Catégorie: Préparation des données

Profilage des données : types, techniques et meilleures pratiques

Des données claires et précises constituent le fondement des processus décisionnels des organisations et c'est la raison pour laquelle elles investissent massivement dans des solutions de qualité des données. Le marché mondial des outils de qualité des données était évalué à 3.23 milliards de dollars en 2023, et les projections montrent que…

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Qu’est-ce que la préparation des données ? + 9 étapes pour une préparation efficace des données

 Une enquête menée par a révélé que 76 % des data scientists considèrent la préparation des données comme la partie la moins appréciée de leur travail. Cela peut être dû au fait que la préparation des données peut être une tâche complexe et chronophage, prenant des heures, des jours et parfois même des semaines…

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Exploration des données : un guide complet 

Une compréhension claire de la santé des données améliore la qualité et la fiabilité des données. C’est là qu’intervient l’exploration des données. L'exploration des données fournit des informations détaillées sur les caractéristiques de vos données. Vous pouvez découvrir des anomalies de données et apprendre à y remédier…

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Maîtriser la transformation des données : un guide complet

Saviez-vous que seulement 3 % des entreprises disposent de données répondant aux normes de qualité de base ? La qualité des données est essentielle pour toute entreprise qui exploite les données pour obtenir des informations, prendre des décisions et innover. Cependant, la qualité des données ne se produit pas automatiquement. Cela demande…

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L'importance de la préparation des données pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Il englobe diverses techniques, telles que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement, etc. En ML, obtenir…

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