[PDF] Dataiku : Un outil incontournable de la Data Science et de l'IA





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La data virtualisation socle de lentreprise « data driven »

Solutions Consulting Director. TIBCO Software. François RIVARD. Managing Partner. Astrakhan Consulting. INTERVIEW CROISÉE. La data virtualisation socle de.



PLATEFORMES DINTEGRATION MICROSERVICES

https://astrakhan.fr/wp-content/uploads/2017/09/interview.pdf



AVERTISSEMENT LIENS

Dans la littérature scientifique surtout étrangère (non-russe)



La nouvelle politique familiale russe (2007-2020): de la crise

28 janv. 2021 franco-russe de sciences humaines et sociales. ... passage d'une « politique libérale » où l'État joue un rôle minime



LES BESOINS EN OPHTALMOLOGISTES DICI 2030

Ces aides dont le rôle se situe entre celui de la secrétaire médicale et patients consultant en ophtalmologie le font pour un motif réfractif (lié à ...



World Bank Document

fournis à l'équipe par Minah Je (Consultant GFMDR) et Lina Wedefort (Economiste au incluent les rôles et responsabilités de tous les acteurs impliqués



Valorisation des données dans le cadre des `` données ouvertes

9 avr. 2018 entreprises: le cas du portail data.sncf de la SNCF. Sciences de l'information et de la communication. 2017. dumas-01761339  ...



MEETING REPORT - Consultation on Crimean-Congo haemorragic

Consultation on Crimean-Congo haemorrhagic fever prevention and control to identify the role for ECDC in order to strengthen preparedness and response ...



LAssociation des anciens fonctionnaires de lUNESCO (AAFU) Club

14 févr. 2019 l'UNESCO joue au sein des Nations Unies un rôle leader dans la ... Le départ du « Paris-Astrakhan sur les Routes de la Soie » d'une centaine ...



Global Wage Report 2020–21. Wages and minimum wages in the

3 juil. 2020 minimum wages should play a vital role in enabling them to weather ... Part II of the report is based on data cleaned and prepared by Maite ...



LES MÉTIERS DE LA DATA

cessent de se renforcer Les activités de « la data » s’organisent en 3 grandes familles de métiers 1 Tous ces domaines sont souvent interdépendants dans les entreprises principalement de grande taille toutes les parties prenantes avançant ensemble main dans la main selon les projets 2



Dataiku : Un outil incontournable de la Data Science et de l'IA

Data science Data scientist Big data Processus en data science Le m etier de Data scientist Data scientist Apparu en 2008 DJ Patil et Je Hammerbacher de Facebook et LinkedIn ce sont appel es "data scientist" G en eralis e a partir de 2012 : "Data scientist : The sexiest Job of the 21th Century" T H Davenport DJ



Module 1 Introduction à la science des données

La science des données est une discipline qui fait appel à plusieurs domaines à savoir les mathématiques les statistiques et l'informatique comme le montre la gure suivante Figure 1 1: Positionnement de la science des données par rapport aux autres domaines



Projet tutoré : Data Science - IDMC

Le sujet de ce projet tutoré s’inscrit dans le domaine très vaste de la science des données en anglais data science Cette discipline récente s’appuie sur des outils mathé-matiques statistiques et informatiques a?n de traiter et d’exploiter au mieux la grande quantité d’informations dont la société moderne est submergée



Chapitre 4 OUTILS PYTHON POUR LA DATA SCIENCE - CentraleSupelec

Mineure « Data Science » Frédéric Pennerath Confiance sur les mesures (2) 3 Normalisation de la distribution : ?+? ???? 1? ? ? 1? ?+? ????(01) 4 Calcul d’un intervalle de confiance de risque ?sur ????01: ????01 5 Déduction d’un intervalle de confiance sur p fonction de ?et m :

Quel est le but de la Data Science ?

    Le but de la Data Science est de transformer les données en informations exploitables, pour la prise de décision stratégique. Toutefois, il est nécessaire de préparer, de formater, de nettoyer les données brutes pour pouvoir les analyser. Or, cette préparation des données implique de nombreux défis.

Quel est le rôle du Data Scientist dans la politique de gouvernance des données ?

    En cas de changement dans la politique de gouvernance des données, leurs applications doivent être adaptées. Le rôle principal du Data Scientist est de résoudre les problèmes de l’entreprise grâce à l’analyse de données. Toutefois, afin d’être exploitées, les données doivent complètes, précises et uniformes.

Qu'est-ce que la Data Science ?

    Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable de science des données et d'Intelligence artificielle ! Le but de la Data Science est de transformer les données en informations exploitables, pour la prise de décision stratégique.

Qu'est-ce que le métier de data scientist ?

    Le métier de data scientist s’intéresse à la gestion et l’analyse de données massives, ce qu’on appelle « Big data ». La mission principale est de donner du sens à ces données et de la valeur. Ce métier consiste à être un ou une spécialiste des chiffres, des programmes informatiques et des statistiques qui sont traités au sein d’une entreprise.

Introduction data science

Data science

Master 2 ISIDIS

S ebastien Verel verel@lisic.univ-littoral.fr http://www-lisic.univ-littoral.fr/ ~verel

Universite du Littoral C^ote d'Opale

Laboratoire LISIC

Equipe OSMOSE

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Information

But, evaluation, objectifs, support de cours, bibliographie : cf. siteweb Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Bibliographie

Le cours et les supports reposent principalement sur ces sources bibliographiques :Data Science : fondamentaux et etudes de cas

Machine Learning avec Python et R

Eric Biernat, Michel Lutz, 2015.

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Bibliographie

Big Data et Machine Learning

Manuel du data scientist Pirmin Lemberger, Marc Batty, 2015. Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Bibliographie

Que les auteurs en soient remercies chaleureusement! Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Contenu General

A

Machine lea rning:

Bases du data scientist

regression lineaire, logistique, bayesien naif, etc.Les outils avances random forest, gradient boosting, SVM, etc.Concepts generaux grandes dimensions, evaluation de modeles, etc. B

Hado opavec Map-reduce : Systeme HDFS

Map-reduce : exemples de bases

Map-reduce : exemples avances

Framework pig

C NoSQL p ourle big data : Presentation, dierence SQP/noSQL Quelques implementations : Hbase, Sqoop, Hive, etc.

Machine learning en big data (mahout, Mllib)

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Resoudre des problemes

ah! resoudre des problemes...

Panne d'une voiture

Connaitre l'opinion sur un sujet dans les reseaux sociaux

Prevoir la consommation electrique

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Une denition

Data science

"Demarche empirique qui se base sur des donnees pour apporter une reponse a des problemes" Data science : fondamentaux et etudes de cas, E. Biernat, M.

Lutz, Eyrolles, 2015.

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Le metier de Data scientist

Data scientist

Apparu en 2008, DJ. Patil et Je Hammerbacher de Facebook et LinkedIn, ce sont appeles "data scientist"Generalise a partir de 2012 : "Data scientist : The sexiest Job of the 21th Century", T.H. Davenport, DJ. Patil, Harvard Buissiness Review, oct. 2012.R^ole du data scientist gagne en importance dans les entreprises :Augmentation (explosion!) du volume des donnees non structurees (big data)Dans les 10 prochaines annees, prol data scientist sera tres recherche Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Les competences

On peut aussi aller lire un post de Alex Woodie :

http://www.datanami.com/2015/01/07/ Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Les jobs

Exercices

Sur google trends : observer l'usage de "data scientist" Rechercher des ores d'empli prols "big data", "business intelligence"...Consulter le referentiel metier de l'apec "data scientist" Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Big data

Undelugede donneesSource des donnees :

Activite humaine

emails, photos, video, logs, likes, etc.Activite des machines capteurs en tout genre, compteurs en tout genre (electrique, etc.), vehicules, electro-menagerOpen data des institutions, des entreprises horaires, statistiques sur les regions, geolocalisation, etc.open API de twitter, google, etc. http://www.programmableweb.com/Le web! Avertissement, data science ne se reduit pas au big data Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Big data

Undelugede donneesSource des donnees :

Activite humaine

emails, photos, video, logs, likes, etc.Activite des machines capteurs en tout genre, compteurs en tout genre (electrique, etc.), vehicules, electro-menagerOpen data des institutions, des entreprises horaires, statistiques sur les regions, geolocalisation, etc.open API de twitter, google, etc. http://www.programmableweb.com/Le web! Avertissement, data science ne se reduit pas au big data Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Causes economiques

Les co^uts baisses exponentiellement

Capacite de stockage

Capacite de calcul

Bande passante

)Emergence de data centers : Google, Amazon, LinkedIn,

Yahoo!, OVH, etc.

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

How big?

Internet :>10 PoData center :>100 ToDisque dur :10 ToRAM :<100 Go Frontiere big data : lorsque les donnees ne peuvent ^etre traitees en temps "raisonnable" ou "utile"Calculer le temps necessaire pour lire un disque dur de 1 To a

100Mo=s?Attention : donnees6= information

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

How big?

Internet :>10 PoData center :>100 ToDisque dur :10 ToRAM :<100 Go Frontiere big data : lorsque les donnees ne peuvent ^etre traitees en temps "raisonnable" ou "utile"Calculer le temps necessaire pour lire un disque dur de 1 To a

100Mo=s?Attention : donnees6= information

Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Les fameux 3V (Gartner)

Schema d'apres "Big data et Machine Learning", Dunod, 2015. Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Champs d'application

Nombreux champs d'applications actuels et futurs

Tous les domaines de la science :

climat, physique, epidemiologie, medical, etc.En politique

Campagne Obama, etc.Secteur prive :

Relation clients, marketing cible, frequentation, etc.Secteur public : amelioration des services, adaptation aux besoins, etc. Beaucoup de perspectives en vue!Nouveaux besoins, nouveaux outils... Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Quelques remarques ethiques

Attention aux droits sur les donnees :

a qui appartient les donnees, leur exploitations, etc.Toutes les donnees ont un co^ut

Une donnee peut ^etre juste mais l'analyse fausse

Une analyse de donnees n'est jamais neutre au sens objective!

Une donnee n'est jamais neutre :

Une donnee est recoltee et exploitee dans un but precis Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Demarche en data science

Demarche globale

1Imaginer un produit, ou une question

2Collecter les donnees

3Preparer les donnees

4Concevoir un modele predictif

5Visualiser les resultats

6Optimiser le modele (calibration)

7Deploiement, industrialisation

Le gros volume de donnees n'est pas une contrainte mais une opportunite! Data scienceData scientistBig dataProcessus en data science

Contenu General

A

Machine lea rning:

Bases du data scientist

regression lineaire, logistique, bayesien naif, etc.Les outils avances random forest, gradient boosting, SVM, etc.Concepts generaux grandes dimensions, evaluation de modeles, etc. B

Hado opavec Map-reduce : Systeme HDFS

Map-reduce : exemples de bases

Map-reduce : exemples avances

Framework pig

C NoSQL p ourle big data : Presentation, dierence SQP/noSQL Quelques implementations : Hbase, Sqoop, Hive, etc.

Machine learning en big data (mahout, Mllib)

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