Data & AI

Posté le 29/11/2022 par Milissa Dehil

Si les métiers comme Data Analyst et Data Scientist peuvent paraître très confus pour les non-initiés au Big Data, ses enjeux et ses technologies ne sont pas aussi simples à envisager. Pourtant, elles font partie de notre vie de tous les jours. Pour tous les candidats qui débutent leur carrière mais aussi pour ceux qui souhaitent se reconvertir, av...

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Posté le 26/09/2022 par Olivier Wulveryck

Comprenez pourquoi “Data as a Product” est au cœur du Data Mesh et comment cette approche structure la gouvernance data.

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Posté le 20/09/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde

Élément clef en logiciel, la sécurité doit bien entendu être considérée en Machine Learning Delivery. Vos modèles une fois en production auront un impact réel sur les utilisateurs et l’organisation qui les ont produits, il est alors nécessaire que personne ne les manipule.

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Posté le 02/09/2022 par Sofia Calcagno

Cet article fait partie de la série Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning, traitant de l’application d’Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article intr...

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Posté le 20/07/2022 par Capucine Claude, Chloé LEMARIÉ

Découvrez ce qu’est un produit data, ses caractéristiques clés et son rôle dans les organisations data-driven.

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Posté le 13/06/2022 par Candice Fraisse

In this article, we will introduce the notion of concept drifts: how to define and detect them.Congratulations, you have been accepted as part of the Data Science team of an airline company! You were hired to build a Machine Learning model which predicts the company’s monthly profits.After several weeks of experimentations on your Jupyter Notebook,...

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Posté le 24/05/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde

Les avis sur la mise en production du Machine Learning diffèrent. La Matrice Cynefin vous aide donc à prendre des décisions.

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Posté le 10/05/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde, touraya.el.hasssani

Les équipes développant des applications de Data Science investissent beaucoup d’énergie pour identifier et implémenter des métriques de monitoring pertinentes. Nous pensons qu’il est possible de capitaliser sur ce travail en proposant des fonctionnalités supplémentaires à nos utilisateurs afin de renforcer l’impact de nos applications.

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Posté le 26/04/2022 par Zakaria Rachedi

Le but de cet article est de vous partager mon expérience de ce service, comment en tant que développeur je l’ai perçu et ce qu’il m’apporte. Je ne vais pas m’attarder sur les éléments profondément techniques de l'implémentation du dit service.Qu’est-ce que Github Copilot ?Github Copilot est la création de la société du même nom visant à améliorer ...

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Posté le 14/04/2022 par Sofiene Alouini

Tokenisation, lemmatisation, stop-words… découvrez comment nettoyer vos textes en NLP pour réduire la taille du vocabulaire, limiter le bruit et améliorer les performances de vos modèles.

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