Former les étudiants à l'edition en python de tableaux de bord dynamiques en web avec Dash/Plotly (équivalent de Shiny de R pour Python).
Public :
- BUT 3ième année Science des Données
Compétences
- Développer
Objectifs :
L'objectif de cette ressource est de découvrir les éléments utiles pour la réalisation de reporting et de dataviz via des pages web, à partir de données stockées sur un serveur, en anticipant les éventuelles erreurs (connexion impossible, fichiers non trouvés, …)
Description
Les étudiants sont ici formés à des techniques complémentaires en datavisualisation dans un contexte web. Les éléments pour choisir la solution la plus adaptée à un problème ou une demande particulière sont discutés. Les étudiants sont également sensibilisés aux problèmes pouvant être rencontrés (problèmes de connexion, de disponibilité des données, ...) et à la façon de les gérer.
Apprentissages critiques
- AC34.01VCOD : Prendre conscience de la nécessité d’utiliser des moyens spécifiques pour exploiter les Big Data ou les flux de données
- AC34.02VCOD : Défendre ses choix de solution par un argumentaire éclairé
- AC34.04VCOD : Apprécier l’intérêt de l’utilisation d’un gestionnaire de versions de code
SAÉs associées
- SAÉ 5.VCOD.01 : Analyse et conception d'un outil décisionnel
Contenus pour répondre à ces objectifs :
L’interaction avec les graphiques est possible dans un contexte statique mais limitée car elle n’agit que sur la présentation de données pré chargées dans le fichier JavaScript. C’est là qu’intervient le dashboard, qui est en fait une application client serveur, le client se chargeant de la présentation des données alors que la sélection est gérée côté serveur.
Dash est un framework Python permettant de développer des applications web pour la visualisation des données. Il est construit sur des technologies matures et largement déployées :
- Flask est un micro framework web Python
- Plotly est une bibliothèque graphique basée sur D3.js, la référence en matière de data visualisation
- React est une bibliothèque JavaScript développée par Facebook
Les points suivants seront aussi abordés :
- Utilisation de librairies dédiées
- Importation de données stockées
- Automatisation de l’importation de données (gestion d’erreurs, …)
- Tests et recettes de la solution créée
- Comparaison d’outils et de méthodes
Ce cours a été mis en ligne en 2023-2024.
Accéder au cours en ligne : NetUBS
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Les jeux de données utilisés sont :