Les entreprises se tournent vers Kubernetes pour gérer le Big Data, Kubernetes devenant la norme pour les charges de travail de données dans le cloud et sur site, selon une nouvelle étude de Pepperada

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Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning, un livre de Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Vincent Barra, critiqué par Thibaut Cuvelier

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Nouvelle rubrique Data Science : retrouvez l'actualité, les tutoriels, le forum, par l'équipe de la Rédaction

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DataSpell : JetBrains lance un nouvel environnement de développement intégré pour la science des données, et vous invite à rejoindre le programme d'accès anticipé à l'EDI

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Face à la maturité du marché de la data, de plus en plus de cadres s'orientent vers des formations avancées en data science, DataScientest propose des formations en data science pour les cadres

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Découverte de la bibliothèque scikit-learn dédiée à l'apprentissage automatique, un tutoriel de Pierre Schwartz

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Lenovo va certifier sa gamme entière d'ordinateurs ThinkPad P et ThinkStation pour Linux et les pourvoir d'une large sélection de softs pour développeurs, data scientists et professionnels de l'IA

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Apprentissage profond - Partitionnement hiérarchique de données, un tutoriel de Pierre Schwartz

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Partitionnement de données : algorithme DBSCAN, un tutoriel de Pierre Schwartz

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Partitionnement des données : algorithme des k-moyennes, un tutoriel de Pierre Schwartz

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Emploi développeur 2019, les tendances et les effets de mode, les nouveaux métiers et technologies sur le marché de l'emploi : DevOps, Sécurité, Cloud, Big Data, Scrum, IA, Blockchain, ...

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TensorFlow et les réseaux antagonistes génératifs GAN (generative adversarial networks), un tutoriel de Pierre Schwartz

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Data Science from Scratch: First Principles with Python, un livre de Joel Grus, critique par Thibaut Cuvelier

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Netflix : Metaflow, notre framework Python pour une data science plus rapide, est maintenant disponible en open source

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JetBrains dresse un portrait de l'écosystème Data Science aux USA et en Europe : quels sont les langages, outils et technologies préférés des professionnels ?

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Data science pour l'entreprise - Principes fondamentaux pour développer son activité, livre de Foster Provost, Tom Fawcett, critique de Nicolas Vallée

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Mozilla présente Pyodide, un projet expérimental visant à créer une pile Python data science, qui s'exécute entièrement dans le navigateur

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Python est plus utilisé pour la data science que pour le développement Web, d'après une enquête réalisée par la Python Software Foundation

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Data science : cours et exercices, un livre de Massih-Reza Amini, Renaud Blanch, Marianne Clausel, Jean-Baptiste Durand, Eric Gaussier et coauteurs

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Data Science par la pratique - Fondamentaux avec Python, un livre de Joel Grus, une critique de Vincent PETIT

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Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science de Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel et Jean-Luc Raffaëlli

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Vous ne devez plus dire « data scientist », mais plutôt « expert en mégadonnées », d'après la Commission d'enrichissement de la langue française

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Data Scientist et langage R, guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data, un livre d'Henri Gaude, critiqué par Thibaut Cuvelier

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R plus prisé que SAS pour l'analyse de données, mais Python est le langage le plus populaire selon le Data Science Job Report 2017

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Critique du livre « Big Data et machine learning, manuel du data scientist », par Mickael Baron

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