Big Data, Machine Learning, Data Science


La Data Science et le Machine Learning se développent à un rythme astronomique grâce aux quantités de données Big Data générées de manière exponentielle, et les entreprises recherchent désormais des professionnels capables de parcourir la mine de données et de les aider à prendre des décisions commerciales rapides et efficaces. Le nombre d'emplois pour tous les professionnels des données augmente de plus en plus. Nous allons ici découvrir ce qui rend la Data Science, le Machine Learning et l'analyse des données si passionnantes et quelles compétences aideront les professionnels à prendre pied dans ce domaine en pleine croissance.

Le Big Data

Le Big Data est une expression utilisée pour désigner un volume massif de données structurées et non structurées qui est si grand qu'il est difficile de traiter en utilisant des techniques de base de données et des logiciels traditionnels. Dans la plupart des scénarios d'entreprise, le volume de données est trop important, il est généré très rapidement ou il dépasse la capacité de traitement traditionnelle.

Le Big Data peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations et à prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes. Les données sont collectées à partir d'un certain nombre de sources, notamment les e-mails, les appareils mobiles, les applications, les bases de données, les serveurs et d'autres moyens. Ces données, lorsqu'elles sont capturées, formatées, manipulées, stockées puis analysées, peuvent aider une entreprise à obtenir des informations utiles pour augmenter ses revenus, obtenir ou fidéliser des clients et améliorer ses opérations.

Comprendre le big data en 60 secondes

Consultez cette video d'une minute pour avoir un clair apercu.

Le Big Data est-il un volume ou une technologie?

Bien que le terme semble faire référence au volume de données, ce n'est pas toujours le cas. Le terme big data, en particulier lorsqu'il est utilisé par les fournisseurs, peut faire référence à la technologie (qui comprend les outils et les processus), dont une organisation a besoin pour gérer les grandes quantités de données et les installations de stockage. Le terme proviendrait des sociétés de recherche Web qui devaient interroger de très grandes agrégations distribuées de données peu structurées. De nombreux outils gratuits sont à cette effet disponibles pour le développment des projets Big data.

La Data Science

La science des données est un concept utilisé pour s'attaquer aux Big Data et comprend le nettoyage, la préparation et l'analyse des données. Un data scientist rassemble des données provenant de plusieurs sources et applique l'apprentissage automatique (Machine Learning), l'analyse prédictive et l'analyse des sentiments pour extraire les informations critiques des ensembles de données collectés. Ils comprennent les données d'un point de vue commercial et peuvent fournir des prévisions et des informations précises qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales critiques.

Le diagramme de Venn permettant de définir la data science se compose de trois cercles: mathématiques, statistiques et expertise du sujet (connaissance du domaine d'application). Essentiellement, si vous pouvez faire les trois, vous êtes déjà très bien informé dans le domaine de la science des données.

Le Machine Learning

Le Machine Learning peut être défini comme la pratique consistant à utiliser des algorithmes pour extraire des données, en tirer des enseignements, puis prévoir les tendances futures pour ce sujet. Le logiciel traditionnel d'apprentissage automatique comprend une analyse statistique et une analyse prédictive qui sont utilisées pour repérer les modèles et saisir des informations cachées en fonction des données perçues.

Facebook est un exemple courant de mise en œuvre du machine learning. Les algorithmes d'apprentissage automatique de Facebook collectent des informations comportementales pour chaque utilisateur sur la plate-forme sociale: les contenus aimés, partagés, likés, les centres d'intérêts... En fonction de son comportement passé, l'algorithme prédit les intérêts et recommande des articles et des notifications sur le fil d'actualités. De même, lorsque Amazon recommande des produits ou lorsque Netflix recommande des films basés sur des comportements passés, l'apprentissage automatique est à l'œuvre.

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