Et si je vous disais que l'intégration de données complexe constitue une bonne orchestration des tâches ?

Peu importe la complexité de votre problème de données, vous pouvez toujours le Diviser pour mieux conquérir. ???

Dans cet article, nous expliquerons comment résoudre des problèmes complexes en matière de données, de traitement et de gestion des données à l'aide d'une bibliothèque Python entièrement open source : Taipy. Que vous nettoyiez des données, orchestrais des tâches ou exploriez différents résultats, la conception intuitive de Taipy vous permet de tout gérer.

 

Étoile Taipy ⭐️

 

Base de gestion des scénarios de Taipy

Passons en trois étapes pour montrer comment Taipy peut vous aider à rationaliser votre flux de données :

---

1. Intégration des données : obtenez les données dont vous avez besoin

Chaque projet d'IA, de ML et basé sur les données commence évidemment par des données !
Et c’est rarement aussi simple qu’un seul ensemble de données propres. Dans la plupart des cas, vous extrairez des données de bases de données, d'API, de fichiers plats ou d'autres sources externes, et parfois, le tout dans le même projet. C'est là qu'intervient l'intégration des données de Taipy : rassembler et unifier les données de ces différentes sources.

 

Dans Taipy, ce processus est simplifié avec une abstraction clé : le nœud de données.

 

Un nœud de données représente vos données mais ne les stocke pas directement. Au lieu de cela, il contient toutes les métadonnées nécessaires pour lire et écrire les données réelles, qu'il s'agisse d'un fichier CSV, d'une table de base de données ou même d'une réponse API.

 

Voici un exemple rapide de définition d'un nœud de données pour un CSV :

from taipy import Config
initial_dataset_cfg = Config.configure_data_node(id="initial_dataset",
                                                 storage_type="csv",
                                                 path="data/dataset.csv",
                                                 scope=Scope.GLOBAL)

Avec cette abstraction, Taipy s'occupe de la gestion des données, vous permettant de vous concentrer sur la transformation et le traitement de vos données.

---

2. Orchestration des tâches : que faites-vous de toutes ces données ?

Maintenant que vos données sont en place, qu’en faites-vous ? Dans tout flux de données, l'étape suivante consiste à définir les tâches qui traitent et transforment les données. C'est ce que nous appelons l'Orchestration des tâches

Une tâche dans Taipy est comme une fonction, prenant des nœuds de données comme entrées, effectuant des transformations, puis produisant des nœuds de données.

Par exemple, vous souhaiterez peut-être filtrer certaines données ou calculer de nouvelles métriques. Voici un exemple de création d'une Tâche pour calculer la somme d'une colonne :

clean_data_task_cfg = Config.configure_task(id="clean_data",
                                            function=clean_data,
                                            input=initial_dataset_cfg,
                                            output=cleaned_dataset_cfg,
                                            skippable=True)

Une fois que vous avez défini vos tâches, vous pouvez les organiser dans un pipeline pour garantir que les étapes s'exécutent dans le bon ordre. Cela vous permet de créer facilement des flux de travail qui transforment les données, créent des modèles, génèrent des rapports, etc.

---

3. Analyse de simulation : explorez différents scénarios

Une fois vos données et vos flux de travail configurés, vous pouvez commencer à explorer différents scénarios. C'est là que l'analyse What-if entre en jeu.

Un scénario dans Taipy représente une instance spécifique d'un problème que vous essayez de résoudre, vous permettant de tester différents paramètres et de voir comment ils impactent vos résultats. En ajustant les données d'entrée ou les hypothèses, vous pouvez modéliser divers scénarios sans recommencer à zéro.

 

Voici comment définir un scénario dans Taipy :

scenario_cfg = Config.configure_scenario(id="scenario", task_configs=[clean_data_task_cfg, predict_task_cfg,evaluate_task_cfg], frequency=Frequency.MONTHLY)
tp.Core().run()
my_first_scenario = create_and_run_scenario(dt.datetime(2021, 1, 25))
predictions = my_first_scenario.predictions.read()
print("Predictions\n", predictions)

Cela facilite la réalisation d'analyses de sensibilité ou l'optimisation des résultats, le tout dans le même cadre. Vous souhaitez tester différents taux de remise sur votre modèle de vente ? Créez simplement de nouveaux scénarios, modifiez les paramètres et réexécutez-les.

---

Taipy par rapport à d'autres outils de gestion de pipeline

Vous vous demandez peut-être comment Taipy se compare-t-il à d'autres outils d'orchestration de pipeline populaires comme Apache Airflow, Luigi ou Prefect ? Bien que ces outils soient parfaits pour gérer la planification des tâches dans des environnements distribués, Taipy se démarque en se concentrant sur la simplicité de Python, en particulier en ce qui concerne la gestion de scénarios et l'analyse de simulation.

• Airflow/Luigi/Prefect : se concentre généralement sur l'orchestration des processus ETL, la planification et la surveillance des flux de travail.

• Taipy : il fournit non seulement une orchestration du flux de travail, mais simplifie également l'analyse de simulation grâce à son abstraction de scénario unique, vous permettant de modéliser divers résultats de manière transparente.

Pour les développeurs cherchant à gérer des flux de données complexes en Python avec une configuration minimale, Taipy propose une approche plus simple, axée d'abord sur le code.

---

Conclusion : diviser pour mieux régner avec Taipy

La stratégie Divide and Conquer gagne à chaque fois, quelle que soit la taille ou la complexité de vos problèmes de données ! Avec Taipy, vous pouvez tout gérer, de l'intégration des données à l'orchestration des tâches et à l'analyse de simulation, le tout en un seul endroit. Et vous pouvez également finaliser avec la visualisation des données.

Prêt à essayer Taipy ? Consultez le dépôt GitHub et voyez comment il peut rationaliser vos flux de données dès aujourd'hui !

 

Étoile Taipy ⭐️

 

N'oubliez pas de laisser une étoile ⭐ et de partager vos retours ou les scénarios sur lesquels vous avez travaillé dans les commentaires ci-dessous !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!