Auteur du futur

Jérémy Robert

Jérémy Robert est actuellement Directeur pédagogique B2B chez DataScientest.com. Avant de rejoindre DataScientest, il a travaillé en tant que Consultant Business Intelligence chez DEAPDATA, où il a géré des projets dans les domaines de l'assurance, bancaire et industrie. Il a également été Co-fondateur et président de Tripzer. En tant que consultant indépendant, Jérémy a proposé des formations sur MicroStrategy pour divers niveaux professionnels. Il est diplômé de l'Université Paris Cité avec un Master MIAGE, combinant compétences en informatique et gestion.

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Data & IA
19 avril 2022
DataViz : Definición, objetivos y usos
La visualización de datos, a menudo llamada « Dataviz », es el conjunto de técnicas que permiten transformar y sintetizar visualmente los datos brutos para hacerlos hablar.
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Data & IA
26 janvier 2021
Apprentissage profond : une opportunité à saisir
L’évolution des environnements de calculs a fait exploser l’utilisation de la data. De plus en plus de domaines s’intéressent aux traitements de la data. La reconnaissance faciale ou encore la traduction automatique ne représentent que la partie émergée de l’iceberg du monde de l’apprentissage profond. L’apprentissage automatique et l’apprentissage non supervisé se développent dans de nombreux domaines.
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Data & IA
12 juin 2020
Réseau de neurones : Deep Learning : Biologiques ou artificiels, même combat ?
Dans un précédent article, nous avons défini le concept de Deep Learning et ses principales applications. Au coeur de cette technique de Machine Learning , les réseaux de neurones artificiels. Dans cet article nous allons nous intéresser à la structure des neurones ainsi qu’à leur rôle dans le fonctionnement d’algorithmes de Deep Learning.
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Data & IA
4 juin 2020
Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?
Cet article est le premier d’une série consacrée au Deep Learning : Après avoir présenté dans les grandes lignes le fonctionnement et les applications des réseaux de neurones, vous découvrirez plus en détails dans les articles suivants les principaux types de réseaux et leurs architectures, ainsi que des méthodes et divers exemples d’applications du Deep Learning aujourd’hui. Démarrons sans plus tarder notre Introduction au Deep Learning.
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