Description
Le gel Eco Styler Extra Firm Styling est un gel hydratant et fixant de qualité professionnelle!! Sa formule unique est parfaite pour les cheveux colorés ou traités. Il convient à tous les types de cheveux (lisses, bouclés ondulés, frisés et crépus) et s'adapte parfaitement aux fers à chaleur sans coller. Formulé sans alcool, ce gel Eco Styler procure un maintien et une hydratation exceptionnels. IDEAL POUR VOS VANILLES, TWISTS OUT ET LOCKS!! Anti UV et Anti-démangeaisons vos cheveux sont protegés tout au long de la journée. Conseil d'utilisation: Sur cheveux humides ou secs, appliquez la quantité nécessaire de gel Eco Styler Cheveux Colorés. ECO Coiffant Gel 8 OZ Gold Gel pour Modeler Pour Cheveux Afro Latin Ethnique | eBay. Coiffez-vous comme vous le souhaitez. Détails du produit
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ECOFIRM473
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Références spécifiques
ean13
0748378001167
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Cheveux Gel Eco Wrap
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Cheveux Gel Eco Hotel Spa Yves
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Cheveux Gel Eco Pack
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Cheveux Gel Eco Energie
Descriptif
Vous l'attendiez? Il est enfin arrivé! Les vertus de l'huile d'olive sont connues depuis des siècles par les femmes méditerranéennes. A base d'huile d'olive vierge, ce gel apportera brillance et hydratation à vos cheveux. Oubliez les gels aux effets cartonneux et plein de résidus! Formule
Composition: Water, Carbomer, Hydrolyzed Wheat Protein, PVP, Glycerin, Triethanolamine, Sodium Hydrxymethylglycinate, Polysorbate 20, Tetrasodium EDTA, Olive Oil, Fragrance, Blue #1, Yellow#1
Conseils d'utilisation
Pour plaquer les cheveux naturels: Utiliser sur cheveux humides ou fraichement lavés de préférence. Plaquer à l'aide de votre foulard pour éviter les frisottis pendant une dizaine de minutes. Enlever votre foulard: perfect! Pour les contours des cheveux défrisés: Utiliser une petite noix sur les petits cheveux de devant. Lisser à l'aide d'une brosse à dents (une prise expres hein? Cheveux gel eco pack. ) ou en poils de sanglier. Regardez vous dans le miroir: jolie! Pour définir les boucles des cheveux naturels: appliquer une quantité généreuse sur des cheveux fraichement lavés et gainés avec votre soin hydratant.
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Maîtrisant les outils du Big Data et les statistiques, c'est le Data Analyst qui code ces algorithmes. DATA SCIENTIST
Le Data Scientist est aussi un nouveau métier ayant émergé avec le Big Data. A la fois statisticien, capable de manipuler les outils informatiques du Big Data et comprendre les enjeux, le Data Scientist est l'homme clé du Big Data. DATA CLEANSING
C'est une phase importante du traitement des données. Elle consiste à supprimer les données incohérentes, corriger les erreurs, les données mal saisies… C'est l'un des problèmes clés du Big Data: pour que les algorithmes fonctionnent correctement, ils doivent pouvoir s'appuyer sur des données fiables et cohérentes. Cela impose un gros travail de nettoyage en amont appelé le « data cleansing » qui permet aux entreprises de disposer d'informations de qualité
DMP – DATA MANAGEMENT PLATFORM
La DMP est un outil permettant aux entreprises de regrouper l'ensemble des données issues de différents canaux: web, mobile, centre d'appel… Il est ainsi plus facile et les analyser et d'en tirer profit.
Lexique Big Data – Theoretical
Un scoring peut notamment être calculé selon la méthode RFM (Récence, Fréquence, Montant). Spark: Modèle de programmation Big Data publié sous licence open source sous l'égide de la fondation Apache. La solution est de type distribuée et "in-memory" et s'avère bien plus rapide qu'Hadoop. Surapprentissage: Phénomène qui affecte certains algorithmes de Machine Learning, notamment les réseaux de neurones, et qui voit leur efficacité décroitre au-delà d'un certain seuil. Engorgé par trop de données, l'algorithme perd peu à peu son pouvoir prédictif. YARN: Outil de gestion des tâches d'un cluster Hadoop.
Lexique Big Data Download
Comme pour toute nouvelle technologie, le Big Data apporte son lot de nouveaux termes. Certains sont nés dans le cerveau des développeurs, d'autres viennent de la statistique. 3V: Volume, Vitesse, variété, c'est, selon les consultants, les trois critères clés qui définissent une plateforme Big Data. Le volume est le critère le plus souvent évoqué, avec la capacité de traiter des To voire des Po de données, mais ce n'est pas le seul. Le critère vitesse est important pour bon nombre d'applications Big Data dont certaines sont temps réel, le critère variété évoque la capacité d'un système à pouvoir traiter des données hétérogènes et non structurées. A ces 3V initiaux, certains ont ajouté le V de Valeur et le V de véracité. Algorithmes: Si dans le Big Data, la donnée est le sang du système, le moteur d'intégration de données, le cœur, les algorithmes en sont le cerveau. Ce sont les algorithmes, basés sur les statistiques, l'intelligence artificielle qui analysent les données. Algorithmes de Boosting: Les algorithmes de Boosting ou encore de stratégies adaptatives sont une classe d'algorithmes de Machine Learning permettant d'améliorer la précision d'algorithme peu précis.
Il est facile à apprendre et à utiliser, flexible et puissant. Logo Python
R: Outil connu et Open source d'analyse statistique et graphique. Régression linéaire: Modèle de régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives dans lequel on fait l'hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire dans ses paramètres. Le modèle de régression linéaire est souvent estimé par la méthode des moindres carrés. Structured vs Unstructured Data: Les données structurées correspondent aux données que l'on peut normaliser (c'est-à-dire assigner une structure) alors que les données non-structurées ne peuvent pas l'être. Par exemple de l'information contenant beaucoup de texte (emails, posts Facebook, …). Textmining: ou Fouille de textes en Français. C'est un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.