Makina Blog
Développement Durable en entreprise : Makina Corpus voit la vie en vert !
L'engagement de Makina Corpus pour le Développement Durable a débuté dès la création de l'entreprise en inscrivant dans ses valeurs le respect de l'humain et de son environnement.
Faire des calculs géographiques en Python sans PostGIS
PostGIS est souvent indispensable dans les applications géographiques. Mais ce n'est pas toujours le cas et il est parfois possible de s'en passer. La preuve en image.
Comment réussir son projet de machine learning ?
Voici quelques retours d'expérience et des indications pour vous aider à réussir vos projets de machine learning
Deep Learning et détection d'émotions
Un premier pas dans le Deep Learning pour la détection d'émotions à partir de photographies.
Breaking news : j'aime la communauté Drupal !
L'apport de la communauté Drupal sur un cas concret.
React 16.3 : Introduction de la context API
React 16.3 apporte son lot de nouveautés, mais surtout la version stable de la context API.
Compte-rendu SEO Camp'us Paris 2018
Mon retour personnalisé sur la conférence organisée pour les 10 ans du SEO Camp'us.
Machine learning : détection d'anomalies
Comment détecter des anomalies dans vos datasets en utilisant des algorithmes de machine learning.
Hackaviz 2018, recette d'une visualisation de données
Retour sur notre participation à un concours toulousain.
Gérer des projets avec Gitlab
Quelques astuces pour gérer les projets avec Gitlab, logiciel libre de gestion de version
Superset, l'outil de DataViz de AirBnB
Superset est un outil développé par AirBnB. Son objectif consiste à faciliter la prise de décision au sein d'une entreprise, en simplifiant l'accès à ses données. Superset permet notamment de regrouper les informations fournies par différentes sources, de créer des graphiques interactifs et de les partager sous forme de tableaux de bord.
Machine Learning : classer automatiquement vos données à l'import
Comment utiliser des algorithmes de machine learning pour importer correctement des données dans vos projets de DataScience ?