Activer les outils et technologies de données

Maîtrise des données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Résultats des outils de données

Les bons outils permettent aux employés d'analyser les données et de créer des produits de données
Des outils modernes doivent être offerts à tous les groupes d'utilisateurs

Liste d'outils pour l'aisance en données

Aussi appelés outils de veille stratégique (BI)
Ils transforment les ensembles de données en visuels, tableaux de bord et rapports percutants
Exemples :
- Tableau, Microsoft Power BI et Looker

Exemple d'outils de visualisation de données

Les tableurs incluent Microsoft Excel et Google Sheets
Tableaux croisés, fonctions et graphiques conviennent de la synthèse de base à des analyses plus poussées

Exemple de tableur

Pour les utilisateurs plus techniques, des langages comme Python et R sont courants
La simplicité et la polyvalence de Python en font un choix privilégié pour l'analyse de données et le Machine Learning
R est un langage spécialisé conçu pour l'analyse statistique et la visualisation de données

Exemple de langages de programmation

Pour travailler avec des bases de données, le structured query language (SQL) est essentiel
Il permet d'extraire, de manipuler et d'analyser des données dans des bases relationnelles
S'applique à diverses bases : MySQL, PostgreSQL et AWS Redshift

Exemple SQL

Les outils en ligne de commande servent à :
- Automatiser les opérations sur les fichiers
- Faciliter le contrôle de version
- S'intégrer aisément aux services infonuagiques
- Exécuter efficacement des pipelines de données
Par exemple : Git, un système de contrôle de version pour gérer et suivre les changements dans le code et les données

Exemple d'outils en ligne de commande

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