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Business Intelligence avec Python Créez vos outils BI de A à Z

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Caractéristiques

  • Livre (broché) - 17 x 21 cm
  • ISBN : 978-2-409-04804-3
  • EAN : 9782409048043
  • Ref. ENI : EIBIPYT
Ce livre sur la Business Intelligence avec Python est un guide complet qui plonge les lecteurs dans l'univers de l'analyse de données d'entreprise en utilisant l'un des langages de programmation les plus polyvalents et populaires : Python. Il constitue une ressource indispensable pour les professionnels de la data, les analystes business et les étudiants désireux d'acquérir des compétences pratiques en BI pour maîtriser l'art de transformer les données en insights stratégiques à l'aide de...
  • Niveau Confirmé à Expert
  • Parution janvier 2025
Ce livre sur la Business Intelligence avec Python est un guide complet qui plonge les lecteurs dans l'univers de l'analyse de données d'entreprise en utilisant l'un des langages de programmation les plus polyvalents et populaires : Python. Il constitue une ressource indispensable pour les professionnels de la data, les analystes business et les étudiants désireux d'acquérir des compétences pratiques en BI pour maîtriser l'art de transformer les données en insights stratégiques à l'aide de Python.

Ce livre, tout en mettant l'accent sur l'aspect pratique et opérationnel de la BI, se distingue par son approche globale, couvrant l'ensemble du processus de BI, de la collecte des données brutes à la création de tableaux de bord pour une prise de décision éclairée, en passant par l'analyse et la visualisation.

L'ouvrage débute par une introduction aux fondamentaux de la BI et explique pourquoi Python est devenu un outil incontournable dans ce domaine. Il guide ensuite le lecteur à travers l'installation et la configuration d'un environnement de développement robuste, en mettant l'accent sur les bonnes pratiques de codage et de gestion de projet.

Les chapitres suivants abordent en profondeur les aspects essentiels de la BI avec Python :
  • l'extraction et le nettoyage des données à partir de diverses sources (fichiers, bases de données, API, web scraping) ;
  • l'analyse statistique approfondie, incluant des techniques descriptives et inférentielles ;
  • la conception et l'implémentation de data warehouses ;
  • l'automatisation des pipelines de données avec des outils comme Airflow et Luigi ;
  • la création de tableaux de bord interactifs et de rapports percutants avec Streamlit, Taipy et Dash ;
  • et les considérations éthiques, de sécurité et de conformité au RGPD dans les projets de BI.

Chaque chapitre est enrichi d'exemples concrets, de cas d'études et d'exercices pratiques, permettant aux lecteurs de mettre immédiatement en application les concepts appris.

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