DATA SCIENCE

Programming to binary
Data Statistica

Le Data Science est la science qui étudie les données. Dit ainsi cela semble être une vieille science car les entités ont eu toujours besoins des données pour améliorer leur efficacité. Mais ce qui rend le traitement de données opportun aujourd’hui est la vitesse de calcul des processeurs.

Deux langages de programmation principalement se font la concurrence en matière de Data-science :
Python un passe-partout très utilisé dans les data sciences
R un langage pour économistes , statisticiens …

Habituellement et périodiquement certaines pubs figurent sur le net avec mention DATA-CAMP . Il s’agit de campagne de Data-science un peu comme des formations et challenge qui incubent l’apprentissage du DATA-SCIENCE avec Python …

https://www.datacamp.com/ est un site qui propose des formations en data-science.

Voici la plage des carrières qui compose le DATA-SCIENCE sur le site ci-dessus.

Ce site offre même la possibilité d’exécuter des codes ( instructions d’un langage de programmation suivant un algorithme crée ou préconçu) depuis la page web.
Pour se former en data-science vous pouvez retrouver aussi:
Freecodecamp https://www.freecodecamp.org/
Dataquest https://www.dataquest.io/learn-with-dataquest/

La problématique du traitement des données est d’une ampleur majeure car l’environnement évolue à une vitesse vertigineuse et des décisions doivent être prises. Déjà l’utilisation des réseaux sociaux livrent beaucoup de données sur les ménages( publicité ciblées) aux GAFAM comme Facebook et Google. L’application du data-science a pour but d’apporter une valeur ajoutée aux entreprises qui auront plus de pouvoirs de décisions. Car l’information et la connaissance construisent le pouvoir aujourd’hui. Le data-science permettrait par ses méthodes et sa rapidité d’avoir un traitement et une interprétation des données moins biaisées et en un temps optimal.
La chasse à cette mine d’or ( l’information) est lancée depuis la popularisation d’internet auprès du public.

Un champ lexical revient souvent quand on parle de data-science:
Big-data
Intelligence artificiel (IA)
Machin Learning ML (ML ⊆ IA)
Deep Learning DL (DL ⊆ ML)

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