Introduction
La vraie puissance des données réside dans la manière dont elles sont visualisées.
Bienvenue dans mon projet Streamlit et Docker pour l’Analyse des Données. Ce projet a pour objectif de créer une application interactive de visualisation des données utilisant les technologies Streamlit et Docker. L’application permet de lire des fichiers CSV, d’analyser les données et d’afficher des métriques et des visualisations pertinentes en quasi temps réel.
Contexte
Dans de nombreux projets de data Engineering et d’analyse de données, la visualisation des résultats est cruciale pour comprendre et interpréter les informations. Streamlit est une bibliothèque Python qui facilite la création d’applications web interactives pour la visualisation des données. En utilisant Docker, nous pouvons garantir que notre application est facilement déployable et fonctionnera de manière cohérente sur différentes plateformes.
Objectifs
- Simplicité et Rapidité : Fournir un moyen simple et rapide de visualiser des données à partir de fichiers CSV.
- Interactivité : Offrir une interface utilisateur interactive permettant d’explorer les données et de calculer des métriques clés.
- Portabilité : Utiliser Docker pour assurer que l’application peut être déployée et exécutée facilement sur n’importe quelle machine sans souci de compatibilité.
Fonctionnalités
- Lecture de fichiers CSV : Chargement et affichage des données provenant de fichiers CSV.
- Calcul de Métriques : Calcul et affichage de statistiques descriptives telles que la moyenne, la médiane, et les valeurs minimales et maximales.
- Visualisation des Données : Graphiques interactifs pour explorer les tendances et les distributions des données.
- Déploiement avec Docker : Conteneurisation de l’application pour une installation et une exécution simplifiées.