Post de Modern Data Network

Extraction des règles d’association Ouh là là, je redécouvre SIPINA. On ne le sait pas non plus mais le pack contient plusieurs logiciels, SIPINA lui-même, mais aussi un outil dédié à l’extraction des règles d’association (ARS, association rule software, certes, certes, plus original c’est difficile…). On n’échappe pas aux phénomènes de mode, même dans la tech, ou surtout dans la tech, y compris sous son prisme scientifique. Cette méthode de data mining (là aussi l’appellation est vintage) a été très en vogue à moment donné, tout le monde voulait en faire, un peu comme le deep learning de nos jours. Le vent a tourné, mais elle n’en constitue pas moins une approche pertinente d’analyse exploratoire des données. Je l’inclus pour ma part dans mon cours sur les systèmes de recommandations en M2 Data Science. J’ai retrouvé une vidéo où je décris l’utilisation du logiciel ARS en conjonction avec le tableur Excel : importation des données ; extraction des règles pilotée par les paramètres support min (itemset fréquents), confiance min et cardinalités ; post-traitement des règles, mise en évidence avec le filtrage et le tri basé sur les mesures d’importance des règles. https://lnkd.in/eZ5srkfF

Découvrez le profil de Jethro Danho à travers cet interview que j’ai pris plaisir à réaliser. Chez data354, nous transformons vos données en valeur ajoutée. Visitez notre site web pour en savoir plus: www.data354.com

💡 Quel est le rapport entre l'IA et un datawarehouse ? Le datawarehouse Databricks SQL est alimenté par l'IA - d'un assistant de codage IA à des optimisations de requêtes alimentées par l'IA. Pour en savoir plus, rejoignez-moi au Data Intelligence Day Paris le 23 avril pour suivre ma session "Le datawarehouse alimenté par l'IA avec Databricks SQL". ⭐ Réservez votre place ici : https://lnkd.in/eFnUkYB4 Profitez-en pour écouter mes collègues Anastasia Prokaieva qui vous éclairera sur la manière de "Construire et déployer des applications d'IA générative avec Databricks", ainsi que William Conti et El Ghali Benchekroun qui vous montreront comment "Simplifier la gouvernance des données et de l'IA à l'échelle avec Unity Catalog". #databricks #dbsql #paris #dataintelligenceday #genai #unitycatalog

Petite lecture avant ce week-end prolongé pour beaucoup d'entre nous ! Je me prête au jeu de la rédaction d'article pour notre blog #KomeetTechnologies, sujet du jour "La self-service BI à l'heure des LLM" Le pitch : La Self-Service BI modifie fondamentalement le paysage des entreprises en permettant à chaque utilisateur de gérer directement ses propres données. Cette autonomie promet une prise de décision plus rapide, tout en présentant certains défis. Comment les Large Language Models (LLM) peuvent-ils aider à surmonter ces obstacles ? 🔗 https://lnkd.in/dJb-CKEK Bonne lecture à tous ! #BusinessIntelligence #DataAnalytics #LLM #DataGovernance #Tech #DataDriven #BI #KomeetTechnologies

💥 La « Modern Data Stack » (MDS) démystifiée ! Il y a quelques semaines, Tristan HANDY, CEO de dbt Labs, jetait un pavé dans la marre dans son article intitulé « Is the "Modern Data Stack" Still a Useful Idea? » (https://lnkd.in/dnnJaZum) en ouvrant le débat de la pertinence de la « Modern Data Stack » en 2024. Même si l’idée de la MDS n’est peut-être plus vue comme aussi utile en 2024 qu’il y a quelques années (voire mois), la MDS en elle-même n’en reste pas moins une architecture Data utile et donnant pleinement satisfaction au sein de nombreuses entreprises. 🔎 Redécouvrez notre article démystifiant la « Modern Data Stack » sur notre blog Data & AI ! En quelques minutes, cet article vous permettra d’appréhender les concepts fondamentaux de la MDS et de comprendre ses tenants et ses aboutissants. 😎 🔗 Lien de l’article en commentaire ! 👇 #Aubay #AubayDataAI #Data #ModernDataStack #WeHelpDataPeople #YouDataPeople

💥 𝗟𝗮 « 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗿𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝘁𝗮𝗰𝗸 » (𝗠𝗗𝗦) 𝗱𝗲́𝗺𝘆𝘀𝘁𝗶𝗳𝗶𝗲́𝗲 ! Début 2024, Tristan HANDY, CEO de dbt Labs, jetait un pavé dans la marre dans son article intitulé « Is the "Modern Data Stack" Still a Useful Idea? » (https://lnkd.in/dnnJaZum) en ouvrant le débat de la pertinence de la « Modern Data Stack » en 2024. Même si l’idée de la MDS n’est peut-être plus vue comme aussi utile en 2024 qu’il y a quelques années (voire mois), la MDS en elle-même n’en reste pas moins une architecture Data utile et donnant pleinement satisfaction au sein de nombreuses entreprises. 🔎 Redécouvrez notre article démystifiant la « Modern Data Stack » sur notre blog Data & AI ! En quelques minutes, cet article vous permettra d’appréhender les concepts fondamentaux de la MDS et de comprendre ses tenants et ses aboutissants. 😎 🔗 Lien de l’article en commentaire ! 👇 #AubayDataAI #Data #ModernDataStack #WeHelpDataPeople #YouDataPeople

[Podcast] Remi T. Data Science Manager chez Mirakl avec Yoann Benoit Head of Data d'Hymaïa. Dans cet épisode, vous comprendrez l'importance de la 𝐦𝐢𝐬𝐞 𝐞𝐧 𝐩𝐥𝐚𝐜𝐞 𝐝'𝐮𝐧𝐞 𝐩𝐥𝐚𝐭𝐞𝐟𝐨𝐫𝐦𝐞 𝐚𝐝𝐚𝐩𝐭𝐞́𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭𝐬 : Rémi insiste sur la nécessité de mettre en place une infrastructure technique dès le début, avec des outils comme une plateforme de machine learning (ML) et une plateforme de gestion des données (data platform). Cela permet aux Data Scientists de travailler plus efficacement lorsqu'ils arrivent, en ayant à disposition des outils pour collaborer et déployer leurs modèles en production rapidement. Il s'agit d'apprendre des erreurs passées en mettant l'accent sur l'automatisation et le scaling dès le départ. 𝐋𝐞 𝐫𝐨̂𝐥𝐞 𝐩𝐨𝐥𝐲𝐯𝐚𝐥𝐞𝐧𝐭 𝐝𝐞𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭𝐬 𝐚𝐮 𝐬𝐞𝐢𝐧 𝐝𝐞 𝐥'𝐞́𝐪𝐮𝐢𝐩𝐞 : Rémi souligne l'importance d'avoir des profils polyvalents, capables de gérer l'ensemble du cycle de vie d'un modèle, du Proof of Concept (POC) à la production. Il évoque que les premiers Data Scientists qu'il a recrutés ont été formés pour devenir "full stack", afin de maîtriser aussi bien les aspects exploratoires que la mise en production des modèles, en particulier dans des environnements nécessitant du calcul distribué comme Spark. Bonne écoute ! https://lnkd.in/eVYV4yyn

☀️ C’est la #VeilleData qui s’accompagne de la sortie du nouvel épisode de DataWatch (liens en commentaire) ! J’ai sélectionné 5 articles liés à la #DataEngineering qui ont retenu mon attention cette semaine : 1️⃣ Article de Renato Losio sur le Pipe Syntax en #SQL chez #Google (publié le 21 septembre 2024) : https://lnkd.in/eV4Ew-t4 - https://lnkd.in/eDcFPtsZ - Google veut proposer une syntaxe pipe en SQL pour améliorer la lisibilité des étapes de traitement (attention ça pique les yeux). 2️⃣ Article de Victor Miller sur l’importance de la Data Engineering dans l’évolution de l’#IA générative (publié le 20 septembre 2024) : https://lnkd.in/eVZRuMF2 La Data Engineering (full stack) est essentielle pour assurer la qualité et la performance des IA générative. 3️⃣ Article de Daniel Beach sur la déperdition du #DataModeling dans les environnements Data #Lakehouse (publié le 19 septembre 2024) : https://lnkd.in/eAqwTiFT Daniel pense que la simplification et l’abstraction apporté par des environnements Data Lakehouse impactent le data modeling. 4️⃣ Article de Ananth P.& Aswin James Christy Nayagamà propos de la Data #Observability et de l’évaluation des outils (publié le 18 septembre 2024) : https://lnkd.in/evgzzdrg Les outils de Data Observability doivent répondre à certains critères afin d’apporter une réelle plus-value aux entreprises. 5️⃣ Article de 健太郎 前田 qui donne des cas d’usage d’#Iceberg avec #Snowflake (publié le 17 septembre 2024) : https://lnkd.in/epMJ-26G Maeda parle des avantages d’une indépendance aux outils et de l’apport d’Apache Iceberg dans la gestion des données. ❓Quelles sont vos lectures #data de la semaine ?

Atelier Data Science à SAINT-JACUT DE LA MER. Avec des sujets de tout genre : 1/ Dashboard et monitoring 2/ Intégration de données non-structurées dans un lac de données 3/ Annotation de données textuelles 4/ Data Science sur données diverses

Vous rencontrez des problèmes d'incohérences dans les indicateurs ? D'un accès compliqué des équipes métier aux données ? Le Semantic Layer peut vous aider ! Dans cet article, je vous propose de vous expliquer ce concept qui devient de plus en plus populaire. Notamment grâce à dbt qui a lancé son propre Semantic Layer. Je rentrerais dans le détail des différents outils qui permettent de l'implémenter à partir de la semaine prochaine ! Connaissiez-vous ce principe de Semantic Layer et l'avez-vous implémenté dans votre entreprise ? Je serais curieux d'avoir vos retours 😉