Quelles sont les bibliothèques Python incontournables pour un Analytics Engineer ?

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Les analytics engineers ont besoin d’outils performants pour transformer et garantir la qualité des données. Voici sept bibliothèques Python essentielles qui accélèrent et sécurisent vos workflows de données. Un arsenal testé et approuvé pour gagner en efficacité sans bricoler.

3 principaux points à retenir.

  • Polars et PyJanitor facilitent la manipulation rapide et le nettoyage automatisé des données.
  • Great Expectations et dbt-core assurent la qualité, la cohérence et la maintenabilité des transformations SQL.
  • Prefect, Streamlit et SQLAlchemy gèrent les orchestrations, les dashboards interactifs et la connexion fiable aux bases de données.

Pourquoi Polars est-il supérieur à Pandas pour les gros volumes ?

Polars s’impose comme une véritable révolution dans le traitement des données volumineuses en Python. Construit sur Rust, ce framework n’est pas juste un successeur de Pandas ; il réinvente la manière dont nous interagissons avec des ensembles de données massifs. L’un des principaux atouts de Polars réside dans son modèle d’évaluation paresseuse. Cela signifie que Polars optimise l’entier de la requête avant son exécution, permettant ainsi une exécution plus rapide et significativement moins gourmande en mémoire.

Lorsque vous travaillez avec des millions de lignes, comme c’est souvent le cas dans les reports quotidiens, et que vous essayez d’exécuter des agrégations complexes, vous êtes confronté à des goulets d’étranglement de performance. Avec Polars, ces problèmes disparaissent. Par exemple, une agrégation simple qui prendrait de plusieurs secondes à quelques minutes avec Pandas pourrait tout simplement être exécutée en quelques millisecondes avec Polars. En utilisant tous les cœurs CPU sans configuration supplémentaire, l’optimisation des performances devient un jeu d’enfant.

Pour illustrer, regardons comment remplacer une simple opération d’agrégation de Pandas par Polars. Supposons que nous avons un DataFrame contenant un million de lignes et nous voulons calculer la somme d’une colonne appelée « revenu ». Avec Pandas, vous feriez :


import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
total_revenue = df['revenu'].sum()
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Avec Polars, la syntaxe est similaire, mais l’exécution est nettement plus rapide :


import polars as pl

df = pl.read_csv('data.csv')
total_revenue = df['revenu'].sum()

Cette approche transforme un processus à fort coût en une opération fluide et efficace, renforçant ainsi la capacité des ingénieurs d’analyse à se concentrer sur l’analyse plutôt que sur la correction des lenteurs. Pour une idée de la comparaison entre les deux environnements, voici un tableau succinct des performances et fonctionnalités clés entre Pandas et Polars :

Caractéristiques Pandas Polars
Performance avec gros volumes Moyenne Excellente
Utilisation de la mémoire Élevé Faible
Support de l’évaluation paresseuse Non Oui
Manipulation multi-thread Non Oui

En fin de compte, Polars pourrait bien devenir un outil indispensable pour toute personne travaillant avec des ensembles de données importants. Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur ce duel fascinant entre Polars et Pandas, n’hésitez pas à jeter un œil à ce lien : Polars vs Pandas.

Comment garantir la qualité des données avec Great Expectations ?

Dans le monde des données, la qualité est reine. Si vous n’avez pas de bonnes données, vos analyses sont vouées à l’échec. C’est ici qu’intervient Great Expectations, un outil qui transforme la surveillance de la qualité des données d’une tâche réactive à une approche proactive. Plutôt que d’attendre que les erreurs soient signalées par des utilisateurs frustrés, vous pouvez désormais définir des « expectations » – des règles qui vérifient en continu la qualité de vos datasets.

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Les « expectations » sont personnalisables, ce qui signifie que vous pouvez créer des règles spécifiques à vos besoins. Par exemple, vous pouvez définir des attentes basiques telles que :

  • Pas de valeurs nulles : Assurez-vous qu’aucune colonne critique ne contient de valeurs nulles.
  • Plage de valeurs : Vérifiez que les valeurs d’une colonne restent dans un intervalle défini, comme 0 à 100 pour un score de performance.

À première vue, cela semble simple, mais l’impact est considérable. Une fois que vous avez mis en place vos expectations, Great Expectations se charge de valider ces règles automatiquement à chaque nouvelle exécution de votre pipeline de données. Cela permet d’alerter les équipes lorsque quelque chose cloche, avant même que cela n’affecte l’analyse.

Un autre avantage significatif est son intégration avec des outils comme dbt et Airflow. Cela signifie que vous pouvez intégrer Great Expectations à vos flux de travail existants sans effort supplémentaire. Que vous ayez besoin de valider les données après chaque transformation avec dbt ou de surveiller des tâches programmées avec Airflow, cet outil s’intègre idéalement pour renforcer la confiance dans vos données.

Voici un exemple simple de code qui illustre la définition et la validation d’une expectation :

import great_expectations as ge

# Charger un DataFrame
df = ge.read_csv("données.csv")

# Créer une Expectation
df.expect_column_values_to_be_in_set("type", ["A", "B", "C"])

# Exécuter la validation
results = df.validate()
print(results)
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Avec Great Expectations, vous transformez le chaos potentiellement destructeur des données en un environnement de travail contrôlé et réfléchi. Si vous êtes un Analytics Engineer, c’est un outil que vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer.

Quels avantages dbt-core apporte-t-il aux transformations SQL ?



Le dbt (data build tool) est une véritable révolution pour les engineers en analytics qui s’attaquent aux transformations SQL. Imaginez pouvoir transformer vos scripts SQL chaotiques en workflows clairs, versionnés, testés et même documentés. Cela met fin à l'enfer des scripts non maintenables qui se dégradent avec le temps et les changements d'équipe. Chaque transformation est alors une version contrôlée, ce qui apporte de la structure et de la responsabilité au travail d’équipe.



Une des fonctionnalité phare de dbt est la gestion automatique des dépendances entre les modèles. Lorsque vous modifiez un modèle, dbt détermine automatiquement l’ordre d’exécution des autres modèles qui en dépendent. Cela réduit de manière significative les erreurs dues à des exécutions désordonnées et améliore la prévisibilité. Que diriez-vous d’ajouter des tests de données intégrés à chaque transformation ? Avec dbt, c’est un jeu d’enfant. Vous pouvez définir des tests pour vérifier des règles spécifiques, comme s’assurer qu’aucune valeur n’est nulle dans une colonne critique.



Une autre perle de dbt est la génération automatique de documentation pour vos modèles. Cela signifie que chaque fois que vous créez ou modifiez un modèle, la documentation est mise à jour sans effort supplémentaire de votre part. Pensez à la facilité avec laquelle vous pouvez communiquer vos changements ou vos règles métier à des personnes non techniques grâce à cette documentation claire et structurée.



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Utilisons un exemple concret : imaginez que vous deviez créer un modèle qui calcule le revenu des ventes tout en vérifiant que les montants ne dépassent pas une certaine valeur. En utilisant le templating Jinja de dbt, vous pouvez facilement écrire des transformations SQL et intégrer des tests pour garantir la qualité des données. Voici un exemple de code :



 
SELECT
    id,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM
    sales
WHERE
    amount >= 0
GROUP BY
    id



Ajoutez des tests pour vérifier que total_sales ne dépasse pas un certain montant. Cela crée un pipeline robuste, évolutif et surtout maintenable pour vos analyses futures. En intégrant ces workflows bien pensés, vous pouvez porter l'échelle et la robustesse de vos pipelines à un niveau supérieur.


Pour explorer plus en profondeur le sujet des outils comme dbt, vous pouvez consulter cet article ici.




En quoi Prefect modernise-t-il l’orchestration des workflows data ?


Dans un monde où les chaînes de traitement de données deviennent de plus en plus complexes, avoir un outil d’orchestration solide est crucial. C’est là qu’intervient Prefect, qui se présente comme une solution moderne et native à Python, remplaçant les scripts désuets et les cron jobs souvent peu fiables. Il modernise l’orchestration des workflows data en permettant aux logiciels de travailler de manière fluide, tout en s’assurant de la qualité et de la fiabilité des processus.


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Les fonctionnalités clés de Prefect font toute la différence. Tout d’abord, sa gestion des exceptions est intégrée de manière à rendre le traçage et la résolution des erreurs beaucoup plus simples. Grâce à une logique de retries intégrée, vous pouvez définir combien de fois un job doit être relancé en cas d’échec. La planification dynamique permet d’ajuster les tâches en fonction des conditions du moment, rendant vos workflows flexibles et adaptatifs. En outre, le monitoring détaillé offre une visibilité complète sur l’exécution des tâches, avec des journaux qui clarifient chaque étape, ce qui est précieux pour le débogage et l’optimisation.


Une autre grande force de Prefect réside dans sa portabilité. Vous pouvez exécuter vos codebases aussi bien en local qu’en production sans changement majeur, ce qui réduit le risque d’erreurs dues à des environnements disparates. Contrairement à des outils plus contraignants comme Airflow, qui nécessitent l’apprentissage de DSL spécifiques, Prefect permet de tout rédiger en Python pur, ce qui facilite l’apprentissage et la mise en œuvre.


Voici un exemple de pipeline simple avec Prefect :


from prefect import Flow, task, Parameter
@task
def retrieve_data():
    # Code pour récupérer des données
    pass

@task
def process_data(data):
    # Code pour traiter les données
    pass

with Flow("My Pipeline") as flow:
    data = retrieve_data()
    process_data(data)

# Logique de retry automatique
flow.run(retries=3)


Ce pipeline démontre bien comment vous pouvez gérer la logique conditionnelle et mettre en place des retries automatiques pour vos tâches. L’impact de Prefect dans un environnement de production se traduit par une fiabilité accrue et une simplification significative des workflows existants. Tout ceci permet aux équipes d’analytique de se concentrer sur l’essentiel : l’analyse des données et la génération d’insights, plutôt que de se perdre dans des tâches d’orchestration compliquées. Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur la puissance de Prefect, consultez leur site ici.


Comment Streamlit facilite-t-il la création de dashboards grâce à Python ?


On sait tous que présenter des données de manière engageante n’est pas une mince affaire. Les équipes sont souvent coincées à jongler entre des outils BI complexes et des frameworks de développement web. C’est là qu’intervient Streamlit, une bibliothèque qui simplifie la création de dashboards interactifs en Python. Pas besoin de devenir Stephen Hawking du web pour réaliser de superbes visualisations analytiques.


Ce qui est vraiment génial avec Streamlit, c’est sa simplicité d’écriture. Vous écrivez littéralement votre code en Python et, hop, votre interface prend vie. Oubliez les heures passées à apprendre des frameworks intrusifs : avec Streamlit, tout est fait en quelques lignes. L’interface s’actualise instantanément dès que vous modifiez vos données. C’est un peu comme si vous aviez un assistant personnel qui vous livre vos besoins en temps réel. Idéal pour les itérations rapides et les ajustements d’urgence.


Mais ce n’est pas tout ! Vous pouvez également ajouter facilement des filtres et même des graphiques interactifs. Ça fonctionne un peu comme un Lego. Vous assemblez les pièces que vous voulez et paf, vous avez un outil qui claque. Imaginez la possibilité d’agencer des histogrammes, des graphiques linéaires ou des cartes, tous interagissant avec vos utilisateurs sans qu’ils aient à comprendre les rouages techniques. C’est l’autonomie à l’état pur.


Voici un exemple simple pour illustrer comment créer un dashboard basique avec Streamlit :


import streamlit as st
import pandas as pd

# Charger les données
data = pd.DataFrame({
    'Fruits': ['Pommes', 'Bananes', 'Cerises'],
    'Quantité': [10, 15, 7]
})

# Sélectionner un fruit
fruit = st.selectbox('Choisissez un fruit:', data['Fruits'])

# Afficher la quantité
quantity = data[data['Fruits'] == fruit]['Quantité'].values[0]
st.write(f'Vous avez choisi {fruit}, il y a {quantity} dans le stock.')



Ce petit code vous donne de la puissance pour bâtir des outils métiers personnalisés en un rien de temps. Plus besoin de passer par des équipes front-end pour créer des visuels. Et les résultats ? Un gain de temps considérable, une autonomie accrue et, surtout, un bonheur visible chez vos parties prenantes qui peuvent désormais explorer et interagir avec les données directement.


Puisque nous sommes dans la simplicité, pourquoi ne pas aller un peu plus loin avec votre expérience de développement en consultant ce guide pratique? Ça pourrait vraiment vous donner des idées innovantes pour vos projets.


Quels gains concrets ces bibliothèques apportent-elles réellement à un analytics engineer ?


Les bibliothèques Python présentées sont plus que de simples outils : elles sont des leviers de performance et de fiabilité dans le travail quotidien de l’analytics engineer. Polars et PyJanitor accélèrent le traitement et la préparation des données. Great Expectations et dbt apportent rigueur et maintenabilité aux transformations. Prefect garantit la robustesse des orchestrations, et Streamlit démocratise la diffusion interactive des analyses. Maîtriser ces outils vous fait gagner du temps, limiter les erreurs, et délivrer des insights exploitables à vos équipes business. C’est un vrai boost professionnel et opérationnel dont vous ne pouvez plus vous passer.


FAQ






Qu’est-ce qu’un analytics engineer ?





            Un analytics engineer est un professionnel qui fait le lien entre les équipes de data engineering et de data science. Il transforme les données brutes en datasets fiables et exploitables grâce à des pipelines et modèles de données, facilitant ainsi l’accès à des insights précis pour le business.
        








Pourquoi utiliser Polars plutôt que Pandas ?





            Polars est conçu pour traiter efficacement de très gros volumes de données, en utilisant le langage Rust et une évaluation optimisée des requêtes. Il est beaucoup plus rapide que Pandas, moins consommateur de mémoire, et exploite mieux le parallélisme CPU.
        








Comment Great Expectations améliore la qualité des données ?





            Great Expectations permet de définir des règles claires et automatisées pour valider les données, détecter les erreurs ou anomalies avant qu’elles ne causent des décisions erronées, transformant ainsi la gestion qualité en un processus préventif.
        








À quoi sert dbt-core ?





            dbt-core facilite la gestion, le versionnement, le test et la documentation des transformations SQL dans les entrepôts de données, rendant ces processus plus robustes et collaboratifs.
        








Quelle est la principale force de Streamlit ?





            Streamlit permet de créer rapidement des applications web interactives de visualisation et d’analyse des données uniquement en Python, sans compétences en développement front-end, accélérant l’accès des stakeholders aux insights.
        








 


 


A propos de l’auteur


Franck Scandolera est Analytics Engineer et formateur indépendant reconnu. À la tête de l’agence webAnalyste et l’organisme Formations Analytics, il accompagne depuis plus de dix ans des professionnels dans la maîtrise de la donnée et l’automatisation intelligente des process. Expert en data engineering, automatisation no-code et IA générative, il maîtrise l’écosystème Python et les outils modernes comme dbt, BigQuery, Prefect ou Streamlit pour structurer et fiabiliser les workflows analytiques. Son approche pragmatique et pédagogique aide les équipes à exploiter pleinement leurs données, en conformité avec les contraintes RGPD et métiers.
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