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Nos prochains webinars : Initiation au SQL et présentation du bootcamp

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Le Lexique de la Data

Data, Data Analyst, Big Data, Data Scientist, Machine Learning, Deep Learning...

Algorithme :

Un algorithme est un programme informatique qui fonctionne grâce à la data. Il s’agit d’une suite d’ordre que l’on donne à un ordinateur grâce à différents langages (Python, R, C, SQL…) afin de lui faire exécuter des actions précises.

Big Data :

La Big Data désigne une quantité de Data si volumineuse qu’il devient impossible de l’analyser avec des outils classiques. Beaucoup d’entreprises rencontrent ces problèmes de volumétrie de données. Elles utilisent alors des outils tel que SQL, Python, ou encore Tableau pour traiter leur data.

Data Analyst :

Le Data Analyst est un poste nouveau apparu il y a quelques années dans de nombreuses entreprises. Son rôle est de collecter la data, la nettoyer, et la présenter de façon à ce que l’entreprise puisse prendre des décisions appuyées sur la data. C’est un rôle central dont la demande en entreprise grossit de jour en jour !

Data Mining :

Le data mining regroupe l’ensemble des outils et méthodes qui permettent d’extraire des connaissances à partir de grandes bases de données. On parle aussi de fouille, forage ou prospection de données, d’extraction de connaissances à partir de données.

Data Scientist :

Le Data Scientist est un rôle plus technique que le Data Analyst. On va lui demander de construire des algorithmes, de faire du machine learning, sans avoir la compétence business d’un Data Analyst.

Deep Learning :

Le Deep Learning est un système de fonctionnement qui imite les réseaux neuronaux du cerveau humain. Cette méthode permet à la machine d’apprendre d’elle-même. On intègre à une machine plusieurs algorithmes qui vont être mis bout à bout afin d’aboutir à une prise de décision. Cela permet de processer la data intelligemment. 

Data :

La data, ou donnée, est un terme qui désigne tout élément récupéré, stocké, ou numérisé par une entreprise ou une entité. Il s’agit de la matière première des algorithmes, le carburant qui leur permet de fonctionner.

Intelligence Artificielle (IA) :

L’intelligence artificielle désigne des systèmes permettant à une machine de prendre une décision en fonction de son environnement. Un système d’intelligence artificielle récolte de la data, la process, en tire des conclusions et agit selon les indicateurs de performances qu’on lui a implémenter.

Machine Learning :

Plutôt que d’expliquer à un ordinateur avec précision comment résoudre un problème, le Machine Learning (ou apprentissage automatique) permet de lui apprendre à apprendre à résoudre un problème par lui-même. Ce concept est très lié à la Big Data. En effet, pour apprendre vite et bien, un programme de Machine Learning aura besoin d’une importante quantité de donnée afin de s’entrainer et de comprendre. 

Data Visualization (Visualisation de données) :

Ce terme générique désigne le fait de présenter de la data de façon claire et compréhensible. Si cela peut sembler négligeable, c’est en réalité un enjeu majeur. En entreprise, tous les départements sont concernés par la data, il faut donc pouvoir faire comprendre ce qu’elle représente et ce qu’elle démontre à l’ensemble des collaborateurs.

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