Ce blog a pour but de vous informer sur les dernières nouveautés, actualités du monde de la data. N'hésitez pas à commenter nos articles.
Chaque début d’année est un moment un peu particulier.On regarde ce qui a changé, ce qui s’est accéléré, ce qui s’est aussi parfois embrouillé. Et sur un sujet, il n’y a aujourd’hui plus aucun doute : l’IA et la data sont partout. Chez Stat4decision, nous abordons 2026 avec une conviction renforcée par les échanges, les formations et les projets menés …
Rendez-vous stand R72 – Paris Expo Porte de Versailles les 28 et 29 janvier. À la fin du mois de janvier, Stat4decision participera au Learning Technologies France, le rendez-vous de référence pour tous les acteurs de la formation, des ressources humaines et du learning digital. Pendant deux jours, Emmanuel et Coralie seront présents sur le stand R72 du salon Learning …
Après de nombreuses années dans l’ombre d’autres outils (python, R…), le SQL revient en force dans le quotidien du data analyst et du data engineer. En effet, on a souvent cru que le SQL n’avait plus sa place dans le monde de la data car on a confondu data science et préparation de données. De plus avec l’avènement des Data …
Python s’est imposé comme un langage incontournable dans la science des données, l’intelligence artificielle et le développement logiciel. Mais entre un script rapide écrit dans un notebook et un projet professionnel, il existe un monde. Ce qui distingue les deux n’est pas seulement la complexité du code, mais la capacité à écrire un code robuste, lisible, maintenable et transmissible.
Un article pour rappeler les principes de bases du langage SQL par des exemples de code.
Les statistiques ne sont pas réservées aux data scientists ou aux chercheurs. Dans un monde où la donnée guide de plus en plus les décisions opérationnelles, maîtriser quelques fondamentaux statistiques peut faire toute la différence entre intuition et décision éclairée.
Comprendre l’écosystème Databricks pour transformer vos données en valeur.
Explorez les usages concrets de cette plateforme unifiée : data engineering, machine learning, SQL, gouvernance… sans jargon ni discours commercial.
Découvrez dans cet article complet comment Hive transforme vos fichiers distribués en tables SQL interrogeables, les différences clés entre HQL et SQL classique, et des exemples concrets pour créer, requêter et optimiser vos tables Big Data. Une lecture indispensable pour les data analysts, ingénieurs et architectes Big Data.
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.
Découvrez les leviers essentiels pour optimiser vos jobs Spark : configuration, partitionnement, cache, bonnes pratiques de code… Un guide complet pour passer à l’échelle efficacement.
