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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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  • Image de la bibliothèque Pandas pour Python, présentant des graphiques et des données liées à la science des données.

    Pandas : la bibliothèque Python dédiée à la Data Science

    Pandas es una biblioteca del lenguaje de programación Python, dedicada por completo a la Data Science. Descubre para qué sirve esta herramienta y por qué es esencial para los Data Scientists. Creado en 1991, Python es el lenguaje de programación más popular para el análisis de datos y el Machine Learning. Hay varias ventajas que […]

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  • Graphique représentant la relation entre deux variables avec une droite de régression, illustrant le coefficient de corrélation.

    Coefficient de corrélation : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?

    Um Daten besser zu verstehen, ist es wichtig, ihre Beziehungen zueinander zu analysieren. Und um diese Analyse bei Zehntausenden von Datenzeilen zu erleichtern, gibt es mathematische Formeln. Dazu gehört auch der Korrelationskoeffizient. Was ist der Korrelationskoeffizient? Beziehung und Abhängigkeit zwischen zwei Variablen Bevor man den Korrelationskoeffizienten verstehen kann, muss man die Beziehungen zwischen den verschiedenen […]

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  • Schéma représentant le typage et l'annotation en Python, illustrant les différents éléments et leur interconnexion.

    Typage et Annotation en Python : Comment ça marche ?

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  • Interface de Genspark, un super-agent IA, affichant des graphiques et des données sur un fond sombre avec des motifs de circuits.

    Genspark : le super-agent IA qui transforme vos prompts en actions

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  • Illustration représentant des métadonnées reliées à un document central, symbolisant leur importance et leur fonction.

    Métadonnées : Qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?

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  • Illustration d'un algorithme de clustering mettant en évidence des groupes de données autour d'un centre, avec des points connectés par des lignes.

    Machine Learning & Clustering: Focus sur l’Algorithme DBSCAN

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  • Illustration d'un agent IA avec des connexions graphiques représentant des données et des interactions complexes.

    IA Agentique : définition, utilisation, enjeux

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  • Illustration du processus de 'train_test_split', fonction utilisée pour diviser un ensemble de données en ensembles d'entraînement et de test.

    « train_test_split » : Tutoriel d’utilisation de cette fonction

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  • Illustration représentant un réseau de points connectés symbolisant les relations dans un algorithme KNN.

    Qu’est ce que l’algorithme KNN ?

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  • Diagramme illustrant le fonctionnement d'un algorithme de recommandation avec des nodes et des connexions.

    Algorithme de recommandation : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?

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  • Interface de MySQL affichant des requêtes de base de données et des graphiques d'analyse.

    Ouvrir un fichier SQL : Tutoriel complet

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  • Illustration d'un algorithme de descente de gradient montrant une courbe avec des points représentant les étapes d'optimisation.

    Algorithme de descente de gradient : Qu’est-ce que c’est ?

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