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Parce que chez Blent, on aime partager nos connaissances, les articles te permettront de découvrir des sujets pointus et avant-gardistes dans ce domaine qui évolue si rapidement.

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Matplotlib : faire des graphiques en Python

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Tests Python pour le Machine Learning

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Introduction à pandas sous Python

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Seaborn : Data Visualization sous Python

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Confluent Platform : la plateforme Data Streaming tout-en-un

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L’apprentissage supervisé : définition et exemples

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Terraform : automatiser son infrastructure Cloud

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Validation croisée en Machine Learning

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LightGBM : mieux que XGBoost ?

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Docker, à quoi ça sert ?

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L’ACP : tout savoir sur l’Analyse en Composantes Principales

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Serverless : définition, exemples

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SVM : Support Vector Machine

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Spark Streaming : Bien démarrer

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XGBoost : Tout savoir sur le Boosting

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Git - Tutoriel complet

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Word Embedding & NLP : définition, exemples

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Réseaux de neurones : tout comprendre

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Algorithme k-means : comment ça marche ?

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MapReduce : tout comprendre sur le calcul parallèle

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Apache Spark : tout savoir sur le framework Big Data

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Arbres de décision en Machine Learning : tout comprendre

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MLflow : tout savoir sur l’outil indispensable du MLOps

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Apache Airflow : qu'est-ce que c'est ?

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Random Forest : comment ça fonctionne ?

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Apache Kafka : tout savoir sur le Data Streaming

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C'est quoi la Computer Vision ?

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Kubernetes et Machine Learning

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Le formatage de texte en Python

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Tester son code Python

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Data Mesh : qu'est-ce que c'est ?

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Interprétabilité et Machine Learning

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Machine Learning Engineer : définition, comment se former

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Validation et classification : mode d'emploi

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Les annotations de fonctions Python

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L'AutoML ou comment automatiser le Machine Learning

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Matplotlib et les fonctions à deux variables

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Les pipelines de scikit-learn

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Métiers

Data Science : pourquoi choisir la formation Blent ?

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Les itérateurs sous Python

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Les window functions avec Pandas

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La gestion des erreurs sous Python

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Débrief Workshop : Comprendre les bases de données NoSQL

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Les décorateurs de fonctions sous Python

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Débrief Workshop : Data Science dans les Grands Groupes

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Les différents profils Data Scientists

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Blent Family Portrait #1 : l’IA au service de la créativité

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Devenir Data Engineer : toutes les infos

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Apprends à résoudre des problématiques métiers grâce à la Data Science et la maîtrise du Machine Learning.

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Apprends à manipuler les bases de données non structurées et de lancer des calculs intensifs sur des clusters distants.

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