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Obtenez les dernières informations et développez vos connaissances en consultant nos blogs et nos explications sur l'analytique.
Découvrez comment la fouille de données utilise les statistiques et l’intelligence artificielle pour analyser de grands ensembles de données afin de découvrir des modèles et des informations utiles.
Découvrez en quoi, même si ces termes sont liés, la science des données et le machine learning (ML) diffèrent l’un de l’autre. Alors que la science des données structure le big data, le ML se concentre sur l’apprentissage à partir des données elles-mêmes.
Maîtrisez les nuances de la qualité et de l'intégrité des données, et comprenez comment devenir une organisation fondée sur les données en utilisant l'analytique pour prendre des décisions commerciales, en fournissant un accès aux données en libre-service et en proposant des offres de données.
Découvrez en quoi la science des données et l'analyse des données diffèrent l'une de l'autre. La science des données implique la gestion de données structurées et non structurées, tandis que l'analyse des données examine les jeux de données pour en extraire des informations.
Sachez comment exploiter les données de l'entreprise en comprenant comment la business intelligence traite les données pour obtenir des informations exploitables et éclairer la prise de décision.
Découvrez comment l'analyse exploratoire des données permet d'analyser et de résumer efficacement des jeux de données afin de découvrir des schémas et des anomalies et de formuler une hypothèse.
Tirez parti de la science des données pour dégager des informations commerciales à partir d'une quantité croissante de données, accélérer la transformation numérique et la prise de décision fondée sur les données.
Maîtrisez cette procédure analytique pour générer des prédictions avec habileté, en utilisant une formule mathématique facile à interpréter et en l'appliquant à divers domaines.
Prévoyez plus rapidement les résultats et prenez de meilleures décisions en maîtrisant la méthode de régression logistique et en sachant quel type de régression logistique utiliser.
Apprenez à effectuer une simulation Monte Carlo, un algorithme de calcul, en utilisant un échantillonnage aléatoire répété pour estimer les résultats possibles d'un événement incertain.
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Luv Aggarwal explique comment l'évolution des entrepôts de données et des data lakes en data lakehouses, en combinant leurs avantages, est similaire à la façon dont les aliments arrivent de la ferme à notre table.
Luv Aggarwal explique en détail ce qu'est une data fabric, son fonctionnement complexe et son rôle dans la suppression des silos de données, ce qui permet aux utilisateurs d'avoir à nouveau accès aux données.
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