Data Log, revue de presse Data #5

Jonathan Chauvin
Oct 13 · 4 min read

Ce mois-ci, la team Data de SFEIR Lille vous propose un nouveau Datalog !

Nous essayons d’aller plus loin cette fois-ci : nous vous avons concocté une sélection des meilleurs articles que nous avons lu le mois dernier.

Pourquoi ? Nous nous sommes aperçus que beaucoup d’articles que nous lisions dataient de plus d’un mois, mais restent néanmoins d’actualité, qu’ils traitent d’une technologie, d’une bonne pratique, etc. Nous souhaitons donc les conserver dans notre sélection.

Mais ne vous en faites pas, nous privilégions toujours les articles les plus récents dans ce nouveau format!

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1# Google Next !

https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/register-now-for-google-cloud-next21

Google Next 21 a commencé ce mardi 12 octobre pour deux jours, peut-être n’est-il pas trop tard pour vous inscrire ! ! Des rediffusions sont et seront disponibles pour les retardataires ;)

Comme toujours, Google y présente ses nouveautés, ses “keynotes” et des cas réels/pratiques d’utilisation de sa plateforme cloud.

Si comme moi vous ne savez pas où donner de la tête parmi tout le contenu, sachez qu’il est possible de créer une playlist personnalisée grâce au gros bouton “My Playlist” en haut à droite (une fois connecté), c’est beau la data!

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2# Data Science for Beginners

https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners

Les ingénieurs cloud de Microsoft vous proposent un panel d’exercices liés à la Data Science, la Data Visualization, la Data Analyse…

A travers 20 leçons ponctuées de quizz, vous pourrez d’abord vous familiariser avec la Data Science puis vous exercer sur des cas plus complexes.

L’exercice est prévu sur 10 semaines, saurez vous achever votre quête ?

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3# Dans le sport, la data ne sert pas qu’à battre des records

https://usbeketrica.com/fr/article/dans-le-sport-la-data-ne-sert-pas-qu-a-battre-des-records

La nouvelle paire de basket 4DFWD Adidas fait rêver n’importe quel athlète, elle combine aujourd’hui 20 ans d’expertise et réduit le freinage des coureurs de 15% par rapport à des baskets classiques.

Cette innovation est aujourd’hui possible grâce aux données recueillies par des dizaines de scientifiques et des centaines d’études, qui demain pourrait peut-être permettre aux athlètes d’optimiser leurs performances, leur équipement mais aussi leur entraînement !

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4# Keeping Things Stupidly Simple With Pulsar and Kafka

https://www.jesse-anderson.com/2021/09/keeping-things-stupidly-simple-with-pulsar-and-kafka

Cet article met en lumière la simplicité d’un besoin et la nécessité de rester concentré autour du besoin premier.

La simplicité amène à des solutions plus adéquates et Kafka n’est pas forcément bon pour tout. Apache Pulsar est présenté dans cet article comme une alternative pragmatique là où Kafka n’est pas adapté.

Spoiler: Apache Pulsar n’est pas non plus adapté à tout!

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5# Databricks SQL: Delivering a Production SQL Development Experience on the Data Lake

https://databricks.com/blog/2021/09/30/databricks-sql-delivering-a-production-sql-development-experience-on-the-data-lake.html

Et si vous pouviez connecter toutes vos sources de données SQL à un seul outil afin d’en tirer des analyses ?

Databricks est là !
Grâce à l’utilisation de requêtes SQL et aux templates de Dashboard disponibles, il est possible d’en tirer autant que des outils connus comme Microsoft Power BI.

Les plus ?
Une génération de rapport pdf par mail et des alertes possibles par requête SQL viendront parfaire cet outil !

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N’hésitez pas à nous faire un retour sur ce nouveau format !

Merci de votre lecture et à bientôt !

CodeShake

Learnings and insights from SFEIR community.

Jonathan Chauvin

Written by

Data Engineer at SFEIR

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