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La migration des processus de traitement de données de SAS vers Python est un projet significatif pour toute organisation cherchant à moderniser ses opérations analytiques.
Cette transition ne concerne pas seulement un changement de langage de programmation, mais aussi une transformation culturelle et technique.
Cet article explore les étapes clés de cette migration, tout en mettant en lumière les risques potentiels et les avantages attendus.
Python dans Excel est maintenant une réalité, il est donc temps de se plonger dans cette révolution. Dans cet article, je vous dévoile tout afin de bien comprendre cette intégration de python dans Excel.
Vous avez raté JupyterCon 2023, ne vous inquiétez pas, on vous résume la conférence dans cet article. Tout d’abord, JupyterCon, c’est la conférence des développeurs et des utilisateurs de l’écosystème Jupyter. Cette conférence prenait cette année son envol à deux titres : c’est la première fois qu’elle traversait l’Atlantique et, c’est la première itération de la conférence en présentiel sans …
VSCode est aujourd’hui la référence en terme d’environnement de développement.
Visual Studio Code (VScode) est un éditeur de code open source développé par Microsoft qui est devenu très populaire auprès des développeurs Python, nous vous expliquons pourquoi et comment le mettre en place.
Cet article décrit l’approche de method chaining de la librairie pandas pour python. Ceci permettra de rendre votre code plus facilement maintenable et lisible.
Dans cet article, je présente les possibilités d’intégrer python dans Power BI et de manipuler vos dashboards dans Jupyter avec python.
Calendrier des conférences dans le domaine de la data science et de ses langages de programmation (R, Python et Julia)
Une forêt aléatoire ou random forest est une méthode d’apprentissage supervisé extrêmement utilisée par les data scientists. En effet, cette méthode combine de nombreux avantages dans le cadre d’un apprentissage supervisé. Dans cet article, je vais vous présenter l’approche et une application avec le langage python et le package de machine learning, scikit-learn.
L’utilisation d’Anaconda pour l’installation de python pour la data science permet de simplifier un certain nombre d’étapes dans la création de vos projets python pour la data science.
Dans cet article, je vais commencer par décrire les principes d’Anaconda, puis je m’attacherai à l’installation d’Anaconda pour Microsoft Windows et je terminerai par l’ajout de package et la création d’un environnement de développement avec Anaconda.
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