Pour parler de la data preparation, quoi de mieux que de partir d’un constat. Dans le monde de la data, il y une règle que tout le monde connaît : 80% du temps d’un data scientist est passé à préparer ses données; et seulement 20% à travailler vraiment dessus, notamment à les visualiser. Dans cet article nous donnons un coup de projecteur sur la data preparation : les problèmes les plus souvent rencontrés, les outils et les tendances. En route pour de nouvelles dataventures ! Sommaire Introduction Data preparation : définition Les 5 étapes de la data preparation Les outils de data...