Home Credit : Implémentez un modèle de scoring

Lien vers le Dashboard de prédiction d'octroie ou de refus de crédit


lien streamlit github cloud : http://54.91.81.145
lien dashboard de l'instance EC2 : 
https://projet7.streamlit.app/
(streamlit app)

fichier introductif permettant de comprendre l'objectif du projet et le découpage des dossiers, pour les applications dashboard et API

Objectif du projet : Mettre en place un tableau de bord interactif afin que les responsables du service client puissent non seulement clarifier au mieux les décisions d'attribution de prêts, mais aussi offrir à leurs clients la possibilité d'accéder aisément à leurs données personnelles et de les consulter.

On a déployé un dashboard qui fait appel à une api en utilisant la stack ec2, fast_api, streamlit, github et nginx
Afin de s’assurer du bon fonctionnement de l’API,  des tests unitaires sont effectués sur certaines fonctions
La CI/CD fait appel à des models et un dataset qui a dû être simplifié (on utilise un échantillon) afin de fonctionner.

Voici l'arborescence du site dont le répertoire  est disponible sur github à l'adresse : https://github.com/githublaure/streamlit_dashboard/tree/main
 

Découpage des dossiers :
(base) MacBookPro:streamlit_dashboard laureagrech$ tree -L 2
.
├── Readme.me
├── api
│   ├── api.py
│   └── requirements_api.txt
├── common_requirements.txt
├── dashboard
│   ├── requirements_dashboard.txt
│   ├── streamlit_dashboard.py
│   └── streamlit_dashboard_online.py
├── data
│   ├── datasources
│   └── processed
├── datadrift
│   ├── 4-data-drift.ipynb
│   └── data_drift_report.html
├── models
│   ├── shap_explainer.pkl
│   └── xgb_pipeline_tuned.pkl
├── notebooks

│   ├── 1-exploratory-data-analysis.ipynb
│   ├── 2-feature-engineering.ipynb
│   ├── 3-modelling.ipynb
│   ├── 4-data-drift.ipynb
│   └── requirements_modelling.txt
├── tests
│   ├── requirements_tests.txt
│   ├── test_api.py

Ces fichiers sont « partiellement » déployés via  le service EC2 AWS car seuls les fichiers nécessaires au déploiement sont téléchargés sur AWS (les instances sont limitées en termes d’espace). 
Ainsi seuls les packages relatifs au dashboard sont téléchargés sur l’instance du dashboard et les packages relatifs à l’api sur l’instance de l’api, d’où les différents fichiers requirements.
On retrouve donc sur une instance EC2 le dashboard et sur une autre instance EC2  l'API.
A chaque modification du code, et donc à chaque push, github action vient déclenché la ci/cd et lance les tests unitaires de l’api afin que le dashboard soit à jour.