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Statistiques pour la prise de décision : les fondamentaux que toute organisation devrait maîtriser
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.
Databricks en entreprise : comprendre l’écosystème et ses cas d’usage
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.
Apache Hive : maîtriser le requêtage Big Data avec HQL
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.
Skrub pour préparer efficacement vos données : une solution Python pour le machine learning
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.
Optimisation des performances sous PySpark pour l’analyse big data
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.
R et python – Comparaison détaillée de la manipulation de données entre R (dplyr) et Python (pandas)
Vous hésitez entre R et Python pour manipuler vos données ?
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Du score au business : comment évaluer vraiment la performance d’un modèle prédictif ?
Découvrez comment aller au-delà des métriques classiques et évaluer l’impact réel des modèles de machine learning. Cet article vous guide pour connecter scores, coûts et bénéfices, afin de maximiser leur valeur métier.
7 erreurs classiques liées à la data science, au big data et au machine learning
La data science est une discipline fascinante, mais elle est souvent mal comprise, ce qui conduit à des erreurs fréquentes. Cet article explore 7 erreurs classiques en data science, big data et machine learning, tout en proposant des solutions pratiques pour les éviter.
Data Warehouse vs Data Lake : lequel choisir pour votre organisation ?
Data Lake ou Data Warehouse ? Le premier offre souplesse et volume, le second structure et performance. Le bon choix dépend de vos données, de vos usages… et de votre maturité data.