Catégorie: Sujet

 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…

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…

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…

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…

La poursuite d’une croissance accélérée des entreprises repose sur des stratégies basées sur les données. McKinsey suggère que les entreprises qui utilisent stratégiquement les informations sur le comportement des consommateurs obtiennent une croissance des ventes 85 % supérieure à celle de leurs pairs. Mais le processus manuel traditionnel de préparation des données, qui implique souvent…