DataLab Academy

Bonjour chers amoureux de la data, nous vous présentons le riche programme de notre première formation Python.
Inscrivez vous donc sans hésiter via le lien https://bit.ly/3DeAK37 pour réserver votre place.

Bonjour chers amoureux de la data, Voulez-vous acquérir de nouvelles compétences qui vous rendront plus compétitif sur le marché de l'emploi?
Cela est possible avec l'ensemble de formations que vous offre Datalab. Faites vos choix dans la palette que vous nous proposons 🙂
Nos formations sont très appréciées à cause de leur caractère riche en contenus et très pratiques, n’hésitez donc pas à vous inscrire via le lien suivant :https://bit.ly/3DeAK37
NB: Nombre de places limité à 15 par thème.

Bonjour,
Sachant que le meilleur investissement reste celui qu'on fait pour sa formation, n'hésitez surtout pas à nous contacter pour acquérir une nouvelle compétence dans le domaine de la Data.

Faites-vous accompagner par nos experts architectes Big Data en toute sérénité😌.

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Contacts : +225 07 59 99 80 27 / +225 05 84 05 03 20
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Site Internet : https://lnkd.in/d2tWidrR

Hello🤗🤗
L'intelligence Artificielle dans la médecine.
Découvrez ici ( https://www.usine-digitale.fr/article/en-bourgogne-franche-comte-l-intelligence-artificielle-est-mise-au-service-de-l-oncologie.N1790077 ) la puissance du Machine Learning dans la médecine.
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En Bourgogne-Franche-Comté, l'intelligence artificielle est mise au service de l’oncologie L’Université de Bourgogne-Franche-Comté, l’entreprise biopharmaceutique Oncodesign et la Société d’Accélération du Transfert de Technologies Sayens ont développé un laboratoire commun dédié à l’intel...

[💡L'IA dans le commerce💡]

Vous avez certainement une fois entendu cette mise en garde:

ATTENTION⚠️, un client satisfait en parle à 10 potentiels clients, Un client non statisfait en parle à 1000 autres potentiels clients.

Ou des formules du genre :

ATTENTION⚠️, le client est Roi.

Tellement d'exigences qui mettent le client au centre de toutes les activités de votre entreprise, de votre business.

La satisfaction du client n'est plus une simple nécessité, c'est une impérative. Elle réside au cœur même de toute stratégie marketing.

🔰 Comment savoir combien de clients ont vraiment été satisfait après une période d'exercice ?🤧

🔰 Comment mesuré la satisfaction du client ?😕

🔰 Comment prévoir quelle catégorie de la population serait intéressé par tel ou tel produit ?🤔

Savoir mesurer et maîtriser L'EXPÉRIENCE CLIENT😌, la réponse à toutes ces questions.

Grâce à des modèles d'Intelligence Artificielle, nos experts vous aident à mesurer plus éfficacement votre expérience client.😌
Nos contacts plus bas👇👇👇

Attends🤔, mais L'expérience client c'est quoi concrètement 🤔🤔?

Euh, On dit je parle trop😂😂😂.

Rendez-vous le vendredi pour la suite.
En attendant, vous pouvez laisser en commentaire ce que vous savez de cette solution magique.

Nos contacts👇
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print ("Hello cher réseau ")👋👋

🙃On se donne rendez-vous semaine prochaine pour notre prochaine pour notre premier astuce😌python;

N'hésitez pas à nous contacter👇 pour des informations complémentaires sur nos formations.

Bon weekend à tous👋😉.
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[Toute la puissance de scikit-learn🤩]

Les véhicules autonomes, la prédiction des prix, la détection de fraudes, la reconnaissance vocale, le diagnostic médical sont autant de domaine dans lesquels la modélisation prédictive apporte une grande valeur.

Avec la disponibilité du volume de données apportée par la révolution du Big Data, il est aujourd’hui possible de construire des modèles prédictifs très performants.

Scikit-Learn est une bibliothèque Python spécialisée dans dans les travaux de Data Science.
C’est une bibliothèque facilement accessible, et puissante,
qui s’intègre naturellement dans l’écosystème plus large des outils de science des données basés sur Python.

Découvrez grâce à nos formations, cet outil puissant qu'est scikit-learn. Contactez-nous aux références ci-dessous👇.

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[Monitorez vos systèmes IA avec les Bons Outils]

L'intelligence artificielle a gagné en popularité et continue d'être largement adoptée dans pratiquement tous les secteurs à mesure que de nouveaux cas d'utilisation sont établis.

Les entreprises déploient des solutions d'intelligence artificielle pour une croissance rapide de leurs activités et pour rester compétitives sur leur marché.

Cependant, même si les systèmes basés sur l'IA peuvent apporter une valeur considérable, ils peuvent également nuire à l'entreprise s'ils ne sont pas correctement optimisés.

De ce fait avoir un oeil sur les possibilités d'optimisation et les eventuels problèmes liés à ces systèmes s'avèrent l'un des besoin critiquent.

Découvrez ici (https://www.comparitech.com/net-admin/best-aiops-platforms/) plusieurs outils pour aller plus vite et efficacement dans la mise place de votre système de monitoring

Nous accompagnons les entreprises dans la mise en place de leurs systèmes d'Intelligence Artificielle plus éfficacement;

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[La seule compétence qui est importante...]

Professeur, consultant américain en management des entreprises, auteur et théoricien, Peter Drucker l'avait prédit:

[ L'ingénierie en Intelligence Artificielle, un métier incontournable au XXIème siècle]

Les statistiques de LinkedIn montrent que le nombre de métiers liés à l’intelligence artificielle a été multiplié par 16 au cours des quatre dernières années. Les activités sont diverses pour un ingénieur en intelligence artificielle : de l'installation d'un chabot, à la conception du système de navigation d'une voiture autonome. Son rôle est de concevoir des programmes informatiques qui reproduisent des tâches et des raisonnements gérés par l'Homme. Il travaille en étroite collaboration avec des développeurs informatiques pour intégrer ces technologies dans les produits.

La suite de l'article : https://www.google.com/amp/s/www.futura-sciences.com/alternative/amp/actualite/79139/

Nos experts vous forment au métier d'ingénieur en intelligence artificielle.

N'hésitez plus contactez-nous aux références ci-dessous.
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[De bonnes astuces de code pour plus d'efficacité]
&Tricks

Tout bon développeur ou analyste de donneés chercherait toujours des moyens et astuces pour augmenter sa productivité.

Il exsiste des astuces python pour optimiser son code. Dans notre rubrique &Tricks, nous vous proposons des astuces python pour aller plus vite et éfficacement dans votre code.

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"Laisse tes rêves changer la réalité. Mais ne laisse pas la réalité changer tes rêves?"
vous souhaite un bon mois de février plein de succès.

Les votes continuent. Nous vous invitons à nous soutenir en cliquant sur le lien ci-dessous et en partageant ce poste avec votre réseau.
Lien pour voter : https://startupper.totalenergies.com/fr/juries/5Cg28wa4hgcODBcDk6mGrg/participations/5269/vote

Merci et Excellente journée.

Bonjour cher réseau,

Nous participons au challenge Startupper de l'année organisé par TotalEnergies. Nous avons passé la première étape haut les mains sur des centaines d'autres startup grâce à l'originalité de notre projet.

Pour la prochaine étape nous voulons solliciter votre aide en "Likant" notre projet via le lien suivant.
https://startupper.totalenergies.com/fr/juries/5Cg28wa4hgcODBcDk6mGrg/participations/5269/vote

Merci et passez une excellente semaine!

[ Cinq (5) étapes pour développer un modèle de éfficace. ]

Étape 1: Comprendre le métier et le problème à résoudre.

Étape 2: Collecter et préparer les données qui serviront pour la construction du modèle de ML.

Étape 3: Sélectionner l'algorithme idéal (celui qui modélise au mieux le problème ) parmi plusieurs autres.

Étape 4: Déploiement du modèle retenu .

En règle générale, la construction d'un modèle fait partie des prérogatives du en entreprise.

Vous désirez en être un ? Vous avez besoin d'accompagnement ?

Nos experts sont à votre disposition.

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[Data Science ou Data Analytics, grand frère-petit frère]

La DataScience et la Data Analytics sont deux disciplines qui visent l'exploration et l'interprétation des données massives pour des objectifs commerciaux ou marketing.

Communément confondus, chacune d'elle a ses caractéristiques spécifiques.

En effet, le data analyst a la capacité d’extraire la données brutes à partir d’une source unique (un système de gestion de relation client, un système de gestion des assurés, etc ) pour en tirer des conclusions stratégiques et développer des outils décisionnels à haute valeur ajoutée.

Quant au Data Scientist, c'est un spécialiste de l’analyse de données brutes multiples sources déconnectées les unes des autres. Il se distingue également par sa capacité à concevoir des modèles statistiques et la maîtrise du Machine Learning.

En resumé le Data Scientist peut être perçu comme une forme plus avancée du Data Analyst.

Le « data analyst » est le petit frère du « data scientist ».

Data Analyst ou Data scientist nous vous formons au metier de votre choix.

Source image: https://lnkd.in/dKPiwZzZ
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[Data Science, Concept, Métier, poste ]

L'expression anglaise "Data Science" signifie littéralement *science des données*.

Le Data Science est un domaine pluridisciplinaire qui consiste à mettre au point des séries d'algorithmes informatiques à partir de règles mathématiques, statistiques et de données numériques afin de créer de la valeur, pour les entreprises ou les particuliers.

L'expert en charge de cette pratique est appelé "Data Scientist.

Le data scientist est un expert de la collecte, du stockage, de l'analyse et de l'exploitation d'un ensemble de données recueillies via différents canaux, généralement pour le compte d'une entreprise.

En tant qu'expert de l'analyse de données il occupe un poste aussi bien fonctionnel que stratégique dans l'entreprise et est rattaché à la DSI (Direction de Systèmes d'Information).

Ici, à DataLabAcademy nous vous formons au métier de DataScientist.

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Image Source: https://www.eurodecision.com/algorithmes/data-science

[Les 5V et le Big Data]

Si vous avez une fois saisi dans une barre de recherche google l'expression "Big Data", c'est que vous avez déjà rencontré l'un de ces 5 termes (Volume, Vitesse, Valeur, Variété et Véracité).

Communément appelé les 5V du Big Data, ils représentent les éléments qu'il faut impérativement prendre en compte et optimiser dans votre démarche de gestion de données massives.

Nous expliquons !!

Le Volume: Ce terme fait référence à la quantité importante des données générées par nos activités (Les vidéos sur YouTube, Les machines connectés, les appels téléphoniques).

La Variété: Les données peuvent prendre des formes très variées et très hétérogènes (voix, données faciales, données transactionnelles, web Analytics, textes, images, etc.)

La Vitesse: La vitesse avec laquelle les données sont générées imposent de pouvoir les collectés et les traités en temps réel.

La Véracité: c’est l’un des enjeux majeurs de l’exploitation des Big Data. Faux profils sur les réseaux sociaux, fautes d’orthographe, fraudes …Il est nécessaire de multiplier les précautions (recoupement et enrichissement des données) pour minimiser les biais liés au manque de fiabilité du Big Data.

La valeur: Les outils de stockage et d’analyse des Big Data n’ont de sens que si elles apportent de la valeur ajoutée. Exploiter les données, c’est avant tout répondre à des objectifs commerciaux ou Marketing.

DataLab Academy vous accompagne dans la gestion de vos données massives pour répondre efficacement à vos objectifs commerciaux ou Marketing.

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