challenge-datascience
Ce projet rassemble des preuves de concept (PoCs) développées par Etalab pour illustrer des articles ou des études en science des données. Les codes proposés ne sont pas destinés à une utilisation directe en production mais servent de base pour inspirer ou construire d'autres projets. Les travaux couvrent l'analyse de données, le traitement du langage naturel et l'exploration de modèles d'IA.
Cas d'utilisation métiers
- Développement de briques réutilisables : rechercher des initiatives proches
- Exploration de modèles d'intelligence artificielle : rechercher des initiatives proches
- Analyse de données pour des articles publics : rechercher des initiatives proches
- Création de preuves de concept en science des données : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnel
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Requests : voir les initiatives qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives qui l'ont aussi
- NLTK : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Dotenv : voir les initiatives qui l'ont aussi
- OpenAI : voir les initiatives qui l'ont aussi
- BeautifulSoup : voir les initiatives qui l'ont aussi
- LangChain : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Streamlit : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives qui l'ont aussi
- Sentence Transformers : voir les initiatives qui l'ont aussi
Description générée le jeudi 12 novembre 2026 à 18:05:51