Un guide pour débutants sur le cours de science des données et d’apprentissage automatique
Dans le passé, l’apprentissage automatique était très différent de l’apprentissage automatique d’aujourd’hui en raison des nouvelles technologies informatiques qui sont apparues. Les modèles peuvent s’adapter d’eux-mêmes lorsqu’ils voient de nouvelles données, c’est pourquoi l’apprentissage automatique est si important. Apprenez des calculs précédents pour prendre des décisions et obtenir des résultats fiables et reproductibles. Parce que ce n’est pas nouveau, mais parce qu’il a de nouveau beaucoup retenu l’attention.
De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique existent depuis longtemps, mais la possibilité d’effectuer des calculs complexes sur de nombreuses données volumineuses sans avoir à le faire manuellement est une nouveauté. Voici quelques exemples bien connus d’applications d’apprentissage automatique que vous connaissez peut-être déjà :
Twitter est un bon endroit pour savoir ce que disent vos clients. Apprentissage automatique et création de règles linguistiques.
Détection de fraude ? L’une des choses les plus évidentes et les plus importantes de notre monde aujourd’hui est la façon dont nous l’utilisons.
La science des données est l’étude de la façon d’utiliser des analyses avancées et des principes scientifiques pour obtenir des informations précieuses à partir de données pour la prise de décision commerciale, la planification stratégique et d’autres fins, telles que la prise de meilleures décisions commerciales.
Cela devient de plus en plus important pour les entreprises.
L’objectif de la science des données est d’apprendre à partir de tout type de données, structurées et non structurées.
La science des données peut aider les entreprises à devenir plus efficaces, à trouver de nouvelles opportunités commerciales et à améliorer leurs programmes de marketing et de vente, entre autres. En fin de compte, ils peuvent donner aux entreprises un avantage sur leurs rivaux.
L’ingénierie des données, la préparation des données, l’exploration de données, l’analyse prédictive, l’apprentissage automatique et la visualisation des données font tous partie de la science des données. Il comprend également les statistiques, les mathématiques et la programmation de logiciels.
De plus, de nombreuses entreprises font désormais appel à des « scientifiques des données citoyens », des personnes qui n’ont pas de formation formelle en science des données. Ces personnes peuvent être des professionnels de l’informatique décisionnelle (BI), des analystes commerciaux, des utilisateurs professionnels férus de données, des ingénieurs de données et d’autres personnes qui n’ont pas de formation formelle en science des données.
Ce guide détaillé de la science des données explique encore plus ce que c’est, pourquoi c’est important pour les entreprises, comment cela fonctionne et comment cela peut aider les entreprises.
Des liens vers des articles TechTarget connexes se trouvent partout dans ce guide. Ces articles détaillent les sujets abordés ici et donnent des conseils sur la façon de faire du bon travail avec des projets de science des données.
Un domaine distinct appelé science des données est lié à l’informatique, mais ce n’est pas la même chose que l’informatique elle-même. La science des données est plus étroitement liée à ce domaine des mathématiques.
L’entreprise peut utiliser la méthode scientifique pour effectuer des tests et obtenir des résultats qui peuvent les aider à en savoir plus sur leurs clients.
La science des données est importante car elle aide les gens à prendre de meilleures décisions.
De nombreuses entreprises utilisent la science des données dans presque tous les aspects de leur travail et de leur stratégie. Par exemple, il donne aux entreprises des informations sur les clients qui les aident à faire de meilleures campagnes marketing et à cibler la publicité pour vendre plus de produits. Il aide à gérer les risques financiers, à détecter les transactions frauduleuses et à empêcher les pannes d’équipement dans les usines de fabrication et autres environnements industriels. Il aide à protéger les systèmes informatiques contre les cyberattaques et autres menaces.
