Vous êtes-vous déjà trouvé dans une situation où vous devez attendre longtemps pendant le traitement de vos données ? Honnêtement, cela m’arrive souvent. Certains brandirons les drapeaux Spark /MapR. Cependant, dans cet article, nous allons apprendre à utiliser rien que les ressources locales (ordinateur/serveur) disponibles pour paralléliser nos calculs.Ainsi, dans cet article, nous présentons les …
Dans la plupart des processus de recrutement pour un poste de Développeur Python ou Data Scientist, les candidats sont confrontés selon leur niveau à un test technique. C’est très souvent un passage obligé et cela permet aux entreprises de vérifier les compétences et le niveau des candidats. Ce test technique peut servir parfois de présélection …
Test technique Python : top 25 des algorithmes à résoudre avant son entretien Lire la suite »
C’est bien d’implémenter un modèle de machine learning performant. Mais ce dernier n’aura pas grand intérêt s’il ne peut être utilisé dans « une application ». En effet, après l’entraînement d’un modèle, ce dernier n’est pas tout à fait prêt à être utilisé. Il nous faut le écrire du code supplémentaire afin qu’il puisse effectivement servir. Dans …
Déployer un modèle de Machine Learning avec Flask Lire la suite »
De nos jours, il existe un réel besoin dans les entreprises d’automatiser les reportings, de remplacer les tableaux croisés dynamiques, les feuilles de calcul Microsoft Excel, et de proposer une alternative aux outils de Business Intelligence et de monitoring coûteux. En effet, en tant que Data Scientist, il est important de savoir présenter nos données …
Créer un tableau de bord dynamique avec Dash Lire la suite »
Python et d’autres langages comme Java, C#, et même C++ ont vu des fonctions lambda ajoutées à leur syntaxe.Dans cet article, nous essayerons de comprendre les fonctions lambda en python afin de les utiliser dans les meilleures conditions. Que sont les fonctions lambda et en quoi diffèrent-elles des fonctions normales ? En Python, le mot-clé …
Les fonctions lambda en python – quand les utiliser ? Lire la suite »
L’optimisation consiste à trouver le minimum d’une fonction objectif qui décrit mathématiquement un problème. La programmation linéaire n’est rien de plus que de l’optimisation sur des fonctions objectifs décrites par les équations linéaires. Dans cet article nous verrons comment résoudre un problème d’optimisation linéaire. À travers, le très célèbre problème du sac à dos que …
Programmation linéaire – Problème du sac à dos Lire la suite »
Docker est un logiciel libre permettant de gérer des conteneurs. Un conteneur est une abstraction qui regroupe le code et toutes ses dépendances afin que l’application s’exécute rapidement et de manière fiable d’un environnement informatique à un autre. On peut donc voir un conteneur comme une (mini-) machine qu’on va configurer de sorte à ce …
Aujourd’hui on va voir comment faire du web scraping avec Selenium. Pour ceux qui ne savent pas ce que c’est que le web scraping cliquez ici. Selenium est un outil d’automatisation de test pour le web. Il permet de créer des « robots » qui naviguent dans des pages webs comme le ferait un vrai utilisateur. Bien …
Streamlit est un framework open-source Python spécialement conçu pour les ingénieurs en machine learning et les Data scientists. Ce framework permet de créer des applications web qui pourront intégrer aisément des modèles de machine learning et des outils de visualisation de données. 1. Streamlit : Les bases Contrairement aux autres framework python (Dash, …) pour …
Streamlit : Donnez une vie à vos modèles de ML Lire la suite »
NumPy est l’une des bibliothèques python les plus populaires. L’objectif de cet article sera de présenter les fonctionnalités principales proposées par NumPy et bien plus ! NumPy (Numerical Python) est la bibliothèque la plus populaire de calcul scientifique en Python. Ainsi, elle permet d’effectuer les calculs scientifiques de base et de manipuler assez facilement les …
A La Découverte De La Célèbre Librairie NumPy Lire la suite »
