Categorie - Ecosystème

Le 14 octobre à l’ENSAE Paris, Datastorm présente trois retours d’expérience réussie sur les synergies entre la recherche académique et les projets data des entreprises. Avec GRTgaz, Engie et RTE et la participation de EDF, Air Liquide et de l’Institut polytechnique de Paris. Inscription obligatoire, places limitées.

Chez Datastorm, la question de la sécurisation de l’accès à nos applications shiny est primordiale. Face à cette problématique, nous avons développé shinymanager, une solution gratuite et simple d’utilisation. Un best seller téléchargé plus de 2000 fois par mois dont nous vous livrons ici (presque) tous les secrets.

Né chez les développeurs, Git est un outil de versioning open source qui contribue à la bonne documentation et donc à la réussite des projets data. Chez Datastorm, nous utilisons Git dans la plupart de nos projets, et pas seulement pour gérer du code. Explications.

Shinymodules est constitué de 4 modules permettant d’explorer rapidement un set de données. Filtrer, résumer, télécharger, analyser les performances d’un modèle de régression et monitorer : on trouve dans Shinymodules des fonctionnalités très utiles au quotidien. Bref, un must have !

Dans la famille des packages shiny développés par Datastorm, voici Shinybatch. La solution idéale lorsqu’un utilisateur métier a besoin de paramétrer et lancer un calcul gros consommateur de ressources (temps, CPU, RAM, …) sans surcharger le serveur et bloquer les autres utilisateurs.

Suite de notre série sur les packages open source développés par Datastorm avec Shinypivottabler. Le package propose un module shiny permettant aux utilisateurs de construire, visualiser, et télécharger le tableau croisé de leurs rêves. Rien que ça !

Dans la famille des packages shiny de Datastorm, voici le petit dernier : shinydrive. Le package shinydrive a été développé pour répondre à un besoin simple : faciliter le partage de fichiers entre différents utilisateurs d’une application R/shiny.

La dernière matinée R&D de Datastorm était notamment consacrée aux données fonctionnelles. Elles peuvent apporter de nouvelles pistes de modélisation pour la prévision ou l’analyse. Le point avec Benoit Ravel, CEO de Datastorm.

Datastorm met de l’open source dans tous ses projets data. Mais pas seulement. Ses équipes apportent aussi leur contribution à la communauté en développant des packages R. Le point avec Benoit Thieurmel et Thomas Zamojski, Chief Operating et Chief Technical Officer.

Dans ce Livre Blanc, nous établissons les bases permettant de déployer une procédure générique et rigoureuse d’anonymisation : comment valoriser des données en respectant les contraintes imposées par le RGPD ? Comment préserver les données à caractère personnel ou sensibles de vos clients et collaborateurs sans réduire vos capacités d’analyse ? Comment auditer vos procédures d’anonymisation pour vous prémunir des risques juridiques ?