Data Science en production avec R — Quels enjeux ? Quelles solutions?

Intervention au Meetup Lyon Data Science

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1. Data Science en production avec R
   Quels enjeux ? Quelles solutions?
   Colin FAY - ThinkR
   2018-11-05
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2. $ whoami
   Colin FAY
   Data Scientist & R-Hacker chez ThinkR, agence spécialisée en Data Science et en
   langage R.
   Cofondateur du Breizh Data Club, et fondateur de Data-Bzh.
   http://thinkr.fr
   http://breizhdataclub.org
   http://data-bzh.fr
   http://twitter.com/_colinfay
   http://github.com/colinfay
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3. ThinkR
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4. Agence d'expert en Data Science et en
   langage R
   Formation
   Analyse
   Développement
   Consulting
   ThinkR
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5. C'est quoi R ?
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6. Langage de programmation, lingua
   franca de la Data Science
   Open Source
   Gratuit
   Multiplateforme
   Modulable
   C'est quoi R ?
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7. R en prod
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8. Facebook
   Google
   Twitter
   Microsoft
   Uber
   Airbnb
   IBM
   Ford
   Capgemini
   Deloitte Consulting
   Gartner
   KPMG
   Un usage en entreprise
   Source : http://www.listendata.com/2016/12/companies-using-r.html
   Et en France ?
   EDF, BNP Paribas, SNCF, Sanofi, RTE, Servier, Orange, Axa, INSEE, Ipsos, Banque de
   France, CNRS...
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9. R en prod, quels enjeux ?
   Utilisabilité
   Accessibilité
   Scalabilité
   Interopérabilité
   Maintainabilité
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10. R en prod, l'enjeu n°1
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11. From CLI...
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12. Colin Fay, ThinkR - http://thinkr.fr 12 / 34
    

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13. ... to IDE ...
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14. Colin Fay, ThinkR - http://thinkr.fr 14 / 34
    

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15. ... to UI
    De la ligne de commande à l'interface utilisateur.
    => Applications web avec Shiny
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17. Shiny
    Produit rstudio
    Facile d'utilisation (enfin, relativement)
    Arrivé dans le monde R en 2012
    Omniprésent dans les conférences et les meetups R
    Colin va nous montrer des exemples
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18. D'autres exemples
    Gallerie Shiny: https://shiny.rstudio.com/gallery/
    Show Me Shiny https://www.showmeshiny.com
    Shiny showcase https://www.rstudio.com/products/shiny/shiny-user-showcase/
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19. Problème
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20. Rendre le code rapide
    Rendre le code accessible
    Rendre le code maintenable
    => Passer de la R&D à la production
    => D'une app "qui marche sur sa
    machine" à la production
    Scalabilité
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21. Problème
    R est 'single-threaded'
    Solution
    Programmation asynchrone.
    {future} & {promises}
    Programmation asynchrone
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22. JavaScript
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23. Logiciel libre récent (2013)
    Empaqueter une application et ses
    dépendances dans un conteneur
    isolé
    Déployable "partout" (sur sa
    machine, sur un serveur local, sur le
    cloud...)
    => Adieu "Works on my machine"
    Docker
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24. Shiny Proxy
    Une app shiny == une image
    Un visiteur == un containeur
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25. Colin Fay, ThinkR - http://thinkr.fr 25 / 34
    

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26. Publication en clic-boutton
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27. Shiny Server
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28. RStudio Connect
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29. RStudio Connect
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30. API REST exécutant du R
    Requêtes http
    Format "lisible" par d'autres
    langages
    Interopérabilité - R via API
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31. Maintainabilité
    Gestion des dépendances
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32. RSPM
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33. RSPM
    install.packages(
    "pkgtest",
    repos = "http:////latest",
    type = "source"
    )
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34. colin@thinkr.fr
    http://twitter.com/_colinfay
    http://twitter.com/thinkr_fr
    https://github.com/ColinFay
    https://thinkr.fr/
    http://colinfay.me/
    breizhdataclub.org/
    Merci !
    Colin Fay
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