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4 septembre · Numéro #60 · Consulter en ligne
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Hello les datavores ! J'espère que vous avez passé un bel été. Après une pause estivale, je suis de mon côté ravi de reprendre les bonnes habitudes avec la newsletter du samedi ! Dans cette édition, on rattrape les principales sorties du mois d'août, de quoi nourrir les discussions autour de la machine à café une fois les discussions sur les congés terminées 😇. Bonne lecture et très bonne rentrée !
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'An Introduction to Statistical Learning' (ouvrage gratuit ; applications en R)
📕La deuxième édition de l'un des meilleurs livres pour débutants en Machine Learning a été publiée et est disponible en téléchargement gratuit ! Toujours avec des exemples donnés en R, les nouveautés de cette seconde version sont nombreuses :
- Deep learning
- Survival analysis
- Multiple testing
- Naive Bayes and generalized linear models
- Bayesian additive regression trees
- Matrix completion
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Comment fonctionne un Graph Neural Network ?
👥Les Graph Neural Networks (GNN) sont une nouvelle forme de réseaux de neurones artificiels basés sur des graphiques. Pour comprendre les GNN, il faut tout d’abord comprendre ce que recouvre le terme de graphique dans ce contexte. Ce mot désigne un type de données particulier : plusieurs points (nodes ou vertices) reliés entre eux (par des bords ou edges) et constituant des paires. Ce superbe article détaille les composants nécessaires pour créer des algorithmes d'apprentissage qui exploitent la structure et les propriétés de ces dits graphiques.
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SQLModel
🔗SQLModel est une bibliothèque qui facilite l'interaction avec les bases de données SQL à partir du code Python. Elle est conçue pour être intuitive, hautement compatible et robuste. SQLModel est construite comme une couche au-dessus de Pydantic et de SQLAlchemy.
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Prettymaps
😍Prettymaps est une petite bibliothèque Python pour dessiner de jolies cartes à partir des données OpenStreetMap. Elle est basée sur les bibliothèques osmnx, matplotlib et shapely.
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Les cartes sont effectivement très jolies ! 🇳🇱
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Miller, le couteau suisse pour vos fichiers CSV, TSV, and JSON
⛏️Miller est un outil très polyvalent. Il est utile pour le nettoyage et la réduction de données, pour générer des rapports statistiques, de l'administration système, du log-file processing, pour convertir des formats et pour le post-traitement des requêtes de base de données. Il complète des outils sur R ou Pandas et permet en amont de réduire de très gros datasets. Il complète aussi les bases de données SQL : vous pouvez découper et reformater les données côté client avant leur entrée ou après leur sortie d'une base de données.
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Sioyek, un lecteur PDF spécialement conçu pour les papiers de recherche
🔎Si vous êtes constamment amené à manipuler des papiers de recherche, ce petit lecteur PDF vous sera certainement utile car facilite grandement la navigation dans ce type de documents. L'interface est un peu austère mais son utilisation pourra vous faire gagner un temps conséquent. Bravo à son (unique) créateur.
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Kubescape
🔐Kubescape est un outil pour tester si Kubernetes est déployé en toute sécurité. Les tests sont configurés avec des fichiers YAML, ce qui facilite la mise à jour de Kubescape à mesure que les spécifications des tests évoluent. Le GIF ci-dessus détaille son fonctionnement.
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Migration de Data Warehouse avec AWS DMS
➡️Dans cet article, vous trouverez un retour d'expérience sur le processus de migration d'un data warehouse existant de PostgreSQL vers Redshift. Il est possible d'utiliser de nombreux outils pour migrer un entrepôt de données, mais l'auteur de l'article examine ici AWS DMS (Database Migration Service) comme facilitateur de migration.
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Python : Comment async/await fonctionne ?
👏 Le modèle async/wait expliqué de manière simple, sans aucun pré-requis nécessaire.
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Humble Software Bundle: Python Superpowers
🤑Très belle initiative caritative. Humble Bundle - bien connu des gamers - a sorti un nouveau bundle spécialement conçu pour monter en compétences sur Python via de bons ouvrages et logiciels (Pycharm, Sourcery…). Payez ce que vous voulez et soutenez de belles oeuvres !
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Comment les Data façonnent l'appli Uber Rider
🚕L'équipe Uber Engineering a, comme souvent, écrit un article très sympa sur la façon dont ils utilisent toutes les données qu'ils collectent pour améliorer leur application Rider. Ils partagent de précieux schémas pour comprendre quels sont les blocs logiques derrière ce type d'architecture.
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