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L’analyse exploratoire des données (EDA) est un processus qui résume les caractéristiques d’un ensemble de données à l’aide de méthodes visuelles pour révéler des tendances, détecter des anomalies et guider le nettoyage, la sélection de modèles et l’analyse des données à l’aide d’outils comme Python, R et Tableau.
Découvrez la technologie de l'analyse prédictive en IA, son fonctionnement et les avantages qu'elle apporte à divers secteurs.
Un Analyste de Données IA associe les compétences d’analyse de données traditionnelles à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning (ML) afin d’extraire des informations, prédire les tendances et améliorer la prise de décision dans tous les secteurs.
L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique qui entraîne des algorithmes sur des données non étiquetées afin de découvrir des motifs, des structures et des relations cachés. Les méthodes courantes incluent le clustering, l'association et la réduction de dimensionnalité, avec des applications dans la segmentation de la clientèle, la détection d'anomalies et l'analyse du panier d'achat.
Découvrez ce que sont les données non structurées et comment elles se comparent aux données structurées. Apprenez-en plus sur les défis et les outils utilisés pour les données non structurées.
Découvrez ce que sont les données structurées, leur utilisation, consultez des exemples et comparez-les à d'autres types de structures de données.
L'enrichissement de contenu avec l’IA valorise un contenu brut et non structuré en appliquant des techniques d’intelligence artificielle pour en extraire des informations pertinentes, structurer les données et fournir des analyses—rendant le contenu plus accessible, consultable et précieux pour des applications telles que l’analyse de données, la recherche d’informations et la prise de décision.
Découvrez ce qu'est un moteur d'Insight — une plateforme avancée, pilotée par l'IA, qui améliore la recherche et l'analyse de données en comprenant le contexte et l'intention. Apprenez comment les moteurs d'Insight intègrent le NLP, l'apprentissage automatique et le deep learning pour fournir des informations exploitables à partir de sources de données structurées et non structurées.
Pandas est une bibliothèque open source de manipulation et d'analyse de données pour Python, réputée pour sa polyvalence, ses structures de données robustes et sa facilité d'utilisation pour gérer des ensembles de données complexes. C'est une pierre angulaire pour les analystes et les scientifiques des données, permettant un nettoyage, une transformation et une analyse efficaces des données.
La reconnaissance de formes est un processus informatique visant à identifier des motifs et des régularités dans les données, essentiel dans des domaines comme l’IA, l’informatique, la psychologie et l’analyse de données. Elle automatise l’identification de structures dans la parole, le texte, les images et des ensembles de données abstraits, permettant des systèmes intelligents et des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la ROC et la détection de fraude.
Le regroupement (clustering) est une technique d'apprentissage automatique non supervisé qui regroupe des points de données similaires, permettant une analyse exploratoire des données sans données étiquetées. Découvrez les types, applications et comment les modèles d'embedding améliorent le clustering.
SciPy est une bibliothèque Python open-source robuste pour le calcul scientifique et technique. S'appuyant sur NumPy, elle propose des algorithmes mathématiques avancés, de l'optimisation, de l'intégration, de la manipulation de données, de la visualisation et l'interopérabilité avec des bibliothèques telles que Matplotlib et Pandas, ce qui la rend essentielle pour le calcul scientifique et l'analyse de données.
