Data Science

Depuis quelques années, le Building Information Modeling (BIM) est une véritable tendance dans le domaine de la construction. La modélisation des données liées à l’édification d’un bâtiment permet de travailler de manière plus efficace et de coordonner les efforts entre les différentes parties prenant part au projet. Vous voulez tout savoir sur le BIM et […]

La majorité des entreprises considèrent les projets liés à l’intégration des données et au big data comme une priorité. Les décisions futures seront « data-driven » ou ne seront pas. Les données se démultipliant de façon constante, penser à la scalabilité dès l’origine d’un projet de traitement des données est essentiel. En quoi consiste ce

Une solution SaaS est un service proposant des logiciels accessibles directement depuis un serveur, comme par exemple un navigateur web. Ces services offrent de nombreux avantages aux entreprises et, entre autres, une accessibilité d’un niveau révolutionnaire en comparaison aux anciens logiciels informatiques. Voici tout ce que vous devez savoir sur le SaaS. Définition du SaaS

Le DevOps a été conçu pour réduire le temps de déploiement des logiciels en mettant en commun les compétences des équipes de développement et des équipes d’exploitation. Il s’appuie entre autres sur la méthode Agile. Le DataOps s’est fondé sur les mêmes principes et tire profit de la Data Science pour améliorer l’efficacité du processus.

En projet data, l’intégration continue (CI) est une méthode visant à intégrer des changements au code d’origine de façon continue, tout en détectant et corrigeant les éventuelles erreurs apportées. Cette technique très prisée a énormément d’avantages et permet de développer une application, ou un logiciel, tout en développant des mises à jour de système, en

À l’origine de tout projet abouti en Big Data, il y a un proof of concept (preuve de concept ou démonstration de faisabilité en français). Cette étape essentielle permet d’évaluer la faisabilité d’une idée mais recèle bon nombre de pièges. Afin de ne pas perdre de vue l’objectif final – soit la mise en production