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Les équipes développant des applications de Data Science investissent beaucoup d’énergie pour identifier et implémenter des métriques de monitoring pertinentes. Nous pensons qu’il est possible de capitaliser sur ce travail en proposant des fonctionnalités supplémentaires à nos utilisateurs afin de renforcer l’impact de nos applications.

“Make the flow of work visible through the value stream. Teams should have a good understanding of and visibility into the flow of work from the business all the way through to customers, including the status of products and features. Our research has found this has a positive impact on IT performance." Extrait de: Forsgren PhD. « Accelerate. »Cet ...

Les 10 convictions qui, selon nous, permettent de réussir ses projets de data science en 2021. On vous donne nos astuces.

Contexte et périmètre :Dans le cadre du Hackathon SAP Analytics Cloud (SAC) du 30 avril au 7 mai 2020, la tribu LIQSA (Liquid SAP Analytics) a réalisé un tableau de bord incorporant :un algorithme de Machine Learning en Python,des visualisations innovantes grâce à des librairies D3JS.Sachant que cet article fait référence à un PoC réalisé dans le c...

Lorsque l’on s'apprête à mettre (ou lorsque l’on a mis) un système de data science en production, on souhaite s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Pour cela, il convient de monitorer ce système intelligent.