$
MovingLake
MovingLake a pour objectif de réaliser des ETL pour les architectures pilotées par événements. Alimentez votre entrepôt de données, vos bases de données et vos lacs de données ainsi que vos microservices en utilisant les mêmes connecteurs API. Des données cohérentes sur l'ensemble de vos systèmes.
Мадэль фармавання цэн.:
Аглядайцеся на падобныя прылады штучнага інтэлекту.
Transformez les interactions avec les clients en informations exploitables grâce au logiciel de recherche utilisateur de Collectif AI pour les logiciels en tant que service (SaaS). Connectez les sources de données, automatisez l'analyse et renforcez la prise de décision grâce à des informations basées sur des preuves.
Learity
Een naadloze data-analyse software gemaakt met het oog op besluitvormers. Learity zet ingewikkelde data om in gemakkelijk te begrijpen inzichten door gebruik te maken van generatieve AI-technologie. Stel vragen in natuurlijke taal en krijg directe antwoorden zonder dat een data-analist nodig is. De eenvoudige installatie, samenwerkingsfuncties en robuuste beveiliging maken data-analyse moeiteloos.
Tumelo ya hao ya ho fumana tlhahlobo e tsoang ho tsoela pele ka litšebeletso tsa khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea khoebo ea
The Engine is an end-to-end machine-learning tool that makes it easy for you to go from raw data to prediction in minutes, no coding required.
Upsum.io
Save time summarizing any text in seconds with UpSum. Get accurate summaries and customize length and style. Start your free trial now!
Find the best real estate listings for sale or rent in various neighborhoods across the USA with Broker One. Partner with us for exclusive leads and personal broker support.
AI analysiert däin Gesiicht an informéiert dech iwwer Hautkonditiounen an Ausbréch.
WebDot
Premier marché de la technologie de la carte thermique La technologie de la carte thermique de l'application crée un site Web étonnant et enregistre le comportement des visiteurs en temps réel pour faire exploser les ventes, les commissions d'affiliation, le temps de visionnage de la vidéo, la conversion du trafic et les ventes sans faire aucun travail supplémentaire. Rejoignez maintenant gratuitement.
Dans ce projet, j'ai effectué une analyse et une visualisation de données. J'ai commencé le programme en important le fichier CSV avec Pandas. J'ai ensuite effectué la visualisation en utilisant les bibliothèques Matplotlib et Seaborn. J'ai choisi parmi de nombreux ensembles de données.
