Voici les technologies que j'aime et que j'utilise au quotidien

ma philosophie est de rester focalisé sur ce qui apporte réellement de la valeur. C'est pourquoi je mise sur Django, un framework que je maîtrise. Il me permet d'éviter le superflu et de construire des solutions solides et éprouvées. Avec l'appui de Pandas, Plotly et Dash, je peux me consacrer pleinement à répondre aux besoins spécifiques de mes clients, plutôt que de courir après la dernière tendance éphémère. Ici, vous découvrirez comment cette approche orientée technologie et client guide chacun de mes projets.

Framework

  • Django

    Django est un framework de développement web de haut niveau écrit en Python. Il encourage le développement rapide et la conception propre, et fournit une architecture "batteries-incluses".

  • Plotly Dash

    Plotly est une bibliothèque Python pour la création de visualisations interactives de qualité. Avec Plotly, les graphiques ne sont pas seulement statiques, mais ils peuvent être explorés, zoomés, et adaptés selon les besoins. Il prend en charge une variété de types de graphiques, allant des graphiques linéaires simples aux cartes géographiques complexes. Dash est un framework pour construire des applications web analytiques entièrement en Python. Avec Dash, nous pouvons créer des tableaux de bord interactifs et des applications d'analyse de données, en les associant avec des visualisations Plotly.

Bases de données et data

  • Postgresql

    PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle objet open source reconnu pour sa robustesse, sa flexibilité et sa conformité aux normes SQL. Alliant puissance et extensibilité, il supporte aussi bien les données relationnelles que non relationnelles, offrant ainsi une polyvalence pour divers types d'applications. Avec des fonctionnalités avancées comme les transactions ACID, le chiffrement des données et une sécurité basée sur des rôles, PostgreSQL se distingue comme un choix solide pour garantir l'intégrité, la fiabilité et la sécurité des données, tout en bénéficiant du support d'une vaste communauté open source.

  • Pandas

    Pandas est une bibliothèque logicielle open source en Python destinée à la manipulation et à l'analyse des données. Elle fournit des structures de données rapides, flexibles et expressives conçues pour rendre le travail avec des données "relationnelles" ou "étiquetées" à la fois facile et intuitif. Grâce à ses puissantes fonctions pour charger, filtrer, manipuler, aggréger, et visualiser des jeux de données, Pandas est un outil incontournable pour les data scientists et les analystes de données travaillant en Python.

  • SimPy

    SimPy est une bibliothèque de simulation basée sur des processus pour Python. Elle permet de modéliser des événements discrets dans le temps à l'aide des concepts de processus, pour lesquels SimPy fournit des primitives. Que ce soit pour la simulation de systèmes, tels que les réseaux, les ateliers de production ou les serveurs, SimPy offre une manière élégante et intuitive de modéliser les comportements et les interactions dans ces systèmes, le tout de manière asynchrone.

  • Scikit Learn

    Scikit-learn est une bibliothèque de machine learning en Python qui fournit des outils simples et efficaces pour l'analyse prédictive des données. Elle intègre une grande variété d'algorithmes de classification, de régression, de clustering et de réduction de dimensionnalité. Scikit-learn est largement adopté par la communauté de la science des données pour développer et déployer des modèles de machine learning, offrant ainsi un écosystème robuste pour l'apprentissage automatique.

Production

  • AWS EC2 (Elastic cloud computing)

    est un service web qui offre des capacités de calcul redimensionnables dans le cloud. Il est conçu pour faciliter la mise à l'échelle des applications web et pour rendre le déploiement plus flexible. Avec EC2, les utilisateurs peuvent lancer des instances virtuelles, gérer les ressources réseau, stocker des données et surveiller leurs systèmes en temps réel. Offrant une vaste sélection de types d'instances optimisées pour différents cas d'utilisation, EC2 permet aux entreprises de choisir l'environnement d'exécution idéal pour leurs applications, tout en bénéficiant de la sécurité, de la fiabilité et de l'évolutivité de l'infrastructure Amazon.

  • Nginx

    Nginx est un serveur web open source extrêmement performant qui peut également agir en tant que serveur proxy inverse pour HTTP, HTTPS, SMTP, POP3 et IMAP. Conçu pour offrir une faible consommation de mémoire et une haute concurrence, Nginx est particulièrement efficace pour servir du contenu statique et pour équilibrer la charge entre plusieurs serveurs back-end. Sa configuration modulaire et sa capacité à gérer simultanément des milliers de connexions sans compromettre la vitesse en font un choix privilégié pour les sites web à fort trafic et les applications web modernes.

  • Gunicorn

    Gunicorn est un serveur HTTP WSGI pour Python. Il s'agit d'une interface entre les applications web et les serveurs web, et il est particulièrement adapté pour travailler avec des applications web écrites en Python, comme celles développées avec Django ou Flask. Gunicorn "Green Unicorn" est conçu pour offrir des performances légères et est souvent utilisé en conjonction avec des serveurs web comme Nginx pour créer une architecture robuste et hautement disponible pour les applications web.

Gestion de projet

  • Github

    GitHub offre aux développeurs une plateforme pour héberger et versionner du code, collaborer avec d'autres, et contribuer à des projets open source. Ses fonctionnalités, comme les "pull requests", les "issues", et les "actions", favorisent une approche collaborative et transparente du développement.