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Développer des compétences affirmées en science des données

Comment maîtriser les fondamentaux de la science des données et booster votre carrière

Kirill Eremenko

Kogan Page, 2018

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Kirill Eremenko, data scientist, entrepreneur et auteur, s’enthousiasme à l’idée que la science des données puisse résoudre des problèmes du monde réel, y compris dans le domaine commercial et médical. Auparavant consultant et désormais PDG du portail éducatif en ligne SuperDataScience, ses livres s’adressent à la fois aux dirigeants d’entreprise et aux étudiants fraîchement diplômés qui ambitionnent une carrière en science des données. Eremenko expose dans le détail le ‘Processus de la science des données’ et explique les algorithmes de manière à ce que même les lecteurs sans formation technique puissent comprendre. Son ouvrage accessible sera utile à quiconque souhaite mieux appréhender les processus et le potentiel de l’analyse de données.

Résumé

Vous laissez un ‘sillage de données’ que d’autres peuvent recueillir et analyser.

Les scientifiques définissent le Big Data par rapport aux technologies matérielles et logicielles existantes. Leur définition repose sur les trois ‘V’ :

Volume : dans les milliards de lignes.
Vitesse : rapidité de la collecte des données.
Variété : les types de données inclus.

Les musées, les gouvernements et les entreprises ont tous recueilli des données pendant des années (sous forme papier) avant l’émergence des technologies de collecte, de stockage et d’analyse. La science des données s’appuie sur la technologie, mais les histoires élaborées à partir de groupes de données en sont le noyau dur, car les données, quelle que soit leur forme, racontent l’histoire d’une culture. Lorsque vous publiez des messages sur les réseaux sociaux, passez devant une caméra de sécurité ou faites vos achats en ligne, vous créez un ‘sillage de données’, des informations exploitées par l’analyse de données. Les entreprises, les gouvernements et les chercheurs individuels disposent de nombreux...