Le processus de formatage de données (également appelé Data Wrangling ou Data Munging), est plus complet, et introduit la notion de transformation de données non structurées (voir ce terme) en données ...

Le data wrangling est une étape essentielle de l’analyse des données, car il permet d’améliorer la qualité, la précision et la fiabilité des données et de réduire les erreurs et les biais.

Le data wrangling, ou formatage des données, et l'analyse exploratoire des données font la différence entre un bon modèle de science des données et un modèle dit « garbage in/garbage out ».

Premier exemple, l'IoT. La multiplication des objets connectés et le développement de l'internet des objets amènent des flux nouveaux de données de type Big Data dont il faut exploiter la valeur. Cela ...

Alain Dalmau a rejoint Trifacta en Janvier 2017 pour gérer le bureau parisien et développer les ventes dans les pays de l’Europe du Sud et l’Afrique du Nord. “Le nombre de projets Big Data est en très ...

Découvrez quelques-unes des meilleures pratiques pour remodeler les structures de données dans le data wrangling, à l’aide d’exemples tirés de différents types de données et outils.

Avec les 48 millions de dollars qu'il vient de lever auprès de 9 investisseurs dont Google, l'éditeur Trifacta va accélérer le développement cloud de son offre de data wrangling.