Le guide complet pour comprendre la réactivité en Shiny
Comprendre la réactivité en Shiny est fondamental pour être capable de créer des applications complexes mais performantes et faciles à maintenir.
R, Machine Learning, et Data Science.
Comprendre la réactivité en Shiny est fondamental pour être capable de créer des applications complexes mais performantes et faciles à maintenir.
Je suis récemment passé à R 4.0.0 sur mes serveurs Debian. Sauf que la mise à jour n’était pas facile, alors je partage dans cet article comment j’ai fait.
Vous souhaitez déployer une application Shiny sur AWS ? Dans ce guide complet, je vous explique pas à pas comment faire. En bonus, le guide est téléchargeable !
La conférence useR!2019 est maintenant terminée. Vous l’avez manquée ? Dans cet article, je vous montre ce qui s’est passé, quels sont les temps forts et les bonnes nouvelles que vous avez manquées !
user!2019 commence la semaine prochaine. Comment ça va se passer ? Comment se préparer ? Dans cet article, je présente mes objectifs et attentes.
Mes premiers graphes en R étaient horribles… Je pensais que les graphes en R n’étaient utilisables que pour des articles scientifiques. Eh bien non. Aujourd’hui, même la BBC utilise R pour créer des graphiques prêts à la publication. Découvrez comment dans cet article !
Tout le monde a déjà entendu parler de l’algorithme de descente de gradient, mais… savez-vous vraiment comment ça marche et l’avez-vous déjà implémenté par vous-même pour être sûr d’avoir bien compris comment ça marche ? Cet article explique en images pourquoi on l’utilise, comment ça marche, et vous montre même une implémentation en Python !
R est un outil formidable pour faire du text mining. Encore faut-il pouvoir extraire le texte de vos documents PDF ! Cet article explique exactement comment faire, et aussi comment préparer vos données pour l’analyse !
Si vous avez un produit SaaS, vous vous êtes forcément déjà posé la question : Comment connaître la valeur d’un nouvel utilisateur ? Comment prédire son churn rate ? Dans cet article, j’explique comment un statisticien peut répondre à ces questions pour vous.
On me demande souvent quels sont les pré-requis mathématiques à connaître pour la data science. L’algèbre linéaire est une des disciplines les plus importantes à connaître ! Je commence donc cette série d’articles sur les concepts essentiels à connaître. Que vous soyez novice ou ayez simplement besoin d’une petite révision, c’est pour vous !