Thierry T.
Super Data Boy
Articles et tutoriels écrits par l'auteur
Il arrive qu'une fonction ou action ne puisse pas être réalisée à un instant donné. Cela peut être dû à plusieurs facteurs qui ne sont pas maîtrisés. Il est alors possible d'effectuer une nouvelle tentative plus tard. Dans cet article, voyons comment le faire.
Le formatage du code est une source de querelle entre les membres d'une équipe. Résolvons-le une bonne fois pour toute avec le formateur de code Black.
Après avoir développé une nouvelle fonctionnalité pour votre application, le code est revue par l'équipe. Pour que le relecteur puisse mieux se rendre compte des changements, il est intéressant de mettre les changements à disposition dans un environnement de revue. Cet article va expliquer les étapes pour le faire avec Gitlab CI.
Dans cet article, découvrez comment automatiser une création de version de votre application grâce à Semantic-Release : nommage des commits et configurations
Dans le domaine de la data, la qualité de la donnée est primordiale. Pour s'en assurer, plusieurs moyens existent, et nous allons nous attarder dans cet article sur l'un d'entre eux : tester unitairement avec Pytest.
Le domaine de la data est présent dans le quotidien de chacun : la majorité de nos actions peut être traduite en données. Le volume croissant de ces données exploitables a un nom : "Big Data". Dans cet article, nous verrons comment exploiter ce "Big data" à l'aide du framework Apache Spark.
Les besoins en analyse de données sont grandissants. Avec quelques outils, il est possible de faire des extractions, de la transformation et de la visualisation très rapidement. Cependant, pour assurer la pérénnité et l'évolutivité de ces analyses, il est nécessaire de monter une plateforme dédiée et d'industrialiser les différents processus. C'est le sujet de cet article.
Et si on mettait en pratique quelques réflexes d'analyse de données, pour faire de meilleurs choix au quotidien ? On pourrait peut-être ainsi mieux sélectionner son forfait chez notre fournisseur d'électricité par exemple...
IPython est un shell interactif pour Python, qui permet d'avoir des fonctionnalités plus avancées que le shell par défaut. Il est également au coeur des notebooks Jupyter qui sont des outils très utilisés dans l'analyse de données (BigData)
Lorsqu'il y a plusieurs services à maintenir et à déployer, le code des pipelines des différents services est très souvent copié-collé. Nous verrons dans cet article comment mutualiser le code !
Aujourd'hui, nous utilisons tous git pour gérer le code source des projets, que ce soit pour notre usage personnel ou professionnel.
Retour sur la mission spatiale au devfest Nantes. Trois astronautes ont pu assister à différents talks, selon leur intérêt pour les sujets présentés. Voici leurs retours !