Butinage de février 2019
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/butinage-fevrier-2019
La #Veille de Makina Corpus sur ses technologies de prédilection
Butinage de février 2019
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La #Veille de Makina Corpus sur ses technologies de prédilection
Notre expertise en Data science
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L’IA est un domaine vaste et nos différents projets nous ont permis de monter en compétences sur plusieurs sujets. Cet article vous présente les thématiques pour lesquelles nous pouvons vous offrir notre expertise.
Bien configurer ses #Tests #Python avec tox et Travis
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Le plus difficile dans le développement des tests unitaires c’est souvent de se motiver à écrire les premières lignes... Alors qu’une fois que c’est initié, ça devient très simple d’en ajouter. Nous verrons dans cet article de blog comment le faire rapidement avec tox et Travis !
Gérer des projets avec Gitlab
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Quelques astuces pour gérer les projets avec Gitlab, logiciel libre de gestion de version
#Gestion_de_projet #GIT #Gestionnaire_de_versions #News_Item
Notre expertise pour vos projets #Drupal 8
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Formations et accompagnement personnalisé à #Drupal_8
Mon Top 30 des modules #Drupal 8 pour 2019
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Compte-rendu aménagé d’une conférence donnée au Drupalcamp Paris 2019
Détecter des formes dans des photos de paysage
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Et parce que c’est la St-Valentin, on détecte des cœurs !
#Drupal : un CMS pas comme les autres
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Mais moi je l’aime, c’est pas de ma faute…
Makina Corpus au Drupalcamp du 15 au 17 février
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Conférences et atelier, rejoignez-nous !
Représentation des modèles numériques de terrain sur le web : ombrage et #3D
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#Cartographie #News_Item
#Formation #PostgreSQL / #PostGIS du 26 au 28 mars à Paris
▻https://makina-corpus.com/blog/formation/2019/formation-postgresql-postgis-paris
Découvrez les outils Libres pour gérer vos données spatiales !
Formation Python pour l’analyse géospatiale en avril à Paris
▻https://makina-corpus.com/blog/formation/2019/formation-python-pour-analyse-geospatiale-paris
Vous avez des données géolocalisées à traiter mais vous ne savez pas comment faire ? Cette formation est pour vous !
Butinage de janvier 2019
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La #Veille de Makina Corpus sur ses technologies de prédilection
#Machine_Learning : détection d’anomalies
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/machine-learning-detection-anomalies
Comment détecter des anomalies dans vos datasets en utilisant des algorithmes de machine learning.
Rétro(pro)spective
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/retro-pro-spective
Que faut-il retenir de l’année 2018, et qu’attendre de 2019 ?
#Drupal_8 : Dynamiser vos contenus à l’aide des formulaires AJAX
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/drupal-8-dynamiser-vos-contenus-a-laide-des-ajax-commands
Utiliser les AjaxCommands de l’API de Drupal 8 pour agir sur le Markup
Cartographier le manteau neigeux avec #Python
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/python-carto
En quelques lignes de code, nous vous proposons de cartographier le manteau neigeux. Nous utiliserons pour cela les données du réseau nivo-météorologique français, ainsi que les bibliothèques Pandas et Folium.
Cartographie Web #3D - possibilités techniques en logiciels libres
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/carte-web-3d
Au début, les cartes sur le web étaient planes. Puis, avec de plus en plus de données (imagerie satellitaire, MNT, etc), vint la 3D.
Prédiction du taux de monoxyde de carbone à Madrid - intérêt d’une approche #Deep_Learning
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2019/qualite-de-lair-a-madrid
Dans cet article nous montrons comme utiliser les bibliothèques stars de l’éco-système scientifique en Python pour analyser des données publiques sur la qualité de l’air à Madrid. Nous verrons comment identifier les problèmes liés à ces données. Puis nous comparerons deux approches en #Machine_Learning : AutoSklearn et les réseaux de neurones de type LSTM.
Prédiction du taux de monoxyde de carbone à Madrid - intérêt d’une approche #Deep_Learning
▻https://makina-corpus.com/blog/metier/2018/qualite-de-lair-a-madrid
Dans cet article nous montrons comme utiliser les bibliothèques stars de l’éco-système scientifique en Python pour analyser des données publiques sur la qualité de l’air à Madrid. Nous verrons comment identifier les problèmes liés à ces données. Puis nous comparerons deux approches en #Machine_Learning : AutoSklearn et les réseaux de neurones de type LSTM.