Post de Bigdatahebdo

Episode 182 du Bigdatahebdo où l'on parle #dataEngineering avec un salut amical aux nouvelles chaînes YouTube Data Chouette et au Club Fabric FR. Vincent HEUSCHLING et Paul PETON s'interrogent sur les approches de modélisation (les reconnaîtrez-vous dans l'illustration ci-dessous ?). https://lnkd.in/e2bfu2G5

🕵️♂️ Est-il indispensable d'être un #DataScientist pour faire des analyses de données ? Absolument pas ! Notre dernier #LivreBlanc a pour but de démocratiser l'analyse de données, en la rendant accessible à tous, indépendamment de votre niveau d'expertise préalable. 🏆 👁️ Du développement des questions de recherche à la méthodologie de #collecte et de #préparation des données, en passant par la #DataVisualisation et le #DataStorytelling, ce guide couvre toutes les étapes essentielles de la #DataAnalyse. Merci à nos rédacteurs Christophe Millot, Antoine Broudeur et Marie Le Floc’h (de Vesvrotte). 👏 Pour télécharger notre livre blanc 👉 https://lnkd.in/eXGcdFSF

Nouveau 𝗭𝗢𝗢𝗠 𝘀𝘂𝗿 𝗹𝗲 𝗩𝗼𝗰𝗮𝗯' 𝗗𝗮𝘁𝗮 ! Plongez au cœur de l'univers des données avec un nouveau terme de la data. Qu’est-ce que le 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗠𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 ? ➡ On vous le présente de manière simple et ludique. Pour qu’il n’y ait plus de secret entre vous et les données. Suivez-nous pour connaître le prochain terme de notre série Vocab’ Data !

🔥⏰ H-1 avant l’intervention de Benoit DOMAS et Antoine Giraud au #DATAQUITAINE dans l’amphi 2 sur « Comment concilier DataOps et FinOps ». Venez les écouter et n’hésitez pas à passer nous voir pour échanger plus en détail. Et pour ceux qui ne sont pas présents, vous pourrez voir le replay sur #Youtube très prochainement ! #Keyrus #Data #IA

🔴 Préparation de l'HymaLive : qu'est ce que la Data Observability? Qui mieux d'Andy Petrella pour répondre à cette question? Et qui mieux que Yoann Benoit pour lui poser la question. A 17h, le live commence. Abonnez-vous sur notre chaine youtube. Merci Malak El Amouri pour les tests sons ! Que l'on espère concluant cette fois 😅 #dataobservalibity #data

EXCEL - Comment créer un jeu de données factice en toute simplicité. Il vous arrive régulièrement de rechercher des données "communicables" pour illustrer vos démos? Il existe une fonction très intéressante pour cela: 👉 ALEA.ENTRE.BORNES Sa syntaxe est extrêmement simple: ➡ = alea.entre.bornes(min;max). C'est tout. 🙂 Avec, on peut : ✅ Donner un nombre entier aléatoire (entre un min et un max) - la base... ✅ Donner un nombre décimal, si associée à une fct CNUM ➕ &","& ✅ Donner des dates aléatoires, en prenant le bon intervalle et en convertissant au format date. Aujourd'hui, nous sommes le 45447, pour info🤫 Et il y a certainement d'autres applications .. 🤓 Bonne fin de journée! #excel #astuce #partage

Recall, précision, accuracy pas facile de choisir la métrique sur quoi optimiser un modèle - je viens de découvrir au travers la doc de Dataiku (Dataiku Academy) , la notion de matrice de coût - idée simple de valoriser en $ la bonne prédiction , versus la mauvaise, selon la prédiction du modèle. Tellement simple que c'est brillant. Et ça donne tout de suite un éclairage très concret sur ce qu'on doit faire. ça permet aussi de fixer les seuils, les métriques en dessous desquelles il ne faut pas descendre ou monter. https://lnkd.in/encSBNb5

STREAMLIT mon autre combat 💪 Salut à tous ... La pleine forme j'espère! Pour ceux qui ont regardé ma première vidéo sur la visualisation des données de la COVID19 en Afrique, je vous dis un sincère merci pour vos apports, conseils et commentaires 🙏. Dans cette vidéo j'ai réalisé le même tableau de bord mais cette fois avec STREAMLIT. selon vous quelle est la différence entre les deux outils 🎁? Comme toujours vos apports, conseils et commentaires me feront du bien. lien de ma première vidéo: https://lnkd.in/eNKgvTT3 #POWER BI #STREAMLIT #Intelligence Artificiel #Data science

Comment structurer l’équipe Data d’un centaure ? 🤔 Brevo Ravi d'avoir pu en parler sur DataGen au micro de Robin Conquet. Au menu : 🧑Mon parcours et le contexte à mon arrivée chez Brevo, ⚙️L’organisation de l'équipe, la stack et les projets de Data Science, 🚀La création récente d’une équipe DataOps, 🔥Mes plus gros challenges et les prochaines étapes (ex : semantic layer) Les liens vers l'épisode sont en commentaire ! 👇

Des écarts entre des valeurs, des KPIs ou des simulations suite à un traitement de données !!! Identifiez les origines des écarts en analysant l’arborescence des étiquettes. Grâce à l'arborescence de la chaîne de traitements des jeux de donnée, Orkestra vous permet de remonter le fil des traitements et d'identifier le (ou les) dataset impliqué dans l'écart. www.orkestra-data.com #dataproduct #dataplatform #datamesh