Bienvenue dans le monde merveilleux de la data

La data, quelles applications concrètes mettre en oeuvre ?

DataScientist, Qui sommes-nous ? Le métier de datascientist est encore nouveau et peine à trouver une définition qui convienne à tous. Que pouvez-vous attendre de nous ?

Stats pour les nuls. Revoir les bases de la statistique et trouver des outils faciles et simples pour mettre une analyse statistique en place

Etude statistique, quelles étapes ?

Une étude statistique peut être découpée en plusieurs étapes : Définition des objectifs Vérification de l’existant (études et données) Faisabilité de l’étude Définition de la variable à expliquer Nettoyage, exploration et préparation des données Présentation des données (Statistiques descriptives) Élaboration, validation et interprétation des modèles prédictifs (statistiques inférentielles, datamining, machine learning) Présentation des résultats Test

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En bref, qu’est-ce qu’un DataScientist dans mon entreprise ?

Bonjour à tous, Nous arrivons au terme de ce dossier sur Datascientist, qui sommes-nous ? J’espère avoir pu vous éclairer. En résumé, un datascientist : utilisent 3 compétences : statistiques, informatique et métier est un chef de projet est en interaction avec l’ensemble des métiers de la société est une évolution du métier de dataminer  

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Quelles différences existe-il entre Chargé d’études statistiques, Dataminer, DataScientist ?

Statisticien, chargé d’études statistiques, dataminer, data analyst, datascientist, … tous ces termes désignent des métiers liés à la statistique. Alors comment se retrouver dans cette jungle ? Il faut bien avouer que le marketing est passé sur le monde de la data (au sens large cloud, big data, smart data, …). Pour commencer, le datascientist

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