôleur.
EXPERT 5
Conseil d'apprentissage
Choisir une specialité, voir une sous spécialité et s’y mettre à fond. Exemple les time series, commencer par un tuto kaggle ou github, trouver les influenceurs qui parlent du domaine, ensuite tester les packages pythons essentiels (ici statsmodels par exemple) et se lancer dans SON projet perso sur le sujet, et itérer: tuto / conseils / projet perso.
Conseil technique
Peu de packages Python mais bien les maitriser :
pandas est vaste, numpy est performant, plotly est parfait pour les graphs (plotly express suffit), scikitlearn pour les modèles simples, pytorch incontournable pour le deep, et streamlit the must pout déployer des demos.
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Je suis Jonas, un spécialiste passionné du Business Intelligence.
Je fais parler la donnée pour susciter des actions générant de la valeur pour le Business.
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