Blog | Articles sur la science des données

Mettez-vous au défi, testez vos compétences en données et tentez de gagner un bon d’achat Amazon de 50 $.

Power BI et Tableau ouvrent notre guide des 15 meilleurs outils de visualisation de données pour créer des tableaux de bord et des rapports métiers, avec une option pour chaque niveau.

Les institutions financières peuvent intégrer sans friction les technologies numériques et des insights basés sur les données.

En 2021, nous avons vu comment la COVID-19 a accéléré la transformation numérique. Cette digitalisation rapide a entraîné une explosion des volumes de données générées par les organisations. En 2022, pour en tirer pleinement parti, elles adopteront de nouvelles technologies, feront monter en compétences leurs équipes et adopteront de nouveaux modes de travail.

Le package R le plus populaire pour le machine learning et la modélisation prédictive mérite votre attention

Apprendre SQL peut transformer le travail de toute équipe qui manipule des données. Qu’il s’agisse d’automatiser des workflows, de traiter du big data ou de répondre à des questions complexes, chaque équipe a intérêt à compléter ses compétences Excel en apprenant SQL. Découvrez pourquoi SQL est un outil précieux pour toutes les équipes.

Réussir la mise en production de projets de data science suppose de collaborer avec différents types de parties prenantes. Qui sont-elles ? Lors d’un récent webinar, Brian Campbell a présenté 3 types de collaborateurs que l’on retrouve dans tout projet de data science.

77 % des professionnels de la formation ne savent pas comment évaluer l’impact des programmes. C’est pourquoi, en 2022, DataCamp facilite le reporting pour les administrateurs grâce aux Custom Reports et à notre nouveau connecteur Power BI et Tableau.

La responsable du design stratégique, Data, tarification et analytics d’AXA XL explique comment lancer votre programme data et instaurer une culture data efficace.

Approfondissez ce qu’il faut savoir sur l’apprentissage automatique pour développer durablement votre fonction data et votre entreprise dans son ensemble.

Le secteur des services financiers regorge de données et d’opportunités pour créer de la valeur grâce à la data science et à l’IA. Mais pour accélérer l’adoption de l’IA dans la finance, il faut surmonter cinq obstacles majeurs. Explications dans cet article.

Concevoir et présenter un portfolio data science solide est essentiel pour concrétiser vos apprentissages. Imaginer, développer et publier vos travaux exige de la constance et de la persévérance, mais cet effort peut vraiment vous aider à mieux vous positionner.