📓 Exploitez la puissance des notebooks Jupyter dans Dataiku pour vos projets Data Science ! 🚀

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Dataiku offre une plateforme riche et collaborative, mais son intégration avec Jupyter Notebooks décuple ses capacités. Ces notebooks permettent d’ajouter une dimension personnalisée à vos projets, que ce soit pour des analyses avancées, des visualisations sur mesure, ou l’utilisation de bibliothèques Python spécifiques.

Pourquoi intégrer des notebooks Jupyter dans Dataiku ?
1️⃣ Flexibilité totale : Réalisez des analyses personnalisées ou des transformations complexes qui dépassent les fonctionnalités natives de Dataiku.

2️⃣ Puissance Python : Intégrez des outils comme pandas, scikit-learn, ou matplotlib pour enrichir vos projets avec des modèles ou des graphiques spécifiques.

3️⃣ Collaboration facilitée : Les notebooks dans Dataiku s’intègrent parfaitement à vos workflows collaboratifs, avec versioning et partage simplifiés.

Comment démarrer avec les notebooks Jupyter ?
1️⃣ Créez un nouveau notebook :
Accédez à l’onglet Notebooks dans votre projet.
Sélectionnez le langage (Python, R) et connectez vos datasets.
Exemple : Charger un dataset Dataiku dans Python : Swipes à droite !

2️⃣ Analysez et visualisez vos données :
Créez des visualisations ou réalisez des calculs avancés :

3️⃣ Enregistrez vos résultats :
Exportez vos résultats directement dans Dataiku :

Avantages chez Enedis :
◼️ Personnalisation : Adaptez vos analyses, comme pour les commentaires terrain ou la prévision de consommation.
◼️ Collaboration : Partagez des insights enrichis directement avec vos équipes.
◼️ Efficacité : Alliez l’automatisation de Dataiku à la flexibilité de Python pour des workflows optimisés.

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💬 Et vous, utilisez-vous les notebooks dans vos projets ? Partagez vos retours en commentaire ! ⬇️