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#28 Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété cover
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Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

#28 Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

#28 Hugo Lime (Head of Data @ Matera) : Data et syndic de copropriété

31min |27/08/2023|

696

Play
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31min |27/08/2023|

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Description

Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats.
Mots clés 

Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.

 Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées.

Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales.

Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.

 Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes.


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Chapters

  • Introduction

    00:00

  • La data chez Matera

    01:19

  • Les dashboard

    05:14

  • Les sources de données

    08:21

  • Utilisation du machine learning chez Matera

    12:54

  • Les principaux obstacles

    16:29

  • Les plus et les moins

    20:27

  • Décision business grâce à la data

    23:11

  • L’importance d’un data dictionary

    26:10

  • Le futur pour Matera

    28:45

Description

Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats.
Mots clés 

Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.

 Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées.

Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales.

Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.

 Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes.


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  • Introduction

    00:00

  • La data chez Matera

    01:19

  • Les dashboard

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  • Les sources de données

    08:21

  • Utilisation du machine learning chez Matera

    12:54

  • Les principaux obstacles

    16:29

  • Les plus et les moins

    20:27

  • Décision business grâce à la data

    23:11

  • L’importance d’un data dictionary

    26:10

  • Le futur pour Matera

    28:45

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Description

Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats.
Mots clés 

Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.

 Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées.

Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales.

Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.

 Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes.


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  • Introduction

    00:00

  • La data chez Matera

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  • Les dashboard

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  • Les sources de données

    08:21

  • Utilisation du machine learning chez Matera

    12:54

  • Les principaux obstacles

    16:29

  • Les plus et les moins

    20:27

  • Décision business grâce à la data

    23:11

  • L’importance d’un data dictionary

    26:10

  • Le futur pour Matera

    28:45

Description

Hugo Lime, Head of Data chez Matera est l’invité de l’épisode 28 de Data Driven 101 . Il nous parle de comment ils utilisent la data pour accompagner les propriétaires dans la gestion de copropriété, de leurs investissements locatifs grâce à des outils automatisés mais également en leur donnant des conseils sur les économies à faire ou encore sur la renégociation de contrats.
Mots clés 

Stack Data : ensemble de technologies et d'outils pour gérer et analyser les données.

 Apprentissage non supervisé : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de données non étiquetées pour découvrir des modèles et des relations cachées.

Apprentissage par renforcement : méthode de machine learning qui consiste à entraîner un modèle à partir de récompenses et de punitions pour prendre des décisions optimales.

Données structurées : données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes.

 Données non structurées : données qui ne sont pas organisées dans un format tabulaire, telles que des images, des vidéos ou des textes.


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  • Introduction

    00:00

  • La data chez Matera

    01:19

  • Les dashboard

    05:14

  • Les sources de données

    08:21

  • Utilisation du machine learning chez Matera

    12:54

  • Les principaux obstacles

    16:29

  • Les plus et les moins

    20:27

  • Décision business grâce à la data

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  • L’importance d’un data dictionary

    26:10

  • Le futur pour Matera

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