Bonjour,
De nos jours, le Big Data constitue un composant principal de l’univers de la technologie et aussi un sujet très intéressant pour les informaticiens, notamment grâce aux informations exploitables et aux résultats que les entreprises peuvent glaner. Cependant, la création et la génération de tels ensembles de données volumineux nécessite et exige également de comprendre et de posséder l'ensemble des outils adéquats pour les analyser afin d'obtenir les informations désirées et aussi d'atteindre les objectifs souhaités.
Mais pour mieux comprendre le Big Data et le concept des données volumineuses, il faut savoir que les domaines de l’analytique et de la science des données, auparavant relégués au milieu universitaire, sont devenus des éléments à part entière de l’informatique décisionnelle et des outils d’analytique des données du Big Data.
Si on cherche dans les dictionnaires on va trouver que la science des données est définie comme suit : La Data Science est la science des données. C’est la discipline et le moyen qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise. Découvrez la définition précise du terme de Data Science, ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.
La Data Science, ou science des données, est un mélange disciplinaire entre la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie, dont l’objectif est la résolution et de trouver des bonnes solutions à de problèmes analytiques très complexes. Au cœur de ce grand mélange, on retrouve les données, les quantités massives d’informations brutes stockées dans les serveurs des entreprises. Concrètement, la science des données permet d’utiliser les données de façon créative pour générer une valeur pour les entreprises.
La data science offre plusieurs avantages pour améliorer la capacité de répondre aux besoins des clients avec la même aisance que les acteurs nativement data, ainsi que les recherches et les analyses générées par les travaux de data science permettent de faire évoluer l’offre et de transformer, d’accélérer les process de production et de commercialisation des produits et services proposés par une entreprise ou par une communauté. Elles portent par exemple, sur les usages ou les réactions des clients sur ces produits et ces services proposés. Elles permettent ainsi de repenser l’offre, en la réadaptant pour la simplifier, en développant de nouveaux produits, en les aménageant ou encore en accentuant leur personnalisation.
De nos jours, le Big Data constitue un composant principal de l’univers de la technologie et aussi un sujet très intéressant pour les informaticiens, notamment grâce aux informations exploitables et aux résultats que les entreprises peuvent glaner. Cependant, la création et la génération de tels ensembles de données volumineux nécessite et exige également de comprendre et de posséder l'ensemble des outils adéquats pour les analyser afin d'obtenir les informations désirées et aussi d'atteindre les objectifs souhaités.
Mais pour mieux comprendre le Big Data et le concept des données volumineuses, il faut savoir que les domaines de l’analytique et de la science des données, auparavant relégués au milieu universitaire, sont devenus des éléments à part entière de l’informatique décisionnelle et des outils d’analytique des données du Big Data.
Si on cherche dans les dictionnaires on va trouver que la science des données est définie comme suit : La Data Science est la science des données. C’est la discipline et le moyen qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise. Découvrez la définition précise du terme de Data Science, ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.
- Définition de la science des données
La Data Science, ou science des données, est un mélange disciplinaire entre la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie, dont l’objectif est la résolution et de trouver des bonnes solutions à de problèmes analytiques très complexes. Au cœur de ce grand mélange, on retrouve les données, les quantités massives d’informations brutes stockées dans les serveurs des entreprises. Concrètement, la science des données permet d’utiliser les données de façon créative pour générer une valeur pour les entreprises.
0 comments:
Post a Comment