Calendrier des conférences dans le domaine de la data science et de ses langages de programmation (R, Python et Julia)
Nos formations data en blended learning
Dans un souci d’amélioration continue de nos offres de formations data, nous vous proposons des méthodes innovantes pour vous former à la data science et à ses outils. Le blended learning en est une des plus importante.
Faire une régression logistique avec python
Dans cet article nous allons appliquer une régression logistique avec python en utilisant deux packages très différents : scikit-learn et statsmodels. Nous verrons les pièges à éviter et le code associé.
Approche PLS (PLS Path Modeling)
L’approche PLS appelée aussi PLS Path Modeling ou PLS-SEM est une méthode utilisée entre autres pour l’analyse de la satisfaction.
10 sites pour trouver des jeux de données pour vos modèles
Lorsque vous essayez de tester des modèles, il est complexe de trouver des jeux de données intéressants. Dans cet article, nous faisons un petit tour de quelques sites vous permettant de vous lancer.
Traiter différents types de colonnes avec scikit-learn et ColumnTransformer
La classe ColumnTransformer de scikit-learn permet de traiter de manières différentes les colonnes d’un jeu de données, notamment les variables qualitatives et quantitatives.
Qu’est-ce que le nouvel opérateur morse de Python 3.8 ?
Python 3.8 se dote d’un nouvel opérateur, l’opérateur morse qui combine allocation et test.
Traitement Automatique du Langage Naturel en français (TAL / NLP)
Le traitement du Langage Naturel est un des domaines de recherche les plus actifs en science des données actuellement. C’est un domaine à l’intersection du Machine Learning et de la linguistique. Il a pour but d’extraire des informations et une signification d’un contenu textuel.
Modéliser une distribution avec Python
La modélisation de la distribution des données (distribution fitting en anglais) est le fait de trouver les paramètres de la loi de probabilité (ou de plusieurs lois candidates) qui correspond aux données que l’on cherche à modéliser. Dans cet article, nous illustrons ce concept avec un exemple en Python.
4 outils data science qui ont marqué début 2019
Cette première moitié de l’année a été extrêmement riche en nouveautés et nous a permis de confirmer la force d’un certain nombre d’outils dans le domaine de la data science et du développement. J’en ai sélectionné 4 qui me paraissent spécialement intéressants.
Retour sur la conférence UseR! à Toulouse
La conférence UseR! 2019 avait lieu à Toulouse. C’était l’occasion de faire un point sur l’état de la communauté R (#rstats) et des dernières avancées.
