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FastAI : Une API de Deep Learning accessible à tous
<strong>FastAI est une bibliothèque open source très intuitive comprenant un vaste panel de fonctions utiles à un projet de Deep Learning. Cet article présente une vue d’ensemble des modules disponibles ainsi que les avantages que proposent FastAI.</strong>
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Sweetviz : une bibliothèque Python pour l’exploration de données
<strong>L’exploration de données est un pilier essentiel de toute analyse de données significative. La qualité des outils utilisés dans cette phase initiale peut grandement influencer la réussite du projet.</strong>
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Datasets : Top 5 des sites où trouver des jeux de données de qualité
<p>Se lancer et se former dans la data aujourd’hui exigera de vous de solides compétences en mathématiques et l’étude d’un certain nombre d’algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. Pour les comprendre et observer leurs performances vous aurez souvent besoin de vous exercer sur des jeux de données de qualité. Ce n’est pas toujours […]</p>
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Data Mesh : définition, importance, applications
<strong>Le Data Mesh est une architecture de données, permettant de simplifier la collaboration et le self-service. Découvrez ce nouveau paradigme, de plus en plus adopté en entreprise pour ses nombreux avantages.</strong>
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Analyse sémantique : Définition et cas d’usages de ce concept
<strong>Si les outils d’Intelligence artificielle sont de plus en plus performants dans le traitement du langage naturel, c’est notamment grâce à une utilisation plus fine de l’analyse sémantique. Dans cet article, nous allons justement voir de quoi il s’agit et son intérêt pour les organisations.</strong>
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Top 8 des meilleurs frameworks Python
<strong>Outil de référence pour le machine learning et l’IA, Python rencontre un succès grandissant auprès des développeurs et data scientists. Si les professionnels du dev et de la data doivent impérativement maîtriser ce langage de programmation, ils peuvent aussi utiliser les frameworks. Offrant un cadre et une structure, ces outils permettent d’automatiser certaines tâches et d’accélérer le temps de développement web . Mais lequel choisir ? Découvrez les meilleurs frameworks Python.</strong>
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Fonction Sigmoïde : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?
<strong>Concept incontournable en mathématique, la fonction Sigmoïde s’applique parfaitement aux réseaux neuronaux. Découvrez cette fonction, ses différentes phases et ses cas d’application.</strong>
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Top 10 des librairies Python les plus importantes en Data Science
<strong>La richesse des librairies disponibles sous Python peut être une source d’inquiétudes pour un débutant. S’y retrouver au démarrage peut relever de mission impossible. Alors, suivons le guide. L’équipe DataScientest vous propose un top 10 des librairies Python incontournables en Data Science.</strong>
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PyWin32 : Une extension Python réservée aux systèmes Windows
<strong>PyWin32 est une bibliothèque Python permettant d’accéder aux fonctionnalités de bas niveau du système d’exploitation Windows, à ses fonctionnalités spécifiques et à ses API grâce à des « bindings » (liens). Découvrez tout ce que vous devez savoir : histoire, présentation, cas d’usage, alternatives, formations…</strong>
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Data Definition Language (DDL) : Qu’est-ce que c’est ?
<strong>Que vous soyez Data Scientist ou responsable à une échelle ou une autre, du développement de votre activité, votre matière première essentielle est la donnée. A ce titre, il est probable que vous vous serviez de SQL pour gérer les informations. Bien maîtriser l’une des composantes de SQL, appelée le DDL, va aider à maintenir la cohérence et la gestion optimisée desdites données…</strong>
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SRE et Devops : quelles différences ?
La SRE, <strong>Site Reliability Engineering</strong> et le DevOps sont deux pratiques informatiques très recherchées et qui se ressemblent. Il s’agit donc de comprendre leur rôle à chacune mais aussi de voir comment une entreprise peut tirer parti de l’une et l’autre, de manière simultanée.
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Modern data stack : Qu’est-ce que c’est ?
Pour rendre les données intelligibles et compréhensibles, les organisations utilisent une multitude d’outils. Mais au fil des ans et de l’évolution des datas, ces technologies ont fortement évolué. C’est pourquoi, on parle aujourd’hui de modern data stack.
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