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Claude Paugh
Administrateur
Data Architect
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Profil
A rejoint le groupe le : 26 nov. 2024
À propos
I have more than 25 years experience in the technology industry. My career started in technology infrastructure and networking, then moved into software engineering. I moved from Canada to the United States during the dot.com boom, and for the last 18+ years I have concentrated on Data Architecture and Engineering.
Some of my career and project highlights are below. You can find me on LinkedIn, and our company page. You can also ask our AI chat bot for more information if you would like more details.
About
Vue d'ensemble
Prénom
Claude
Nom
Paugh
Posts (100)
6 janv. 2026 ∙ 4 min
Machine d'investissement IA : Partie I
Il y a plusieurs années, j'ai eu l'idée de créer un graphe de connaissances sur les fonds communs de placement, leurs actifs et les entités juridiques qui les détiennent. J'ai donc commencé à construire un graphe dans Neo4j à partir des données que je stockais pour les dépôts auprès de la SEC dans mon entrepôt de données Couchbase .
J'avais accumulé plusieurs années de déclarations concernant mes avoirs en fonds communs de placement et en ETF, mais leur qualité s'est considérablement amélioré
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18 déc. 2025 ∙ 5 min
Comprendre les modèles dimensionnels pour les entrepôts de données : méthodologies et types de modèles expliqués
Les data marts jouent un rôle essentiel en aidant les organisations à analyser des domaines d'activité spécifiques grâce à des structures de données ciblées et faciles à utiliser. Un data mart efficace repose avant tout sur un modèle dimensionnel bien conçu. Cet article explique comment concevoir un tel modèle, la méthodologie employée pour analyser les besoins métiers et les raisons pour lesquelles les structures dimensionnelles sont privilégiées.
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18 déc. 2025 ∙ 6 min
Comprendre les flux de données internes du GPU Nvidia Blackwell et ses techniques d'optimisation de la consommation d'énergie
Le GPU Nvidia Blackwell représente une avancée majeure dans le domaine du traitement graphique. Sa conception privilégie un transfert de données efficace, des calculs à haute vitesse et une gestion intelligente de l'énergie. Comprendre le fonctionnement interne de ce GPU permet de comprendre comment Nvidia parvient à concilier performances et efficacité énergétique, un facteur essentiel pour répondre aux exigences informatiques actuelles.
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