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PYTHON : spécificités

PYTHON est un langage de programmation orienté objet très facile à utiliser. Des versions de PYTHON existent sous Windows, Linux et toutes les autres plateformes. PYTHON peut être utilisé dans divers contextes: développement web, de logiciels , de réseau, de bases de données.

Les métiers possibles liés à Python

Ingénieurs Big Data, Data Analysts et Data Scientists

Il y a plusieurs métiers relatifs à Python. En effet, l'arrivée de ce langage a impacté les technologies Big Data, puisque les métiers du secteur informatique ont connu de réelles évolutions.

Par ailleurs, les ingénieurs Big Data ont un ancrage logiciel python. Ils se font formés sur tous les outils de Big Data. Ils écrivent assez facilement les logiciels de cet environnement.

Aussi, les Data analyst se servent des outils informatiques et des techniques statistiques pour organiser et synthétiser les données. Ils sont sollicités par les entreprises pour les prises de décision diligentes et rendement menées. Ils se basent sur les volumes d'informations traitées et ont une bonne maîtrise de tous les outils caractéristiques du Big Data.

D’autre part, on ne peut pas occulter les Data scientist R&D. Pour leur mission Python, ils se servent également de leurs compétences Hive et Spark.

Développeurs Python, DevOps et Chief Data Officers

Les développeurs Big Data grâce à Python utilisent mieux les compétences et connaissances en mathématiques appliquées. Pour cela, ils se servent de différents algorithmes en utilisant Python.

Les DevOps sont des administrateurs Big Data qui utilisent également le langage Python. Ils sont sollicités dans les entreprises pour configurer et optimiser les technologies Big Data. Ils debuggent les erreurs.

Aussi, les architectes Big Data avec Python conçoivent les architectures ainsi que les combinaisons technologiques.

Les Chief Data Officer utilisent également Python. Ce sont des directeurs de la data qui sont connus comme les gardiens de l'éthique. Ils sont placés à la tête d'un personnel rompu à des tâches informatiques de haut niveau. Ils interviennent que ce soit dans l'acquisition, que ce soit dans l'analyse ou dans l'exploitation minutieuse des données. Ils sont au cœur de l'approvisionnement des données cohérentes et intéressantes pour les entreprises.

A quoi correspond Python ?

Python désigne un langage de programmation multi-paradigme, interprété et surtout multiplateformes. Il est utilisé dans la programmation structurée, impérative, orientée objet et fonctionnelle.

Python possède un typage dynamique assez fort. Il a une gestion automatique au niveau de la mémoire ainsi qu'un système de gestion dite d'exceptions. Python ressemble étrangement à Ruby, à Perl, à Scheme, à Tcl et à Smalltalk.

Le langage Python est sous une licence proche de BSD4. Il s'agit d'une licence libre. Il fonctionne sur toutes les plates-formes informatiques. On peut s'en servir sur les ordinateurs centraux, les Smartphones que ce soit de Windows ou soit d'Unix.

Aussi, les développeurs Python s'en servent avec GNU/Linux via Android, macOS, et iOS. Le langage Python est traduit en .NET ou en Java. Il est mis sur le marché afin d'optimiser nettement la productivité des programmeurs. Il leur offre des outils de bon niveau de même qu'une syntaxe facile à utiliser.

Python est bien apprécié par les pédagogues. Pour eux, ce langage aide à vite initier les apprenants aux différentes notions de base de la programmation.

Les caractéristiques du langage Python

Différences entre Python et les autres langages de programmation

Python est un langage issu de la combinaison entre les langages SmallTalk et ABC. Il propose un modèle qui prend appui sur le tout objet.

La distinction avec les autres langages informatiques est nette. Il se différencie par sa portabilité et par son ouverture. Le but poursuivi par son créateur est de proposer aux développeurs un langage extensible facilement.

Le langage Python devrait servi sur plusieurs plateformes. L'implémentation standard pour Python est étendue en C. Il existe en outre d'autres projets parallèles qui assurent le fonctionnement de l'interpréteur au niveau des environnements multiples.

CPython est d'ailleurs considérée comme une implémentation de référence. Elle est préférée par les core developers de l'outil Python. On peut le télécharger sur la plateforme officielle.

Facilité d’utilisation de Python

Par ailleurs, les développeurs ont accès à plusieurs bibliothèques C telles que libxslt via lxml et libxml. Pour écrire plus facilement une extension en C avec Python, CTypes est préférée. SWIG rend l'écriture des capsules automatiques.

Aussi, il faut remarquer que Python reste un langage dynamique, portable, gratuit et extensible. Il admet une approche modulaire qui est orientée objet de la programmation.

La portabilité de Python se remarque à travers les multiples variantes d'UNiX ainsi que sur les OS propriétaires. C'est le cas de BeOS, MacOS, M$-DOS, NeXTStep et les variantes de Window.

Enfin, Python est un outil gratuit. Il aide sans aucune restriction dans les projets commerciaux. Il convient à des scripts ayant une dizaine de lignes. C’est pourquoi les développeurs s'en servent pour leurs projets complexes.

Les domaines d'application de Python

Création de scripts avec Python

Les développeurs Python en freelance se servent de cet outil dans différents domaines d'application. Il s'agit notamment de l'initiation à la programmation objet.

Le langage Python est utilisé au niveau des scripts d'administration système de même que ceux d'analyse des fichiers textuels. Les développeurs de logiciel s'en servent au cours des développements relatifs au web.

Aussi, Python est utilisé dans les scripts CGI, dans le développement des navigateurs Web, des agents intelligents, des moteurs de recherche et des objets distribués. Il est très performant pour accéder aux bases de données et réaliser des interfaces graphiques pour les utilisateurs.

Combinaison de librairies avec Python

Il faut également souligner que Python ne permet pas d'écrire les algorithmes. Il est sollicité pour combiner et bien évidemment mettre en œuvre les librairies de calcul réalisées en langage compilé.

Ainsi, certains projets représentatifs sont basés sur Python. Cela nécessite l'expertise des développeurs en la matière. Ce langage a été utilisé sur Zope et CPS. Zope désigne un serveur d'application très innovant. Les moteurs de recherche tels que Google ou même Yahoo ont été conçu à partir de ce langage.

Comment travailler en tant que freelance Python ?

Travailler en tant que développeur Python freelance demande une bonne organisation et des compétences avancées dans le domaine. De leur côté, les clients se limitent à des détails qui ne sont pas très clairs. Le professionnel est alors obligé de se consacrer à la recherche de plus d’informations pour répondre à leurs demandes. De plus, Python exige un maximum de savoir-faire, étant un langage de programmation très apprécié.

Devenir programmeur freelance Python

Un ingénieur développement Python profite de tous les atouts du travail en freelance : flexibilité en matière de temps et de revenus, travailler à son propre rythme, liberté, etc. Pour y arriver, il faut commencer par acquérir les compétences nécessaires. Vous devez alors vous familiariser avec les bases du langage Python. Les principaux concepts à maîtriser incluent les structures de données, les boucles, les fonctions et les instructions éventuelles.

Si un client lui présente une problématique, le Python Django freelance doit être en mesure de proposer une solution adaptée à l’aide de ce langage de programmation. Le professionnel doit donc avoir la capacité de cerner la logique du programme. Il est aussi obligatoirement apte à booster ses compétences logiques pour prendre des mesures adéquates face à des problèmes complexes. Pour ce faire, il a recours à un large choix d’outils d’analyse qui sont accessibles gratuitement sur Internet.

Ingénieur développement Python : travailler en tant que spécialiste

Le Python data engineer doit se faire remarquer pour ses prouesses dans le maniement de son langage de prédilection. À titre de rappel, Python est un langage simple et accessible à tous. N’importe qui peut, de ce fait, maîtriser ses bases. Pour attirer l’attention des clients, malgré la forte concurrence, il doit se mettre dans la peau d’un vrai spécialiste.

Vous pouvez approfondir vos connaissances pour devenir un web Python Django ou Flask. Mieux encore, les domaines auxquels vous pouvez vous lancer sont loin d’être limités : machine learning, ethical hacking, web scraping, etc.

Trouver des missions Python freelances en ligne

Les missions et les nouvelles offres ne sont pas rares pour un développeur Python. Disposant de compétences dans cet univers, vous avez accès à des applications web très variées avec Flask, Django, Falcon et Pyramid. Il vous est également possible de jouer avec diverses solutions IoT via PyQt, wxPython et PyGTK.

Le développeur Python freelance peut également utiliser des applications Data Science, afin d’accéder à des concepts avancés, comme Machine Learning et Big Data. S’il possède des compétences avec les outils spécifiques, comme Frabric, Ansible ou SaltStack, il peut exercer des missions DevOps.

En réalisant son activité en freelance, l’ingénieur développement Python collabore avec divers acteurs en ligne. Ils incluent les directeurs de projets, les chefs de projets digitaux, les architectes, les consultants et les testeurs. Pour trouver facilement ses clients potentiels, il doit constituer un bon portefeuille. À défaut d’antécédents professionnels, le Python data engineer peut commencer par faire des projets personnels.

Exemple de missions de Trong Hieu, freelance PYTHON résidant dans les Hauts-de-Seine (92)

EXPERIENCES PROFESSIONNELLES

09/2016 – PRÉSENT
CONSULTANT INGÉNIEUR BIG DATA/DATA SCIENTIST
Missions :
• 03/2018 – présent, BNP Paribas Securities Services, Pantin. Equipes : Datalab & Data Technology Office.
o Rôles : Consultant Ingénieur Big Data/Data Scientist
o Installation et maintenance des plateformes de développement pour les data scientists et data
ingénieurs :
▪ MapR versions 5 & 6.
▪ JupyterHub (Python), Rstudio Server (sous forme d’images Docker), Gitlab.
▪ Monitoring : Grafana, ElasticSearch/APM/FileBeat/Logstash/Kibana.
▪ Maintenance/monitoring d’un serveur Dell PowerEdge 4 GPUs Tesla V100.
o Conception des architectures pour des produits Machine Learning/Intelligence Artificielle :
▪ choix de frameworks (pour le development des APIs et pour les algorithmes Machine Learning),
▪ choix d’algorithmes et de stratégie de traitement de données.
o Django/Flask (Python) + Gunicorn pour les microservices Machine Learning (APIs). Déploiement
des prototypes, MVP (Minimum Viable Products) avec Docker.
o Développement d’une plateforme web (Django/Python, Html, Bootstrap, JQuery, base de données
PostgreSQL) pour des compétitions data science en interne, permettant le classement.
o Apache Drill pour des requêtes de données sur le DataHub (en collaboration avec BNP Paribas CIB,
Paris 19e
).
o Projet WAVE (E-Liquidity) : PySpark et ElasticSearch pour l’intégration, l’indexation et l’extraction
des données de trading (********sactions des assets/securities), Python Plotly avec JavaScript pour la
visualisation des données de trading.
o Etude sur Neo4j + Linkurious pour la navigation des bases de données graphe (Ontology, ISO
20022).
o Projet d’expérimentation de Scraping de web avec Selenium pour l’extraction des définitions des
termes financières.
o Projet Client Risk View : Optimisation des requêtes. Réduction du temps de requêtes de 1h ou plus
à environs 20 secondes grâce au changement de technologie.
Projet Smartchaser (en production) : prédiction des étapes à venir sur la vie d’un trade.
▪ Choix & entrainement des modèles machine learning avec Scikit-learn (tâche Data Science).
▪ Déploiement des APIs avec Django + Gunicorn (web) + Celery (exécution des tâches) + Redis
(base de données pour stocker les modèles en mémoire) sur le Cloud ITG (IT Groupe BNP).
o Projet Classification des e-mails (en production, en collaboration avec BNP Paribas CIB, Paris 19e
) :
▪ Modèles de classification des e-mails/documents avec le Traitement de langage naturel et
Machine Learning (Python Scikit-learn, Pandas, Numpy, Gensim, etc.) (tâche Data Science).
▪ Déploiement des APIs (micro-services) avec Flask + Gunicorn sous forme des conteneurs
Docker avec l’aide de Docker-compose sur le Cloud IV2 (BNP CIB).
▪ Intégration avec le serveur Microsoft Exchange pour les opérations telles que déplacer les mails,
les mettre en différents niveaux de priorité, changer la catégorie, etc. Stockage des modèles
Machine Learning : Bucket S3 (Python Boto3). Monitoring des APIs avec ElasticAPM, Kibana.
o Etudes sur les applications des frameworks de Deep Learning pour la classification de texte, la
reconnaissance d’images (Keras, Tensorflow, Pytorch).
o Développement d’une plate-forme web d’expérimentation/démonstration de différents axes
d’application du traitement de langage naturel : chatbot, génération de texte, résumé de texte,
question/réponse.
o Environnements techniques :
▪ Linux RedHat RHEL/Ubuntu; MapR Hadoop, Spark, Docker; API REST.
Python (Scikit-learn, Pandas, Numpy, Gensim, etc.), Shell script, Html, Javascript.
▪ Apache Drill, ElasticSearch, Neo4j, Parquet, Oracle, PostgreSQL, S3 (Python Boto3).
▪ GitLab/BitBucket; Jenkins; Pylint (style de code) ; Elastic stack, Grafana.
▪ Tests unittaires (Pytest, unittest, py-cov, coverage).
▪ DevOps : Confluence, GitLab/BitBucket.

11/2017 – 03/2018, QuantHouse, Paris
o Rôle : Consultant Ingénieur Big Data
o Solution Big Data pour une procédure de vente automatique des données historiques de trading
en provenance de différents marchés (CME, LES, CBOT, EUREX, etc.).
o Spark/Scala avec la distribution MapR pour le pré-traitement de données, l’intégration et
l’extraction.
o ElasticSearch pour l’indexation et des requêtes rapides des méta-données.
o Développement d’un démon pour des tâches récurrentes/périodiques.
o Environnements techniques :
▪ Linux Debian, MapR, Spark, Oozie, Drill ;
▪ Scala, Shell script, Python (script).

• 12/2016 – 11/2017, Groupe Randstad France, Saint-Denis
o Rôle : Consultant Ingénieur Big Data/Data Scientist
o Maintenance des plate-formes de développement pour les Data Scientists (Cloudera Hadoop
distribution, JupyterHub).
o Spark/Scala, PySpark, Hive, Impala pour le traitement, l’intégration et l’extraction de données.
o Traitement de langage naturel et Machine Learning (Scikit-Learn,...

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