Industrialisation de projet data
Cette série s’adresse aux projets data réels, du notebook exploratoire au pipeline en production.
Tous les éléments présentés ne sont pas toujours nécessaires : chaque pratique est associée à un niveau de maturité.
🧱 Niveau 1 : Fondations indispensables #
Ce niveau vise la reproductibilité et la compréhension du projet. Tout projet data sérieux devrait au minimum passer par là.
🧪 Environnement et reproductibilité #
- Créer un environnement Python isolé (
venv,poetry,uv) - Gérer les dépendances (
requirements.txt,pyproject.toml)
🗂️ Structurer son projet data #
- Structurer un projet Python orienté data (src/, data/, notebooks/, tests/)
- Séparer exploration et logique métier (le rôle des notebooks)
- Démarrer rapidement avec un template (cookiecutter et conventions)
🔁 Versionner son travail #
- Versionner avec Git (principes, bonnes pratiques)
- Workflow Git simple pour un projet data (branches, commits, GitHub)
📄 Documenter l’essentiel #
- Rédiger un README utile ce que quelqu’un d’autre doit comprendre
- Documenter les hypothèses et décisions choix de nettoyage, transformations, limites
⚙️ Niveau 2 : Projet maintenable #
Ici, l’objectif est de réduire la dette technique et de sécuriser les évolutions.
🧩 Qualité et organisation du code #
- Écrire du code data maintenable fonctions pures, modules, lisibilité
- Centraliser la configuration fichiers YAML/TOML, paramètres
- Gérer proprement les erreurs exceptions explicites
🧪 Tester un projet data #
- Pourquoi tester du code data mythes et réalités
- Tests unitaires avec pytest quoi tester, quoi ignorer
- Tester les données schéma, volumes, valeurs attendues
📋 Journalisation et traçabilité #
- Mettre en place des logs exploitables logging, niveaux, bonnes pratiques
- Tracer les étapes d’un pipeline data
🧰 Niveau 3 : Standardisation et travail en équipe #
Ce niveau concerne les projets professionnels, collaboratifs ou à long terme.
🧼 Standards de code #
- Formatage et linting ruff, black, conventions
- Typage progressif en Python annotations, mypy sans dogmatisme
📚 Documentation avancée #
- Documenter un projet data avec Sphinx / MkDocs
- Documenter des pipelines et flux de données
🧪 Tests avancés #
- Tests d’intégration data
- Tests de non-régression
- Limites des tests en data science
🏗️ Architectures data (panorama) #
- Batch, streaming, pipelines
- Où placer le code, les données, les modèles
- Quand une architecture devient nécessaire
- Architectures data : panorama rapide
🚀 Niveau 4 : Industrialisation et production #
À activer uniquement si le projet le justifie. Tout projet data n’a PAS vocation à atteindre ce niveau.
🐳 Conteneurisation #
🔄 Automatisation et CI/CD #
- Pipeline de tests automatisés
- CI/CD pour projets data
- Déployer sans se tirer une balle dans le pied
⏱️ Orchestration et exécution #
- Scripts, cron, Airflow, Prefect : que choisir
- Industrialiser un pipeline batch
🔐 Sécurité et configuration #
- Gérer les secrets et variables d’environnement
- Séparer code, configuration et données
🛠️ Niveau 5 : Exploitation et vie du projet #
Le projet tourne : maintenant il faut le surveiller et le faire évoluer.
📊 Surveillance et monitoring #
- Surveiller les exécutions
- Détecter les erreurs et anomalies
- Monitoring minimal vs avancé
- Déploiement et surveillance
📉 Qualité et dérive des données #
- Données manquantes, dérive, ruptures
- Signaux faibles vs alertes critiques
🔄 Maintenance #
- Gérer la dette technique
- Reproductibilité long terme
- Quand et comment refactorer
- Divers et bonus (⚠️ à reprendre puis à supprimer)