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 Analyse exploratoire de données sur les tumeurs du cancer du sein en Python Étude de cas L'objectif de cette étude de cas est de démontrer comment les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent être utilisées pour prédire si une tumeur du sein est maligne ou bénigne en fonction de ses caractéristiques. Le jeu de données utilisé dans cette étude de cas est le jeu de données Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic), qui contient des informations sur les tumeurs du cancer du sein de patients du Wisconsin. Ce jeu de données a été collecté dans les hôpitaux de l'Université du Wisconsin, à Madison, et a été donné au dépôt d'apprentissage automatique de l'UCI. Le jeu de données a été créé par le Dr William H. Wolberg, qui a recueilli les données à l'aide d'une biopsie à l'aiguille et a numérisé les images à l'aide d'un scanner. Ce jeu de données a été largement utilisé par la communauté de l'apprentissage automatique pour des tâches de classification et

 5 outils essentiels de visualisation de données pour des informations efficaces Choisir le bon outil de visualisation de données est une étape importante pour créer des visualisations efficaces et convaincantes. Voici quelques outils populaires de visualisation de données et des conseils sur la façon de les utiliser : I. Aperçu des outils de visualisation de données les plus populaires : 1. Excel : Excel est un outil largement utilisé pour créer des visualisations de données de base. Il propose plusieurs types de graphiques, notamment des diagrammes à barres, des diagrammes linéaires et des diagrammes de dispersion. Excel est une bonne option pour les visualisations simples ou pour ceux qui sont novices en matière de visualisation de données. 2. Tableau : Tableau est un puissant outil de visualisation de données qui offre une gamme de fonctionnalités avancées. Il permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des cartes interactives, et offre un large éventail de types de

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 Meilleures pratiques pour les scientifiques des données : Optimiser les flux de travail, gérer les données et améliorer la qualité du code. Meilleures pratiques pour les scientifiques des données : Optimiser les flux de travail, gérer les données et améliorer la qualité du code. Le domaine de la science des données est une arène merveilleusement complexe et en constante évolution qui requiert un ensemble de compétences à multiples facettes, y compris, mais sans s'y limiter, les mathématiques, les statistiques, la programmation et la visualisation des données. Le volume de données continuant de croître à un rythme effarant, il est devenu de plus en plus impératif pour les data scientists de travailler de manière plus efficace et efficiente. C'est là que les meilleures pratiques entrent en jeu. Dans cet article sur les meilleures pratiques pour les scientifiques des données, il est important d'exposer brièvement les subtilités de la science des données et le caractère indisp

Datapublication - Dépôt de données de recherche associées aux articles dans les revues affiliées Le site Datapublication permet aux auteurs ayant soumis des articles aux revues affiliées (ALSIC, STICEF, autres revues SHS et organisateurs de conférences à venir) de déposer les données de recherche associées à leur article. Le comité scientifique de la revue concernée est alors en mesure d'examiner les données et d'établir la relation entre les analyses développées dans l'article. Le sérieux scientifique de la procédure de relecture est ainsi renforcé. Lorsque l'article est publié dans la revue, les données (sauf indication contraire) sont également publiées et mises en relation avec l'article. D'autres chercheurs sont alors en mesure de télécharger ces données, de refaire les analyses, de développer de nouvelles analyses avec de nouveaux outils, d'intégrer ces données à d'autres du même type pour se livrer à d'autres études au spectre plus large. La r