Smudgge-logo

Newsletter

Blog
menu

Data Unboxed : Au coeur de la data

Des analyses, astuces et tendances data engineering dans votre boîte mail.

Bonjour, Je suis Badr. Passionné par la Data, l'IA & l'infra et comment s'en servir pour faire un monde meilleur!
‍
Abonnez-vous à ma newsletter pour recevoir :
‍
•⁠  ⁠Les dernières avancées en Data Engineering
•⁠  ⁠Des insights pratiques sur l'IA générative et les LLMs
•⁠  ⁠Des conseils concrets pour optimiser vos pipelines data
•⁠  ⁠Des ressources triées sur le volet pour progresser
‍
C'est par ici👇
A 3D version of Felix's avatar, we can see him smiling and waving.

Mes articles vedette

VPS - Production Ready

"5,8M requêtes/jour avec un VPS à 5€"

Une série de 8 articles pour configurer, sécuriser et optimiser votre propre infrastructure cloud.

Aller à l'article

DuckDB - Big Data en local

"1 milliard de lignes traitées sur un simple laptop"

Une série de 3 articles pour analyser des téraoctets de données sans infrastructure complexe.

Aller à l'article

MCP - Dopez vos LLMs

"Donnez à vos agents tous les pouvoirs"

Une série de 2 articles pour connecter n'importe quel LLM à vos outils et données personnelles

Aller à l'article

Top articles

❯

Guide complet des formats de table Lakehouse 2024 : Hudi vs Delta Lake vs Iceberg | Comparaison détaillée

Découvrez les différences cruciales entre Apache Hudi, Delta Lake et Apache Iceberg pour optimiser votre stratégie Lakehouse en 2024. Analyse approfondie des fonctionnalités ACID, pipelines incrémentaux, contrôle de concurrence et plus encore.

October 16, 2024
Big data
Lakehouse

❯

Structurer son Projet de machine learning.

Cet article explore l'importance d'une structure solide dans les projets de machine learning et présente CookieCutter, un outil puissant pour organiser vos travaux de data science. Vous y découvrirez les principes clés d'une analyse de données reproductible, notamment l'approche DAG (graphe orienté acyclique), l'importance des données brutes immuables, et l'utilisation judicieuse des notebooks et du code source. L'article souligne également l'importance de la documentation des expériences de modélisation et offre des conseils pratiques pour améliorer la qualité et la reproductibilité de vos projets de machine learning. Une lecture essentielle pour tout data scientist cherchant à professionnaliser sa démarche et à optimiser ses flux de travail.

June 19, 2024
Datascience
ML

Ne manquez aucune astuce de Data Engineering

Recevez mes analyses techniques, conseils d'optimisation et veille sur les dernières technologies data directement dans votre boîte mail.

✓ Contenu technique de qualité, pas de marketing intrusif
✓ Désinscription facile à tout moment