Data Science

Qu’est-ce que la Data Science ?

Si la terminologie « Data Science », ou science des données existe depuis très longtemps, ce n’est cependant que dans les années 70 que le terme commence à être utilisé pour désigner les méthodes de traitement des données. Il faut attendre 2001, pour que la science des données soit séparée du Big Data et s’établisse comme une discipline indépendante.

Principales différences entre Data Science et Big Data

Le Big Data se caractérise par ses « 7 V » : Volume, Variété, Vitesse, Véracité, Valeur, Visualisation, Variabilité. Il rassemble des informations de différents types et sources tandis que la Data Science dispose des techniques nécessaires pour analyser ces volumes de données.

Si la Data Intelligence offre un potentiel de performances incroyable c’est cependant la Data Science qui fournit les aspects théoriques et expérimentaux, ainsi que le processus déductif et inductif.

La science des données utilise des modèles intelligents qui apprennent d’eux-mêmes, tels que le machine learning, ainsi que des méthodes statistiques pour entrainer les ordinateurs. Le Big Data est pour sa part chargé de l’extraction d’informations utiles trouvées dans les grandes bases de données.

On peut donc dire que la Data Science n’existerait pas sans le Big Data, puisqu’elle se développe dans son périmètre et s’en nourrit. Cependant, le Big Data n’aurait pas (ou n’obtiendrait pas) sa valeur actuelle si ce n’était grâce aux analyses et méthodes utilisées par la science des données.

Concepts clés de la Data Science

L’apprentissage automatique est possible grâce à des algorithmes qui identifient et apprennent à partir de modèles tels que :

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