Décryptages des métiers, technologies et enjeux de la data : machine learning, deep learning, NLP, big data, stratégie data…
La mise en place d'une stratégie data en entreprise vise divers objectifs, externes ou internes, quantitatifs ou qualitatifs. Il peut s’agir notamment de la croissance du chiffre d'affaires, de la réduction des coûts, ou de l’amélioration de l'expérience utilisateur. Découvrez comment optimiser votre stratégie data.
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Dans l'univers complexe de la gestion des données en entreprise, différents acteurs, internes et externes, jouent des rôles cruciaux dans la mise en œuvre de la stratégie data. Cet article explore ces acteurs clés et leur importance dans le succès de la stratégie data de l'entreprise.
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S’il permet de résoudre de nombreuses problématiques jusque-là peu accessibles, le machine learning (et donc le deep learning) soulève néanmoins un certain nombre d’interrogations.
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Le NLP (Natural Language Processing), ou Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) en français, est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à imiter via des outils informatiques la capacité humaine à manipuler une langue. Découvrez cette avancée technologique qui change notre quotidien.
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Le Deep Learning est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique (machine learning) qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre des modèles à partir de données, permettant ainsi aux ordinateurs d'accomplir des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et la compréhension du langage naturel. Découvrez en quoi consiste cette révolution technologique.
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Le Machine Learning, également appelé apprentissage automatique, est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de modèles statistiques et d'algorithmes capables d'analyser des données, d'identifier des tendances et des motifs, et d'apprendre de ces informations pour prendre des décisions ou effectuer des prédictions.
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Le terme « Big Data », apparu à la fin des années 1990, caractérise des ensembles de données dont le volume, la variété, et la vélocité imposent de mettre en œuvre des méthodes d’analyses particulières et par voie de conséquence d’avoir recours à des technologies de traitement spécifiques. Découvrez tout ce qui se cache derrière ce terme de « Big Data ».
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Les Data Analysts constituent la plus grande masse des salariés impactés par l’analyse de données, leur défi est d’hybrider des traitements statistiques avec les finalités métier. Découvrez en quoi consiste leur métier.
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Les Data Scientists convertissent des masses de données, structurées ou non, en enseignements exploitables, offrant un levier et un relais de croissance considérable à l’entreprise qui les emploie. A l’appui de leurs analyses, ils accompagnent la prise de décision managériale. Découvrez en quoi consiste leur métier.
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Le Data ingénieur (Data Engineer), parfois aussi appelé ingénieur Big Data, définit, met en place et maintient les outils et infrastructures nécessaires à l’analyse des données par les équipes de Data Scientists. Découvrez en quoi consiste son métier.
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