Data science et ML basés sur des données fiables

Le développement de l'IA est désormais une priorité pour les directions, les équipes de Data science doivent donc impérativement mettre en œuvre des modèles fiables. Mais alors que 60 % des entreprises peinent à se développer ou à générer une valeur significative, le succès dépend en fin de compte d'un élément plus fondamental : la qualité des données qui alimentent vos modèles.

Cet eBook s'adresse aux data engineer, aux architectes et aux responsables de la Data science chargés de fournir des informations prédictives rapides et d'une grande précision. Il aborde les thèmes suivants :

• Pourquoi la mise en œuvre de la Data science reste difficile et quelles stratégies adopter pour surmonter les défis courants
• Comment un contexte fiable permet à la Data science et au machine learning de passer de l'expérimentation isolée à un impact dans toute l'entreprise
• Mesures concrètes pour mettre en place une base de données unifiée pour l'IA