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Techno rupture 2 panorama data science 13

PANORAMA DE LA DATA SCIENCE Robert Alaux novembre CIA https www usinenouvelle com editorial quand-une-intelligence- arti ?cielle-devient-l-inventrice-d-un-brevet N Cla data science c ? est quoi Le Data Scientist mélange trois domaines l ? expertise mathématique - la technologie - le business CMise en ?uvre d ? un projet data science Etapes - Savoir ce que l ? on cherche cadrage - Collecter les données - Nettoyer les données sans perdre leur portée signi ?ante - Stocker les données Cloud Datawarehouse Datalake ? - Explorer les données - Traitement algorithmique des données pour découvrir des insights patterns - Les résultats aident l ? entreprise à prendre des décisions à voir des tendances à créer un Data Product CMise en ?uvre d ? un projet data science Exemples de Data Product moteur de recommandation pour Amazon ou Net ix - ?ltre anti-spam pour Gmail - vision par ordinateur pour voiture autonome CGOOGLE AMAZON FACEBOOK APPLE CHINE et Asie BATX ?? BAIDU ?? ALIBABA ?? TENCENT WECHAT ?? XIAOMI CUne masse de données ? des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années Chaque SECONDE ? GB de tra ?c Internet ? recherches ? vidéos YouTube vues ? Emails envoyés ? L ? accès à ces informations n ? existait pas auparavant CL ? ensemble du process big data - intelligence arti ?cielle Big Data https www lebigdata fr data-engineer-tout-savoir Machine Learning CObjets connectés IoT Ils sont une source de plus en plus importante de données pour le Big Data Enjeux ? Le type de communication courte ou longue portée ? La couverture du réseau ? La consommation énergétique de l ? objet ? Le volume de données transmises ? La fréquence de captation ? La fréquence de transmission ? Le prix des capteurs émetteurs Points sensibles données à caractère personnel et l ? anonymisation Actuellement près de milliards d ? objets connectés CQue faire avec les données Traiter les données avec un logiciel ETL extract Transform Load qui permet au data scientist de Extraire Transformer au bon format puis charger les datas dans un Data Warehouse Actuellement le Data Wrangling remplace l ? ETL il est utilisable par des non scienti ?ques CDataViz Pour comprendre des données et les transmettre La visualisation des données ? Répondre à un objectif précis dans un contexte précis ? Hiérarchiser les enjeux ? Mise en forme graphique sert l ? analyse et le message ? Fournir une nouvelle perspective ? Aide à la décision ? Outil de communication ? BtoC et DataJournalisme ? Visualisation interactive ou participative ? ? CCorrélation ? Avec les statistiques et le big data c ? est un nouveau mode d ? appréhension du monde qui s ? ouvre ? On fait émerger une connaissance à partir des corrélations signi ?catives sans hypothèse de départ ? On peut voir émerger des réalités corrélations contre-intuitives ? Data Mining fouiller dans une grande masse de données pour y découvrir des corrélations des patterns des schémas ? CData Mining Data Mining exploration