Kata sur le refactoring et les tests unitaires

Laura NATAF

Notre consultant Yusuf a présenté la semaine dernière, à 8 développeurs spécialisés en développement C#, un KATA, c’est-à-dire un exercice consistant à apprendre en s’exerçant jusqu’à ce que le sujet soit maîtrisé par les participants.

Le sujet était le “Tennis refactoring Kata”, basé sur le language C#, et les idées ont fusionné tout au long de cette soirée spéciale organisée au sein de nos locaux.. L’échange fut le maître mot de ces quelques moments, suivis par une dégustation de pizzas au feu de bois autour de notre table de cuisine.

Voici quelques clichés représentatifs ! :)

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Quoi de neuf sur Microsoft?

 

Il est primordial de se tenir informé des évolutions de son environnement de développement et de faire ce qu’on appelle communément de la veille techno. En ce qui me concerne, j’interviens sur une mission en tant développeur C# et je m’informe continuellement .

Découvrez ainsi mon retour sur les dernières versions Microsoft .NET 4.7 et Visual Studio 2017.

picto microsoft

1- .NET 4.7

Microsoft .NET Framework 4.7 est une mise à jour sur place hautement compatible des précédents framework .NET.

ll ajoute principalement des fonctionnalités sur le transfert de données, la communication réseau et le développement d’interfaces utilisateurs

  • Pour le transfert de données, c’est en particulier la classe DataContractJsonSerializer et la sérialisation WCF qui ont été améliorées;
  • Pour la communication réseau, il y a maintenant le possibilité de paramétrer les protocoles TLS par défaut alors qu’auparavant, il était nécessaire de coder;
  • Pour les technologies liées aux interfaces utilisateurs, on peut noter des fonctionnalités supplémentaires dans ASP.NET, WINFORM, WPF. Par exemple, la gestion de la mémoire pour ASP.NET, que ce soit au niveau du cache ou des ressources disponibles. Pour WINFORM ou WPF, il y a la gestion de la haute résolution (meilleur rendu graphique sur les moniteurs haute résolution), ou la gestion du tactile et du stylet (pour les moniteurs tels que la surface pro de Microsoft).

2 – Visual Studio

Visual Studio est une suite de logiciels conçue par Microsoft. Plus précisément, il s’agit d’un ensemble complet d’outils de développement permettant de générer des applications web ASP.NET, des services web XML, des applications bureautiques et des applications mobiles.

Visual Basic, Visual C++, Visual C# utilisent tous le même environnement de développement intégré (dit IDE), qui leur permet de partager des outils et facilite la création de solutions faisant appel à plusieurs langages.

Par ailleurs, ces langages permettent de mieux tirer parti des fonctionnalités du Framework .NET.

La dernière version est Visual Studio 2017. Voici les principales évolutions recensées sur cette version :

  • L’IDE est plus rapide plus réactif et est moins gourmand en consommation mémoire. Il contient bon nombre d’outils permettant d’être plus productif. On peut noter par exemple, la notification des tests unitaires faite en temps réel (pas uniquement pour mstest mais aussi Nunit et Xunit). Il en est de même pour la validation de dependance d’architecture. Cela risque de faire de l’ombre sur des outils comme Ncrunch;
  • Les tâches sont simplifiées : plus besoin de gérer les branches GIT via une extension comme gitextensions, visual studio l’intègre. Il est maintenant possible de configurer notre environnement de développement et le retrouver sur le poste que l’on souhaite en utilisant la gestion des extensions itinérantes;
  • Des raccourcis ont été ajoutés pour naviguer plus facilement dans une solution (on retrouvera des raccourcis similaires à ceux proposes par Resharper ou Productivity power tool);
  • Le développement d’application mobile: il est désormais possible d’innover et d’obtenir des résultats rapidement grâce à Xamarin, qui regroupe les exigences des différentes plateformes mobiles en une seule base de code ;
  • Il y a également beaucoup de nouveautés sur le debogage, notamment la gestion améliorée des erreurs.

N’hésitez pas à tester ces nouveautés et nous faire part de votre retour d’expérience !

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Introduction à la Data Science

Eric Dupuis

On en entend parler de plus en plus de nos jours, des termes comme « big data » ou « machine learning » commencent même à être connus du grand public. Si la problématique est présente chez les grands du web comme facebook ou google depuis assez longtemps, l’utilisation de toutes ces techniques commence à se démocratiser. La république en marche aurait même utilisé certaines de ces techniques afin de mieux cibler son électorat pour faire du porte à porte lors des dernières élections par exemple. Mais qu’est-ce exactement que la data science et quel(s) domaine(s) recouvre-t-elle ?

 

1-    La Data Science : un domaine vaste

On retrouve un grand nombre de notions qui font partie, de près ou de loin, de la Data Science.

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A première vue, cela peut sembler un peu compliqué. Essayons d’y voir plus clair en définissant plus précisément 2 de ses expressions emblématiques.

 

2-    Big Data ou Data Science ? Kesako ?

Le « big data » désigne l’ensemble des techniques permettant l’exploitation et l’utilisation (analyse, tri, accès…) de très gros volumes de données. Ce domaine, très vaste, passe du stockage des données lui-même (avec des technos noSQL comme cassandra ou mongoDB), aux plateformes de traitements permettant une puissance de calcul suffisante pour traiter de tels volumes notamment en parallélisant les calculs (hadoop, mapReduce), des techniques d’analyse et de tri (statistiques, réseaux de neurones…).

La data science, désigne l’ensemble des techniques qui permettent d’analyser et de trier les données. Elle mélange modélisation mathématique et statistique ainsi qu’informatique. La data science s’applique donc aux données en général, pas spécifiquement au big data et c’est elle qui va nous intéresser principalement dans ce billet.

Si la majeure partie des techniques de data science existent depuis une trentaine d’années, ce n’est que récemment que nombre d’entre elles ont commencé à porter leurs fruits. Essentiellement grâce au big data. En effet, de nombreux modèles complexes nécessitent une grande quantité de données (et la puissance de calcul qui va avec) afin de révéler leur potentiel.

 

3-    Une approche avant tout mathématique

De façon très basique, la data science consiste à modéliser le comportement de données afin de prédire ou de trier ces données. Selon que le modèle choisi sera plus ou moins bien adapté aux données, on obtiendra des résultats plus ou moins intéressants.

Le domaine étant assez vaste, on va ici se limiter à l’étude de l’apprentissage automatique (machine learning).

Avant d’aller plus loin, il est nécessaire de préciser un peu ce que l’on entend par donnée. De manière générale, une donnée est une information qui concerne la réalité. Pour simplifier les choses on regroupe en général ces données autour d’un objet d’étude (par exemple un individu) et on rassemble alors ces données dans un tableau avec des colonnes décrivant l’objet de l’étude (par exemple si on s’intéresse aux individus, on pourra avoir des colonnes telles que nom, prénom, age, sexe, taille, poids, couleur des yeux, des cheveux…) et des lignes chacune décrivant un cas différent de l’étude.

En science des données, on distinguera essentiellement 2 types de données : les données discrètes (au sens statistique du terme) qui ont un nombre fini (raisonnable) de valeurs possibles, et les données continues qui peuvent prendre un nombre infini de valeurs différentes (ou très grand).

A suivre….

Dans le prochain article, nous rentrerons encore plus dans le détail de la Data Science et je vous exposerai ainsi les modèles et prédictions liés.

 

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Soirée d’inauguration Ossia Conseil

Laura NATAF

La famille Ossia Conseil s’agrandit et on peut toujours compter sur la présence de nos Ossians pour nous accompagner dans cette magnifique aventure !

Merci d’être venus si nombreux à cette belle soirée d’inauguration.

On vous avait promis des photos… en voici quelques-unes!

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