skrub préparation de données

Skrub pour préparer efficacement vos données : une solution Python pour le machine learning

Emmanuel Jakobowicz Mis à jour le : 21 mai 2025 méthode, python Leave a Comment

Besoin de nettoyer et vectoriser rapidement vos données tabulaires pour du machine learning ?
On vous présente Skrub, une bibliothèque Python développée par l’équipe derrière scikit-learn.
Nettoyage automatique, jointures floues, vectorisation intelligente : en quelques lignes, vos données sont prêtes pour vos modèles.

10 ans de stat4decision

10 ans de stat4decision : une aventure data et humaine !

Emmanuel Jakobowicz Mis à jour le : 17 mars 2025 annonce Leave a Comment

Stat4Decision fête ses 10 ans le 17 mars 2025. Ce projet, né d’une ambition de rendre la data accessible, a grandi avec l’essor du Big Data, de l’IA et de Python. Nous avons eu la chance d’accompagner des institutions comme La Banque Postale, la Banque de France, l’ANSR et bien d’autres.

Grâce à une équipe passionnée et engagée, nous avons formé des milliers de professionnels et soutenu la communauté open source. L’avenir nous pousse à innover encore, en développant des formations immersives et en accompagnant les entreprises dans l’adoption de l’IA.

Merci à tous ceux qui ont contribué à cette aventure. Ce n’est que le début !

logger

Comment créer un logger structuré et efficace dans un projet Python

stat4decision Mis à jour le : 14 mars 2025 méthode Leave a Comment

Dans un projet python, la gestion des logs est essentielle pour assurer le suivi, le débogage et la maintenabilité du code, surtout dans les projets data. Un bon logger doit être centralisé, réutilisable, structurant et capable d’écrire dans des fichiers. Dans cet article, nous vous montrons comment mettre en place un logger adapté à un projet Python organisé en plusieurs …

VBA vers python

Marre du VBA ? Passez à python !

Emmanuel Jakobowicz Mis à jour le : 13 février 2025 python, méthode Leave a Comment

Vous avez forcément entendu parler du box-plot que l’on appelle aussi boîte à moustache pour sa forme originale.

Ce graphique tout simple permet de résumer une variable de manière simple et visuel, d’identifier les valeurs extrêmes et de comprendre la répartition des observations.

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