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== Définition ==
== Définition ==
Un projet d’analyse de données typique peut se composer de plusieurs parties, chacune comportant plusieurs fichiers de données et différents scripts avec code. Il peut être compliqué de maintenir l’organisation de toutes ces parties. Les outils de productivité vous aident à garder les projets organisés et à tenir un registre des projets terminés. Certains outils indispensables pour les scientifiques praticiens comprennent des outils tels qu’Unix/Linux, git et GitHub, RStudio et Jupyter Notebook.
Un projet d’analyse de données typique peut contenir plusieurs parties, chacune composée de plusieurs fichiers de données et de différents scripts avec code. Il est parfois difficile de gérer toutes ces parties. Aujourd’hui, grâce aux outils de productivité vous pouvez organiser vos projets et à tenir un registre de ces derniers lorsqu’ils seront finalisés. Parmi ces outils indispensables à l’exercice de la science des données, il convient de citer des outils tels qu’Unix/Linux, git et GitHub, RStudio et Jupyter Notebook.


== Français ==
== Français ==

Version du 11 janvier 2021 à 21:37

en construction

Définition

Un projet d’analyse de données typique peut contenir plusieurs parties, chacune composée de plusieurs fichiers de données et de différents scripts avec code. Il est parfois difficile de gérer toutes ces parties. Aujourd’hui, grâce aux outils de productivité vous pouvez organiser vos projets et à tenir un registre de ces derniers lorsqu’ils seront finalisés. Parmi ces outils indispensables à l’exercice de la science des données, il convient de citer des outils tels qu’Unix/Linux, git et GitHub, RStudio et Jupyter Notebook.

Français

Outils de productivité

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Productivity Tools



Source:kdnuggets

Contributeurs: wiki, Sihem Kouache