Data Science

Data science, and more generally Artificial Intelligence (AI), differs from traditional programming and analysis in its ability to extract knowledge from data and modify its behavior and learn without specific programming. While traditional software predefines the logic that governs their processes, Data Science's algorithms build and discover models and are able to continually improve them.

Data science brings together a set of skills including Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), speech, images and faces recognition (among other applications). In some applications, the algorithms go so far as to simulate human intelligence.

STATISTICSBUSINESSDATA

Key Takeaways

  • Data scientists build, train, and validate models to drive critical business decisions.
  • Data scientists are concerned with data access, reproducibility, and collaboration in order to make models quickly at scale.
  • Adaltas enable Data scientists to easily build, scale, and deploy machine learning models in minutes, helping drive innovation across the business.
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Deployez vos aplications IA conteneurisées avec nvidia-docker

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Mar 24, 2022

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Categories: Data Science, Formation | Tags: Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python, XGBoost

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H2O en pratique: retour d'expérience d'un Data Scientist

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Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps

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Categories: Big Data, Orchestration de conteneurs, Data Engineering, Data Science, Tech Radar | Tags: Data Engineering, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Docker, GitOps, Kubernetes, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow

Apache Liminal propose une solution clés en main permettant de déployer un pipeline de Machine Learning. C’est un projet open-source, qui centralise l’ensemble des étapes nécessaires à l’entrainement…

COINTEPAS Aargan

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Mar 31, 2021

Espace de stockage et temps de génération des formats de fichiers

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Categories: Data Engineering, Data Science | Tags: Avro, HDFS, Hive, ORC, Parquet, Big Data, Data Lake, Format de fichier, JavaScript Object Notation (JSON)

Le choix d’un format de fichier approprié est essentiel, que les données soient en transit ou soient stockées. Chaque format de fichier a ses avantages et ses inconvénients. Nous les avons couverts…

NGOM Barthelemy

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Mar 22, 2021

TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités

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Categories: Big Data, Data Engineering, Data Science, Formation | Tags: Beam, Data Engineering, Pipeline, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow

La mise en production des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) est une tâche difficile. Il est reconnu qu’elle est plus sujette à l’échec et plus longue que la modélisation…

Développement accéléré de modèles avec H2O AutoML et Flow

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Versionnage des données et ML reproductible avec DVC et MLflow

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Sep 3, 2020

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Nov 26, 2019

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La Data Science porte en elle le métier de demain. Elle est étroitement liée à la compréhension du métier, des comportements et de l’intelligence qu’on tirera des données existantes. Les enjeux sont à…

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Oct 8, 2019

Mise en production d'un modèle de Machine Learning

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Sep 30, 2019

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Aug 5, 2019

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Jun 27, 2019

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Jan 9, 2019

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CodaLab Competition est une plateforme servant à l’exécution de code dans le domaine de la Data Science. Elle se présente sous la forme d’une interface web sur laquelle un utilisateur peut soumettre…

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Dec 17, 2018

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Depuis un peu plus de quatre ans, beaucoup de sociétés investissent dans l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le Deep Learning et le Edge Computing. Alors que la théorie avance à…

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Oct 10, 2018

Lando : résumé de conversation en Deep Learning

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Lando : Les derniers maîtres des mots Lando est une application de résumé de réunion qui utilise les technologies de Speech To Text pour transcrire de l’audio en écrit et les technologies de Deep…

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Sep 18, 2018

Deep learning sur YARN : lancer Tensorflow et ses amis sur des clusters Hadoop

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Avec l’arrivée de Hadoop 3, YARN offre plus de possibilités dans la gestion des ressources. Il est désormais possible de lancer des traitements de Deep Learning sur des GPUs dans des espaces dédiés du…

BIANCHERIN Louis

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Jul 24, 2018

YARN et le calcul distribué sur GPU pour le machine learning

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Categories: Data Science, DataWorks Summit 2018 | Tags: YARN, GPU, Machine Learning, Réseau de neurones, Storage

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JOUET Grégor

By JOUET Grégor

May 30, 2018

TensorFlow avec Spark 2.3 : Le Meilleur des Deux Mondes

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HATI Yliess

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May 29, 2018

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Jul 7, 2012

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