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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.
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 ?
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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.
Vous hésitez entre R et Python pour manipuler vos données ?
Découvrez les équivalences claires entre dplyr et pandas, avec du code et des explications pas à pas.
Un guide complet pour choisir le bon outil et passer facilement de l’un à l’autre.
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.
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.
