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Design Thinking : Comment lier méthodologie et Data Science ?
Le Design Thinking est un framework créé par l’entreprise IDEO, afin d’encadrer les projets de design. Toutefois, cette méthodologie peut également s’appliquer à la Data Science. Découvrez comment les principes de design peuvent être très bénéfiques aux projets de science des données..
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Datasphère : Définition et importance
La révolution numérique fait apparaître de nouveaux concepts. Et notamment, la datasphere. Mais de quoi s’agit-il ? Quels sont les défis de la sphère des données ? Réponses.
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Introduction aux Probabilités – Partie 1
Qu’est ce qu’une probabilité ? Une probabilité quantifie la chance/le risque que se produise un évènement. Cette valeur est toujours comprise entre 0 et 1. Quelques cas d’usage de la probabilité du quotidien Le lancer d’un dé Lorsqu’on lance un dé non pipé à 6 faces, on a 1 chance sur 6 d’obtenir un 3. […]
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Apache Storm : qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?
Qu’est-ce que Apache Storm ? Apache Storm est un système de traitement de flux de données en temps réel distribué open-source, et développé principalement en Clojure. Il permet de gérer les flux de données en continu. Storm est aujourd’hui très utilisé dans le cadre des réseaux sociaux, des jeux en ligne ou encore dans les […]
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Area charts : Définition, différences et limites de ces modèles
Pour comparer des données et leur évolution temporelle, les area charts sont des outils précieux. Alors de quoi s’agit-il ? À quoi servent ces graphiques ? Quelles sont leurs limites ? Et les différents modèles ? Découvrez les réponses.
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HDFS (Hadoop Distributed File System) : Qu’est-ce que c’est ?
L’acronyme HDFS symbolise Hadoop Distributed File System. Comme son nom l’indique, HDFS est étroitement lié à l’outil Hadoop. À quoi sert HDFS ? Quel est le lien entre HDFS et Hadoop ? Comment HDFS fonctionne ? Nous allons répondre à toutes ces questions à l’aide de cet article.
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Theano : Description et utilisation de cette bibliothèque Python
Theano est une bibliothèque qui permet de résoudre des problèmes incluant un grand nombre de données grâce à des tableaux multi-dimensionnels. Découvrez ci-dessous en plus de détails comment accélérer vos recherches en utilisant Theano: étymologie, création, spécificités et inclusion dans la pipeline Python …
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Altaïr : tout savoir sur cette bibliothèque de visualisation statistique
Altaïr est l’étoile la plus brillante de la constellation de l’aigle. Mais Altaïr c’est aussi une bibliothèque de visualisation statistique qui fonctionne avec une grammaire visuelle. Découvrez dans cet article comment elle est utilisée et pourquoi elle est si prisée…
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ggplot : Tout savoir sur la bibliothèque R de datavisualisation
Dans cet article, nous allons explorer les concepts de base de ggplot, et découvrir comment construire un graphique avec cette bibliothèque pour présenter efficacement vos données.
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TPOT : Tout sur cette bibliothèque Python de Machine Learning
Avant de mettre un modèle de Machine Learning en production, il faut avant tout déterminer le modèle le plus adapté, sélectionner les paramètres optimaux etc… Ce sont des opérations redondantes qui vont s’appliquer à différents projets. Ne serait-il pas plus simple d’automatiser ces processus? C’est là qu’intervient TPOT.
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Catastrophic Interference : Qu’est-ce que c’est ? Comment l’éviter ?
L’interférence catastrophique ou catastrophic interference est un phénomène menant l’IA à oublier ce qu’elle a appris. Découvrez pourquoi c’est un grave problème en Machine Learning, et comment y remédier !
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GROUP BY : Tout savoir de cette requête
L’une des commandes SQL les plus utiles pour le Data Analyst est GROUP BY. Elle autorise, en toute simplicité, la génération de statistiques avancées à partir de catégories. Autant le dire, c’est une des 10 commandes que vous utiliserez le plus, donc autant savoir de quoi il s’agit.
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