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Définitions

Cette catégorie reprend l’ensemble des définitions utiles à un Data Scientist

Définitions

Aperçu – simple ! – des principaux modèles prédictifs

De nombreux termes barbares hantent les articles liés à la Data Science et au prédictif, que ce soient des algorithmes ou des modèles, comment avoir un aperçu de ce qui les caractérise et les différencie, sans pour autant être bac+10 en statistiques ?

Réponse sur 3 modèles que j’ai le plus fréquemment rencontrés : la régression linéaire, la régression logistique et l’arbre de décisions.

Attention, cet article s’adresse à des non-matheux, d’où un langage et des explications volontairement simplifiées 😉

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R ou Python: le combat

On me pose souvent la question: pourquoi avoir commencé à apprendre Python plutôt que R?

A la base, je n’ai pas de réponse, si ce n’est le hasard, puisque j’ai commencé à apprendre Python grâce à Codecademy. Et il semblerait que ce soit difficile d’apprendre les deux en parallèle…

Mais les deux s’opposent-ils vraiment? Choisir, c’est renoncer, alors à quoi devons-nous renoncer exactement?

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Les technologies du web à connaître

Abordons un peu de technique maintenant: Qui contrôle les normes du Web, qu’est-ce qu’une architecture 3-tiers, qu’est-ce qu’un hub…? Vous séchez?

Voici une infographie que j’ai produite pour mettre en images (et en couleurs!) les notions quelque peu barbares pour les novices à propos des technologies du web.

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Définitions

Data Scientist, Data Analyst et autres définitions

Qui dit nouveau métier, dit nouveau vocabulaire!

L’objectif de ce post est de lister un panel représentatif des dénominations de métiers trouvées (sans pour autant aborder les qualités requises ainsi que les responsabilités, qui feront l’objet de posts ultérieurs!) pour tenter d’y voir un peu plus clair.

Au fond, l’équation Data Scientist = Data Analyst = Dataminer = Data Architect … est-elle vérifiée?

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