Ce blog a pour but de vous informer sur les dernières nouveautés, actualités du monde de la data. N'hésitez pas à commenter nos articles.
Git est un système de gestion de versions distribué essentiel pour vos projets data. Il vous permet de suivre chaque modification de scripts, notebooks et fichiers de configuration, tout en facilitant la collaboration via des branches et des pull requests. Couplé à des outils de CI/CD (Intégration et Livraison Continues), vous pouvez automatiser les tests et le déploiement de vos pipelines data, garantissant un code toujours fonctionnel et fiable.
Les nuages de points, ou scatter plots, permettent d’analyser les relations entre deux variables numériques. Cet article explique comment générer des données, utiliser Matplotlib pour tracer ces graphes, et personnaliser les visualisations avec Seaborn. Il aborde également des techniques pour représenter des catégories, ajouter des lignes de régression, et annoter les points.
Ce lexique de la data science fournit des définitions essentielles sur divers termes tels que les algorithmes, l’apprentissage automatique, le big data, et les modèles d’intelligence artificielle. Il s’adresse à ceux qui cherchent à comprendre ces concepts techniques et leur impact sur l’analyse des données et les affaires.
JupyterLite est une version légère de Jupyter, permettant d’exécuter du code Python directement dans le navigateur, sans aucune installation nécessaire. Elle utilise Pyodide et WebAssembly pour exécuter Python localement. Bien que pratique pour partager des notebooks et réaliser des démos, ses fonctionnalités Python sont parfois limitées.
KNIME est une plateforme open source leader en data science, lancée en 2004 et gratuite depuis 2006. Elle permet de préparer, analyser, et automatiser des workflows de données via une interface intuitive basée sur des nœuds. Ses capacités s’étendent à l’IA, le big data, et le NLP, tout en bénéficiant d’une communauté active.
Le métier de Data Scientist, décrit comme « sexy » par la Harvard Business Review, reste crucial malgré les avancées en IA et l’automatisation. Ce rôle pluridisciplinaire allie mathématiques, informatique et connaissances métier, évoluant vers des compétences stratégiques, éthiques et créatives. Face à des défis croissants, l’adaptabilité et la formation continue sont essentielles.
Polars est une bibliothèque de manipulation de données rapide, conçue pour surpasser Pandas en performances. Grâce à son architecture en Rust et à l’utilisation du format Apache Arrow, Polars optimise le traitement des données volumineuses. Elle propose des fonctionnalités comme le multi-threading, une API paresseuse, et une manipulation intuitive via des expressions.
ChatGPT s’avère être un assistant data remarquable en analyse poussée des données. Il est capable de nettoyage de données, d’analyses descriptives, voire de modélisation et de Machine Learning.
Dans cet article, nous décrivons une expérience dans laquelle nous avons mis à l’épreuve la pertinence et la solidité des analyses de données effectuées par ChatGPT.
Coder en python est associé à la notions d’environnements python. Plusieurs outils sont disponibles, lequel choisir ? venv, conda, poetry…
Cet article offre un aperçu comparatif de Streamlit et Dash, deux outils puissants pour la création d’applications web interactives en Python, soulignant leurs forces respectives et aidant les développeurs à choisir l’outil le plus adapté à leurs besoins.
