Chargement et Acquisition de Données

Avant toute analyse, il est essentiel de disposer de données accessibles, structurées et fiables. Ce chapitre explore les différentes stratégies pour acquérir et charger des données issues de sources variées — qu’elles soient locales, distantes ou en temps réel.

Vous y découvrirez les fondamentaux pour bâtir des pipelines robustes et adaptés à la diversité des formats et des architectures de données que l’on rencontre dans les environnements professionnels.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Lecture de fichiers courants : Comment lire des fichiers CSV, JSON, Excel, Parquet ou XML en utilisant les bibliothèques Python adaptées, et comment adapter la lecture à la structure ou au volume des données.

• Connexion à une base de données : Comment se connecter à des bases relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL), interroger des tables, filtrer les données et optimiser les échanges.

• Web Scraping : Comment extraire automatiquement des données à partir de sites web en utilisant des outils comme BeautifulSoup ou Scrapy, tout en respectant l’éthique et les conditions d’utilisation des sites.

• APIs et Services Web : Comment interagir avec des services REST ou GraphQL pour consommer des données en ligne, gérer l’authentification, les formats de réponse (JSON, XML) et le traitement des erreurs.

• Acquisition en temps réel : Comment capter des flux de données continus grâce à des technologies comme Kafka, MQTT ou les WebSockets, pour construire des systèmes réactifs et en temps réel.

💡 Des données bien chargées, c’est déjà la moitié du travail d’analyse accompli.