OpenLayer - #9 | Martin Laprise

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Par David Beauchemin, découvert par Player FM et notre communauté - Le copyright est détenu par l'éditeur, non par Player F, et l'audio est diffusé directement depuis ses serveurs. Appuyiez sur le bouton S'Abonner pour suivre les mises à jour sur Player FM, ou collez l'URL du flux dans d'autre applications de podcasts.

Dans cet épisode, je discute avec Martin Laprise de son parcours de la physique vers la science des données, de ses expériences en tant que data scientist et de la création de Hectiq.ai son entreprise de consultation.

Le livre qu'il nous recommande: https://www.amazon.ca/Elements-Statistical-Learning-Inference-Prediction/dp/0387848576

Un article sur le Hyperloglog http://algo.inria.fr/flajolet/Publications/FlFuGaMe07.pdf

Le paquetage Python qu'il a créé https://github.com/Parsely/probably

Merci à mes commanditaires l'AÉLIES (https://www.aelies.ulaval.ca), le SPLA (https://www.spla.ulaval.ca), l’AGIL (http://www2.ift.ulaval.ca/~agil/) et .Layer (https://www.dotlayer.org/).

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