Journal de bord #1

Hello,

Ceci est une parenthèse au milieu des loooonnnnnggggs articles et guides que j’ai publié pour vous faire un tour rapide des projets en cours.

J’écoute l’album Première Consultation de Doc Gyneco en fond, qui est en toute objectivité une grosse tuerie. Ces derniers temps, je suis très inspiré par le développement R et je continue mon auto-formation à la data science.

J’ai d’ailleurs obtenu cette semaine ma 3ème certification R sur Coursera. Il s’agissait du module Getting and Cleaning Data qui abordait entre autre les API et de nouveaux traitements dans les datasets. J’aurai bien voulu lancer ma toque dans les airs mais le magazine Challenge a jugé cette pratique redoutable et dangereuse. En plus je n’ai pas de toque.

Cette formation « Data Science Specialization » est excellente et je ne peux que vous la recommander si vous souhaitez, comme moi, mieux comprendre et utiliser l’univers de la « data ». Sachez cependant qu’elle requiert un gros investissement en temps mais comme dirait l’autre, on n’a rien sans rien. Juste pour que vous puissiez mesurer le travail à fournir, je suis à 5 mois de formation et j’ai passé 3 modules, en travaillant entre 5 et 10 heures par semaine en moyenne. Oui, c’est long… Mais je la trouve suffisamment intéressante et bien faite pour garder la motivation.

Doc Gyneco chante Nirvana, et cela me fait oublier qu’il a encore raté son retour dans le game.

J’ai aussi commencé un nouveau projet perso : le développement d’un outil de text mining en R pour analyser les paroles de groupes de RAP, exit donc Doc Gynéco qui préfère être classé dans la variet’. L’occasion pour moi de créer un crawler, un scrapper avec l’utilisation de boucles et de creuser des notions que je connaissais peu : regex, xPath, text-mining. C’est très formateur et je vous dévoilerai tout ça dans peu de temps ici même et sur Twitter :

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Mise à jour du 28 septembre 2017 : l’outil de text mining est sorti ! Je l’ai utilisé pour étudier les paroles d’Eminem

Je réfléchis à la création d’une formation en ligne. Je pense à un format très court qui permettrait à ceux qui, comme moi, sont des curieux de dev et data de se lancer rapidement dans la création d’outils et de scripts en R pour automatiser des actions SEO et gagner du temps.

Mise à jour du 13 décembre 2017 : la formation SEO a été officialisée

J’avance aussi sur de nouveaux articles SEO. Le prochain devrait d’ailleurs sortir dans les prochaines semaines.

J’en ai fini pour mon tour d’horizon, l’album de Doc Gyneco en est à la 12ème piste sur 15 et comme à chaque fois, je me demande ce qu’a voulu dire Passi avec son « Passi au micro et mes mots sont flow ». Peut-être mon nouveau script en R m’aidera t-il un jour à enfin comprendre…

Je voulais aussi profiter de cette parenthèse pour vous partager quelques très bon contenus SEO et data science que j’ai lu ces derniers temps :

3 mois pour ranker en SEO, cas pratique (vidéo) de Julien Jimenez et Romain Mikula. Voir la vidéo

Google makes significant changes to its (structured data) developer guides, partagé par Aaron Bradley. Voir le post

What to know about visual search, par Ilyse Liffreing. Voir l’article

Bravo, vous avez atteint la première position. Maintenant quoi ?, par David Carle. Voir l’article

Concevoir un cocon sémantique, la méthodologie de A à Z, par Christian Méline. Voir l’article

Text Mining et nuages de mots-clés avec R. Voir l’article

De mon côté, j’ai terminé la traduction anglaise de mon guide sur l’analyse de logs « Server Log analysis for SEO (Advanced guide)« , je ne doute pas que cela puisse devenir le sujet de conversation #1 lors de votre prochaine soirée au pub irlandais.