Bonnes-Pratiques

Articles dans cette tag.

Tester ses pipelines data : ce qui compte vraiment

Comment tester des pipelines data efficacement. Tests unitaires, d'intégration et de données — les approches pragmatiques qui protègent la production.

Lire la suite →

Traitement incrémental : ne traiter que ce qui a changé

Comment ne traiter que les données nouvelles ou modifiées. Les patterns incrémentaux pour des pipelines efficaces qui arrêtent de tout retraiter.

Lire la suite →

Gestion des erreurs dans les pipelines data

Comment gérer les erreurs dans les pipelines data. Retry, modes de défaillance, alertes et dégradation gracieuse pour des pipelines résilients.

Lire la suite →

Pipelines idempotents : lancer deux fois, obtenir le même résultat

Comment construire des pipelines data idempotents. Les lancer plusieurs fois sans risque, éviter les doublons et garantir un retraitement fiable.

Lire la suite →

Qualité des données : les fondamentaux

La qualité des données est le socle de tout projet data fiable. Les 6 dimensions, les erreurs courantes et les stratégies concrètes pour l'implémenter.

Lire la suite →

Le Zen du data engineering

Les principes qui séparent un pipeline fragile d'un pipeline fiable. Inspiré du Zen of Python : lisibilité, explicité, simplicité, pragmatisme.

Lire la suite →

Structurer un projet Python pour les pipelines data

Comment organiser un projet Python data proprement. Arborescence, packaging, configuration et bonnes pratiques pour des projets maintenables.

Lire la suite →

Python pour le data engineering

Les bases de Python pour le data engineering. Les librairies essentielles, les patterns courants et les bonnes pratiques pour écrire des pipelines solides.

Lire la suite →

Les outils essentiels du data engineer

Les outils indispensables pour un data engineer : SQL, Python, Git, Docker, Airflow et bases de données. Construire sa boîte à outils.

Lire la suite →