Auteur du futur

Raphael Kassel

  • MongoDB : tout savoir sur la base de données NoSQL orientée document

    MongoDB est une base de données NoSQL orientée document. Elle se distingue des bases de données relationnelles par sa flexibilité et ses performances. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable pour l’ingénierie des données.

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  • Data Wrangling : Quel est ce processus ? À quoi sert-il ?

    Le Data Wrangling consiste à préparer les données pour pouvoir les analyser. Ce processus est une étape incontournable de la Data Science, et requiert des compétences et des outils spécifiques. Découvrez tout ce que vous devez savoir !

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  • Bokeh : la librairie Python de visualisation nouvelle génération

    L’analyse de données offre de nombreuses opportunités. Toutefois, il peut être difficile d’interpréter les données brutes pour les utilisateurs non techniques au sein d’une entreprise. En présentant les informations pertinentes de façon claire et explicite, la Data Visualisation remédie à ce problème et permet à n’importe qui d’exploiter le Big Data.​

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  • PyCharm : tout savoir sur l’IDE Python le plus populaire

    Depuis plusieurs années, Python compte parmi les langages de programmation les plus populaires pour le développement d’applications. Sa popularité est notamment liée à la simplicité de son code.

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  • Le Treemap : Définition, utilisation, et limites

    La data visualisation représente une démarche indispensable pour tous les analystes des données : elle permet d’obtenir des informations claires et intelligibles qui peuvent être communiquées facilement à toute sorte de public. Le Treemap est un outil important dans la data visualisation et doit être maîtrisé par les Data Scientists et les Data Analysts.

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  • Bases de données open source : Que faut-il savoir ?

    Vous cherchez une solution libre, fiable et performante pour stocker vos données ? Les bases de données open source s’imposent aujourd’hui comme un choix incontournable pour allier maîtrise des coûts, flexibilité et autonomie. Dans cet article, découvrez leur fonctionnement, leurs avantages, et les outils les plus adaptés à votre projet.

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  • DAX Studio : tout savoir sur l’outil d’analyse de requêtes en langage DAX

    Les outils analytiques modernes comme Power BI sont conçus pour délivrer des résultats d’analyse de façon rapide et dynamique. Toutefois, un problème dans le modèle de données ou des calculs trop complexes peuvent ralentir la production du rapport.

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  • GitHub : Fonctionnalités et avantages de cet outil de collaboration

    La plateforme GitHub permet aux programmeurs informatiques de collaborer librement sur des projets de code. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce service massivement utilisé dans la Data Science et le Machine Learning, et comment apprendre à l’utiliser.

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  • Text Mining : Définition, techniques, cas d’usage

    Le Text Mining consiste à utiliser le Machine Learning pour l’analyse de texte. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, fonctionnement, techniques, avantages, cas d’usage…

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  • Les Autoencoders : modèles d’apprentissage non supervisé

    Aujourd’hui, nous nous intéressons à une famille de méthodes d’apprentissage non supervisé, les autoencoders. Autoencoder : Définition Les auto encodeurs sont des réseaux de neurones un peu particuliers qui possèdent exactement le même nombre de neurones sur leur couche d’entrée et leur couche de sortie. Le but pour un auto encodeur est d’avoir une sortie […]

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  • Bases de données relationnelles : Tout ce qu’il y a à savoir

    Les systèmes de gestion des bases de données (SGBD) sont des programmes informatiques qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec une base de données. Pour cela, le SGBD doit avoir un modèle qui définit la manière dont les données sont organisées. Le modèle relationnel est une approche d’organisation des données très populaire.

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  • Confluence : Tout savoir de cet outil collaboratif de gestion de projet

    « Alors que les entreprises produisent de plus en plus de contenu, il est essentiel que les salariés ne perdent pas de temps à retrouver des informations importantes » a déclaré Erika Trautman, chef de produit pour la gestion du travail chez Atlassian.

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