Qu'est-ce que la science des données ?

Les "disrupteurs" sur le marché ont une chose en commun : la science des données. La science des données est le processus consistant à détecter des connaissances cachées dans des volumes massifs de données structurées et non structurées, à l'aide de méthodes telles que les statistiques, le Machine Learning, le data mining et l'analyse prédictive. Ce domaine multi-disciplinaire est en train de changer la façon dont les entreprises résolvent les problèmes et se dotent d'un avantage concurrentiel.

Les entreprises peuvent extraire une valeur plus importante des nouvelles sources de données tels que la météorologie, le trafic routier, la distribution, les réseaux sociaux, etc. La mise à profit de ces données pour se différencier est appelée à définir l’entreprise cognitive. Ses domaines d'application sont multiples : prévoir les sites où déployer les forces de police, rechercher de nouveaux marchés pour un produit, lutter contre les maladies infectieuses pour éviter une épidémie, convertir les agents d'un centre d'appels en agents du changement disposant d'informations en temps réel... La science des données est aujourd'hui mise en œuvre par ceux que l'on peut décrire comme les nouveaux artistes des données.

Qui sont les spécialistes des données ?

Pour réussir, les data scientists ont besoin d'un environnement ouvert, qui favorise l'engagement et la collaboration. Cet environnement doit réunir les conditions suivantes :

  • Possibilité d'utiliser les outils open source qu'ils connaissent et apprécient.
  • Fonctionnalités adaptées aux entreprises dont ils ont besoin pour des projets critiques de Data Science.
  • Soutien d'une communauté pendant tout le processus.

Dans un tel environnement, véritable vivier d'innovation, les data scientists peuvent faire tomber les barrières et développer des idées qui changent le monde.

Kit d'outils de science des données

De même qu'un artiste a besoin de différents outils selon les matériaux avec lesquels il travaille, un data scientist a besoin d'une palette de capacités pour gérer les différents problèmes qu'il doit résoudre. Le kit d'outils de science des données d'IBM comprend des fonctions d’analyse avancées, des technologies open source et une communauté de développement intégrée, tous conçus pour encourager la créativité et la collaboration.

La science des données en libre-service

La science des données en libre-service

Le meilleur de l'open source combiné à l'innovation IBM : utilisez les blocs-notes Jupyter dans le langage de votre choix : R, Python ou Scala.

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Analyse prédictive

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Injectez de l’information prédictive dans chaque décision métier.

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Machine Learning

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Créez, entraîner et déployez des modèles d'auto-apprentissage

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informatique cognitive

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Améliorez et faites évoluer l'expertise humaine à l'aide de l'informatique cognitive.

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Outils de Data-Science

Data Scientists

Accédez instantanément aux fonctionnalités les plus récentes en matière de science des données et de préparation des données grâce aux services gérés fiables d'IBM. Utilisez la méthode reconnue DataFirst pour élaborer un plan garantissant la réussite de votre projet de science des données.

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IBM et Apache Spark

L'enjeu n'est plus un simple accès aux données. Il s'agit de créer des algorithmes qui transforment l’analytique en action. Il s'agit de modifier la science des données et d’utiliser des applications intelligentes alimentées par les données. Associant les données, la conception et la rapidité, IBM et Apache Spark créent un nouveau plan d'innovation. IBM et Spark. Pouvoir des données. Simplicité de conception. Rapidité d'innovation.

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Outils de Data Science

Programme partenaire de Watson DataWorks Project

Le programme partenaire de Watson DataWorks Project est un programme partenaire ouvert unique en son genre, permettant de créer des relations directes entre la communauté analytique et les responsables d'entreprise, les créateurs d'applications et les spécialistes des technologies pour leur permettre d'atteindre plus rapidement leurs buts.

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Data Science - Ressources

 

Data Science for Business

Comment extraire efficacement de la substance des données et produire des informations utiles à l'entreprise ? Pour relever ce défi, mieux vaut constituer une équipe diversifiée d'experts en données, mettre en œuvre une méthodologie de projets éprouvée et choisir la méthode de déploiement adéquate.

 

Dans la tête d’un data scientist

La data science est une discipline complexe, en pleine expansion, qui peut donner un avantage stratégique à ceux qui l’utilisent. Mais qui sont réellement les data scientists ?
IBM a mené l’enquête et interviewé des data scientists. Quelles sont leurs compétences ? Quels sont leurs challenges ? Comment perçoivent-ils leur rôle ? De quelle façon travaillent-ils ?

 

Investissez dans la data science et évitez de vous faire distancer

Les envahisseurs numériques prennent des parts de marché. La data science révolutionne les modèles économiques, les produits et les expériences. Ne soyez pas à la traîne ; investissez dans la data science dès à présent.

 

La data science est un sport d’équipe. Avez-vous les compétences pour être un bon équipier ?

Le plus grand défi de la révolution du Big Data est de donner du sens à toutes les informations que génère l'économie digitale. Les data scientists, les data engineers, les développeurs et les business analysts -qualifiés- sont des figures de la transformation dans notre paysage moderne.
En travaillant en équipe, ces professionnels apprennent comment la data science peut aller au-delà des défis et des problèmes d’aujourd’hui pour créer les opportunités de demain.

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