Le tri à plat et le tri croisé sont des opérations de base pour la description des données. Nous proposons une description de ces opérations et des exemples de code en R et en Python.
Le langage Julia va-t-il remplacer R et Python ?
Le langage Julia est un langage adapté à la data science mais faut-il s’y plonger ? Quels en sont les principes ? Faisons un point sur son évolution.
Liste des packages Python pour la data science
Le langage Python a retrouvé une nouvelle jeunesse depuis quelques années grâce à l’essor de la data science.
Comme je le disais dans l’article sur les langages de la data science, Python a pris une réelle valeur grâce au fait qu’il est à la fois un langage généraliste mais aussi qu’il possède des packages Python spécifiquement adaptés à la data science. Que ce soit pour la data science, la statistique, l’analyse de données ou encore la data visualisation, Python offre une alternative intéressante à R.
Je vous présente ici une liste de packages Python extrêmement utiles pour les data scientists désirant utiliser Python.
Construire un histogramme avec R et python
Cet article vous donne les clés pour construire un histogramme avec R et avec python. Détail des paramètres et des possibilités.
JupyterLab pour donner plus de pouvoir à vos Jupyter Notebooks
JupyterLab est un nouvel IDE vous permettant de coder dans différents langages en se basant sur les désormais reconnus Jupyter Notebooks (ex-Ipython notebooks).
La suite
Les licences d’utilisation en data science
Cet article fait suite à de nombreux échanges liés aux licences d’utilisation dans le logiciel libre. Même s’il s’agit d’un thème plutôt juridique il est central pour de nombreux acteurs de la data science. Je parle ici des licences liées aux outils logiciels et non des licences liées aux documents (comme Creative Commons).
Le machine learning pour tous
Voici quelques temps que le terme machine learning est présent dans le monde de la data. De plus en plus d’utilisateurs métiers, de managers, de dirigeants entendent ce mot. Il est souvent associé au big data, à l’intelligence artificielle… Je profite donc de cet article pour vous en présenter les grandes lignes sans formules ni trop de technicité.
4 méthodes pour faire du R dans SAS
Intégrer du code R dans SAS, ça paraîtrait une drôle d’idée pour beaucoup d’entre vous. Néanmoins, SAS est aujourd’hui toujours très bien implanté dans le monde de la data et l’intégration de code R dans SAS constitue une première étape pour coder en R.
Faire une régression linéaire avec R et avec python
R et python s’imposent aujourd’hui comme les langages de référence pour la data science. Dans cet article, je vais vous exposer la méthodologie pour appliquer un modèle de régression linéaire multiple avec R et python. Il ne s’agit pas ici de développer le modèle linéaire mais d’illustrer son application avec R et python.
Le big data, c’est quoi ?
Aujourd’hui le big data est partout, l’idée derrière cet article est de clarifier un certain nombre de points que j’entends quasi quotidiennement sur le big data. Est-ce une révolution, un terme hype, une tendance lourde, un simple buzz-word ? Je dirais que c’est un peu tout à la fois et je vais vous expliquer pourquoi.
Big data (ou données massives, moins sexy pour les francophones) c’est surtout un terme qui a permis de mettre en avant comme jamais l’importance de la data dans notre quotidien. Notre quotidien professionnel bien sûr mais aussi notre vie de tous les jours et notre vie de citoyen.
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