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La Data science, un métier, ses enjeux et cas d’usages

Nous allons aujourd’hui vous parler de Data Science pour vous aider à comprendre ce qui se cache derrière cette discipline, ses bénéfices, son cycle de vie mais aussi ses limites et ses risques.

Qu’y a-t-il derrière votre smartphone qui vous suggère le restaurant le plus à même de vous plaire, le dernier film que vous rêvez de voir, cette nouvelle série que vous ne pouvez pas rater ? La data science.

Et qu’y a-t-il derrière votre application de musique qui vous propose des morceaux adaptés à votre humeur actuelle ? La data science.

Et derrière votre montre connectée qui analyse vos performances sportives ? La data science aussi.

Data Science, Machine Learning, Big Data, si vous vous intéressez au web-marketing, le jargon n’a pas pu vous échapper. Du blogueur spécialisé au média mainstream, chacun y va de son avis plus ou moins éclairé. La profusion et la complexité des sujets a même pu vous rebuter ou vous effrayer, sans parler de la myriade d’applications évoquées.

Mais la data science, c’est quoi ?

La data-science, ou science de la donnée, consiste à collecter, décrypter et analyser des données hétérogènes pour en tirer un enseignement pratique. Elle aide à la prise de décision grâce à une plus grande lisibilité de ces dernières.

Quel intérêt pour les entreprises ?

· Un avantage concurrentiel : comprendre les tendances à l’origine d’un phénomène permet de se différencier par rapport aux concurrents et de rester agiles.

· Du marketing sur-mesure : en croisant plusieurs variables, la data-science peut établir entre elles des liens qui aident à la prise de décision. Par exemple, calculer pour une cible de clients : le potentiel de marché, le panier moyen, la fréquence d’achat… Des campagnes marketing seront ainsi optimisées

· Une vision prospective : la data-science peut, en s’appuyant sur un historique de données suffisant, produire des prédictions (modélisation prédictive). Les entreprises peuvent alors anticiper des évolutions de marchés, leurs besoins (voir notre article sur la maintenance prédictive) et les moyens à mettre en œuvre pour y répondre.

Qui sont les experts de la data-science ?

Des fonctions montantes telles que les Business Analysts, Data Miners, Data-Analysts ou Data-Scientists ont le vent en poupe ! Après un cursus spécialisé, ils se voient confier les missions suivantes :

· La collecte de données aux sources et formats hétérogènes,

· L’analyse prédictive sur la base d’un historique observé ou d’un échantillon représentatif,

· Le scoring ou la segmentation mettant en évidence des similitudes de profils.

Ce sujet vous passionne ? ça tombe bien, le grand salon référent du big data approche . C’est les 9 et 10 mars prochains, c’est gratuit et c’est par ici : https://www.bigdataparis.com/2020/pass-salon-gratuit/

image couverture podcast le digital pour tous
🎙Le Digital pour tous est disponible en replay sur Apple Podcasts, Google Podcasts, Spotify, Deezer, Radio Public, TuneIn, PodPlayer, Overcast, Breaker, Castbox et Pocket Casts

Références citées lors de cet épisode

Science des données selon Wikipedia https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_des_données
Data analyst / Data scientist https://www.cidj.com/metiers/data-analyst-data-scientist
La Data Science serait – t – elle déjà omniprésente ? https://www.scasicomp.com/2019/09/02/data-science
La data science au service de la performance industrielle https://www.assystem.com/fr/parole-d-experts/data-science-industrie-du-futur/
La Data Science peine à attirer les talents féminins https://www.usinenouvelle.com/blogs/le-blog-de-sylvain-duranton-et-du-bcg-gamma/la-data-science-peine-a-attirer-les-talents-feminins.N932154
Data Science & ML : les petits « Poucet » s’imposent face aux mastodontes https://www.itforbusiness.fr/data-science-ml-les-petits-poucet-simposent-face-aux-mastodontes-33327
Les réactions suite au tweet d’avant émission https://twitter.com/ppc/status/1230754697016823809

Photo Markus Spiske

Sara Bianchi

@csarabianchi

Product Owner @OctoTechnology part of Accenture.

Convaincue que le premier rôle du Product Owner est de fédérer et coordonner une équipe pluridisciplinaire autour d’une même vision. #coconstruction #agile #humain

Linkedin.com/in/sabianchi/

Proposé par
Sara Bianchi

Product Owner @OctoTechnology part of Accenture.
Convaincue que le premier rôle du Product Owner est de fédérer et coordonner une équipe pluridisciplinaire autour d’une même vision.

#coconstruction #agile #humain

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