AU DELÀ DE LA SCIENCE, IL Y A DES PRATIQUES D’AFFAIRES
Depuis 2016, la "data science" a connu un engouement au Québec. Entre autre grâce à l'émergence de Montréal comme un hub du monde de l'intelligence artificielle. La question fondamentale est comment survivre à cette transition vers un monde "data-driven" pour les entreprises, les employés et le grand public ? L'objectif de ce blogue est de partager du contenu varié sur la science des données pour une audience à la fois "initié" et "profane".
Résumé La compétition Safe Driver Prediction, organisée par Kaggle, invite à créer un modèle qui prédit la probabilité qu’un conducteur fasse une demande de réclamation d’assurance automobile dans l’année subséquente. Nous avons décidé de nous prêter au jeu et de s’attaquer au défi, avec la technique Support Vector Machines, et
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Retournez à la partie 1 de devenir data scientist. Afin d’illustrer comment les solutions libre-service en analyse de données peuvent vous permettre d’accomplir des études dignes d’un expert en science des données, nous avons créé une étude de cas en 2 parties, qui porte sur une solution déployée pour l’entreprise
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Devenir data scientist est un rêve que beaucoup souhaite atteindre. La science des données reste une expertise pas encore assez répondue chez toutes les entreprises. Pourquoi? Notre expérience démontre que plusieurs entreprises voient la science des données comme une expertise très coûteuse et nécessitant l’intervention d’experts. Détrompez-vous : grâce à des solutions
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L’analytique et la science des données sont des priorités pour beaucoup d’entreprises et les perspectives de croissance sont très optimistes pour le secteur. Toutefois Gartner[1] soulève que plus de 50% des initiatives ne dépasseront jamais le stade de projet pilote et seront abandonnées. Pourquoi ? Deux raisons principales : l’absence de
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Mohamed est un spécialiste en analytique prédictive et un architecte de solutions. Il dirige actuellement la pratique de science des données chez Necando Solutions.
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