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Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

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Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

  • Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
  • Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
  • Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
  • Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
  • Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
  • Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
  • Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

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Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1.      Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2.      Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3.      Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4.      Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

5.      Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6.      Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7.      Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

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Quel est le salaire d’un data scientist ?

En termes de popularité, le métier de data scientist s’est avéré être un choix de carrière fructueux. La demande mondiale de ce professionnel croit d’année en année. Il est considéré comme un élément essentiel dans l’équipe d’une entreprise. Il apporte des informations permettant de prendre des décisions stratégiques et de fournir un service de qualité aux clients.

Ce cheminement de carrière connait un popularité croissante. Et l’une des principales questions que les gens se posent porte sur le salaire d’un data scientist. Combien pourrait gagner quelqu’un qui souhaite étudier le domaine de la data science et devenir un data scientist ?

Les compétences font la différence

La science des données est un terme assez général, bien que différent de l’analyse de données. Beaucoup de gens avec des spécialités différentes peuvent travailler comme data scientist. Du moins, ils peuvent effectuer certaines des tâches de ce professionnel.

Tous ceux qui souhaitent travailler sur le Big Data et devenir un data scientist ne sont pas tous des sortants de l’université avec un diplôme spécifique. En réalité, il y a d’autres spécialités qui ouvrent les portes des emplois liés aux data sciences, y compris le métier de data analyst.

Dans cet esprit, la chose la plus évidente est que les gens qui se forment pour devenir des data scientists et cherchent un emploi ont généralement des compétences différentes. Certains sont meilleurs dans l’organisation et la segmentation des données via des outils de data mining. D’autres sont compétents dans la détermination des ensembles de données et des variables par le biais de la Machine Learning. C’est pourquoi le salaire d’un data scientist peut varier. Déterminer un salaire moyen stable est un peu difficile même si une étude de PayScale confirme qu’il est estimé à 44 996 euros.

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Le salaire d’un data scientist junior

Les data scientist juniors représentent le groupe de débutants intéressés par les sciences des données. Le salaire à ce niveau de compétence est un facteur qui affecte le salaire moyen de la profession. En discuter est donc important.

Les data scientists juniors sont des jeunes universitaires fraîchement diplômés en mathématiques ou statistiques qui sont à la recherche d’un emploi. Ils n’ont aucune expérience dans le domaine, sauf au-delà des stages professionnels qu’ils ont pu faire. Ils sont simplement à la recherche d’un premier emploi stable.

Évidemment, lorsqu’on parle de leur salaire, ce sont eux qui gagnent le moins.  L’apprentissage et l’acquisition d’expériences pratiques sont leurs principaux objectifs. Beaucoup d’entreprises embauchent des data scientists juniors en leur offrant une formation en interne et une préparation aux futures tâches.

La fourchette de salaire varie de 45 000 euros à 50 000 euros par ans, que ce soit un poste dans les grandes villes ou en région.

Le salaire d’un data scientist confirmé

Les data scientists confirmés sont considérés comme au milieu lorsqu’on parle de salaire. Ces professionnels ont déjà de l’expérience dans leur domaine (environ 2 à 5 ans). Ils travaillent généralement depuis longtemps dans une entreprise. Ils ont ainsi choisi leur cheminement de carrière et ont commencé à gravir les échelons à travers des expériences pratiques afin d’avoir une augmentation de salaire.

D’un autre côté, ces data scientists n’ont pas tous des emplois stables. Ils recherchent souvent des emplois temporaires ici et là même si honnêtement, ce n’est pas si facile dans ce domaine. Cependant, une chose est sûre : ils savent déjà ce qu’ils font et n’ont pas besoin d’aide.

Ils sont mentionnés quand on parle du salaire moyen d’un data scientist. On peut en effet s’attendre à ce qu’ils gagnent plus que le salaire d’un data scientist junior et moins qu’un data scientist senior. Mais, ce n’est pas souvent le cas.

Un data scientist peut peiner à pouvoir atteindre un niveau « confirmé » et continuer à apprendre les ficelles du métier. Il peut également devenir facilement un employé avec une certaine ancienneté et être sur la bonne voie pour devenir un data scientist « senior ».

Toutefois, de par la nature de son travail et de son expérience, il recevra un salaire bien plus élevé. Généralement, il est dans une fourchette de 51 000 euros à 70 000 euros par an selon le niveau d’expérience.

Le salaire d’un data scientist senior

Enfin, nous arrivons sur le sujet des salaires des data scientists seniors. Ce sont des scientifiques des données chevronnés. Ils sont entièrement dévoués à leur travail et peuvent s’adonner à toutes les tâches dans le domaine de la data science.

Les data scientists seniors sont des personnes qui ont consacré leur vie à leur profession. Ils travaillent généralement pour la même entreprise depuis de nombreuses années et font partie du personnel essentiel de l’équipe (5 à 9 ans d’expérience, voire même 10 à 19 ans d’expérience).

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Si le salaire d’un data scientist junior est le plus bas, celui d’un data scientist senior est à un niveau qui doit être dans les objectifs de carrière de tous les data scientists. Et pour cause, il est l’expert de la data science qui gagne le plus d’argent par rapport à ses autres collègues. Son salaire varie de 69 000 euros à 100 000 euros en fonction des expériences acquises.

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Définitions

Data scientist : l’expert du Big Data

L’utilisation quotidienne de services tels que les médias sociaux, la navigation mobile et la numérisation de toutes les transactions font depuis longtemps partie de la vie quotidienne. D’énormes quantités de données en découlent. Non seulement de nouvelles apparaissent chaque jour, mais elles augmentent de façon exponentielle d’année en année.

Les entreprises utilisent ces données au quotidien pour prendre des décisions stratégiques. Le rôle du data scientist est de créer une base de données structurée à partir de ces données brutes. Il y apporte ensuite son analyse et les traite afin qu’elles aient de la valeur et soient utiles (à des fins marketings par exemple).

À première vue, le rôle d’un data scientist semble se résumer à valoriser le Big Data. Cependant, la taille des données et leur caractère hétérogène sont des facteurs qui complexifient ses tâches.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le data scientist est un expert du Big Data. Il ne fait pas que collecter des données, mais les traite et les valorise en ce qu’on appelle communément le Smart Data. Pour ce faire, il effectue des analyses avancées via des outils de Business Intelligence (BI) qui s’occupent des processus et des procédures d’analyse commerciale.

Les outils d’analyse de Business Intelligence examinent principalement les données historiques. Les analyses qui sont ainsi réalisées par le data scientist sont non seulement plus avancées sur le plan technologique, mais se concentrent souvent sur la prédiction des tendances. L’analyse prédictive fait partie des analyses avancées faites par cet expert du Big Data. Cela lui permet d’évaluer les effets de certains changements futurs.

Mais avant d’en venir à l’analyse, le data scientist s’assure d’abord qu’il dispose d’une base de données solide. Sans cela, il ne peut apporter des prédictions fiables.

Toutefois, même s’il travaille sur des données brutes, le data scientist n’a pas de difficulté à analyser des données non structurées. En effet, elles le sont généralement au début de leur cycle de vie. Dans ce bric-à-brac d’informations, son travail consiste à extraire uniquement les données pertinentes. Ensuite, il les filtre par ordre d’importance et à les cartographie grâce à des outils de cartographie. Il convertit également l’ensemble de données triées dans le format approprié.

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Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Des connaissances dans des domaines techniques tels que les bases de données ou le génie logiciel sont aussi importants. En effet, le data scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java pour développer des algorithmes lui permettant d’utiliser à bon escient les données qui lui sont confiées.

Il doit aussi avoir de solides connaissances dans diverses disciplines. On peut citer les mathématiques et les statistiques. Elles lui permettent de développer des modèles prédictifs qui seront des outils d’aide à la décision. Bien entendu, ses connaissances en mathématiques lui sont utiles pour pouvoir travailler sur des bases de données SQL et NoSQL.

Outre l’aspect académique de ses compétences, le data scientist doit également avoir un esprit analytique. En ce sens, il doit avoir la capacité de réagir de manière rationnelle face à un problème, de faire preuve de logique par rapport à ses décisions.competences-data-scientist

Quelles formations suivre pour être data scientist expert ?

En France, les cours et formations sur le métier de data scientist se multiplient. Quiconque étudie la science des données acquiert les compétences de base avec lesquelles les données peuvent être scientifiquement traitées et évaluées à des fins commerciales. Il existe également des cours de perfectionnement. Ils s’adressent aux personnes ayant déjà étudié les mathématiques, l’informatique ou les statistiques et qui souhaitent poursuivre leur développement professionnel.

Les grandes écoles françaises comme HEC, INP, IAMD (Telecom Nancy), ENSAE ParisTech et Télécom Paris Tech ont récemment ajouté à leurs formations en ingénierie informatique ou en mathématique des cours à destination des candidats au métier de data scientist. Parallèlement, des centres de formation se développent. Ils apportent des solutions répondant aux attentes des entreprises et des particuliers cherchant à devenir un expert de la data science.

Quels sont les salaires proposés aux data scientists ?

La science des données est un secteur qui est encore en plein développement. Mais, les métiers qui y sont liés comme celui du data scientist bénéficient d’une excellente notoriété que les salaires attirent de plus en plus de jeunes diplômés et personnes en réorientation professionnelle.  

Pour un débutant, il peut espérer un salaire net de 35 000 et 38 000 euros par an. Dès lors qu’il a acquis de l’expérience (4 ans minimum), il peut gagner 10 000 à 15 000 euros de plus. Pour le cas d’un data scientist confirmé et expert, le salaire peut aller jusqu’à 60 000 euros par an.

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Data Scientist vs Data Analyst : Quelle est la différence ?

De nombreuses divergences d’opinions subsistent concernant les rôles et les compétences autour du Big Data. Cela crée beaucoup de confusions. Par conséquent, beaucoup se posent cette question : qu’est-ce qui distingue un data scientist d’un data analyst ?

De nombreux non-initiés à la data science ont une perception du data scientist comme étant juste un terme enjolivé pour définir le data analyst.

Une raison importante de cette imprécision est le fait que certaines entreprises aient plusieurs façons de définir le rôle de chacun de ces experts. Dans la pratique, les titres des métiers ne reflètent pas toujours fidèlement les activités et responsabilités réelles de chacun. Par exemple, il existe des start-ups qui usent du titre de « data scientist » sur des descriptions de poste plutôt destinées à des data analysts.

En outre, la science des données est un domaine qui n’est qu’à ses balbutiements. Les gens connaissent encore très peu de choses concernant son fonctionnement interne. Ainsi, s’il faut comprendre la différence entre un data analyst et un data scientist, il est tout d’abord important de faire un retour sur l’activité et le rôle de chacun d’eux.

Que fait un data analyst ?

Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise et les utilise pour tirer des conclusions pertinentes. La majorité des entreprises de tous les secteurs peuvent nécessiter et bénéficier du travail d’un data analyst. Il peut s’agir des prestataires de soins de santé ou des magasins de détail. Les analystes de données passent leur temps à développer de nouveaux processus et systèmes pour collecter des données et compiler leurs conclusions pour améliorer les affaires.

Le métier de data analyst consiste à fournir des rapports, examiner les modèles et collaborer avec les parties prenantes dans une organisation. Dans cette tâche, l’un de ses rôles consiste à collaborer avec plusieurs services d’une entreprise, y compris avec les experts en marketing. Il se joint également à ses pairs qui travaillent sur des données comme les développeurs de bases de données et les architectes de données.

Il doit également consolider les données et mettre en place une structure qui permette de les utiliser. C’est l’aspect le plus technique de son rôle, car il consiste à collecter les données elles-mêmes. En effet, il s’agit de la clé du travail des analystes de données. Ils travaillent pour visualiser, analyser et examiner les modèles, les erreurs et les particularités des données afin qu’elles aient de la valeur et puissent être utilisées dans plusieurs domaines.

Suivre une formation Data Analyst

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Que fait un data scientist ?

Le data scientist est un innovateur en matière d’apprentissage automatique. Contrairement au data analyst, les problèmes ne sont pas soumis au data scientist avec des questions clairement formulées par les parties prenantes de l’entreprise, mais plutôt avec des questions qui sont déterminées par des approches plus techniques. La solution est développée à l’aide d’un large répertoire de méthodes statistiques basées à la fois sur des données structurées et non structurées. Il n’est pas toujours nécessaire que ces données soient déjà disponibles dans l’entreprise et enregistrées de manière bien structurée.

En effet, le data scientist doit acquérir des connaissances en utilisant des données, c’est-à-dire, il analyse les données dans le but de soutenir d’autres départements. Cela lui implique d’utiliser une gamme d’outils tels que Python pour les langages de programmation de ses algorithmes d’apprentissage automatique, des outils d’exploration de données et même des services cloud scientist qualifié doit être capable de faire beaucoup ou au moins être suffisamment flexible pour s’y habituer rapidement.

Ses besoins en infrastructure d’acquisition, de stockage et d’analyse sont par conséquent plus élevés. En plus des données non structurées, les données volumineuses du Big Data sont également enregistrées et analysées. Cela va généralement au-delà des systèmes traditionnels d’entreposage de données et nécessite de nouvelles approches telles qu’un data lake.

Comparaison des compétences d’un data analyst vs data scientist

Les tâches des data analysts et des data scientist se chevauchent à bien des égards. Cela est en partie dû au fait que tout le domaine professionnel autour du Big Data se développe rapidement et que de nouveaux titres de poste émergent constamment sans pour autant être définis de manière uniforme.

Mais, outre ces quelques similitudes, des différences importantes sont à noter et peuvent être résumées sous les trois questions suivantes :

Qui pose les questions ?

Un data scientist formule les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données. Un data analyst est en revanche chargé par d’autres équipes de l’entreprise de rechercher une solution à leurs questions.

Quel niveau d’étude pour commencer ?

Un data analyst peut commencer sa carrière avec un baccalauréat à composante scientifique . Un master est généralement exigé de la part d’un data scientist parce qu’il doit maîtriser les maths statistiques et les technologies de l’information.

Quel rôle joue la machine learning ?

Le data analyst doit maîtriser le langage SQL et Oracle Database tout en sachant utiliser les outils de veille stratégique tels que Power BI et de visualisation de données comme Shiny et Google Analytics. De son côté, le data scientist développe ses propres modèles d’apprentissage automatique qui utilisent l’ensemble des données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses. 

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Deep learning : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça marche ? Quelles sont les applications ?

Nous sommes actuellement à un stade où l’on cherche à ce que les machines soient dotées d’une plus grande intelligence, atteignent une pensée autonome et une grande capacité d’apprentissage. Le deep learning ou apprentissage en profondeur est un concept relativement nouveau allant dans cette perspective. Il est étroitement lié à l’intelligence artificielle (IA) et fait partie des approches algorithmiques d’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning ou apprentissage profond est défini comme un ensemble d’algorithmes qui se compose d’un réseau de neurones artificiels capables d’apprendre, s’inspirant du réseau de neurones du cerveau humain. En ce sens, il est considéré comme un sous-domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage profond est lié aux modèles de communication d’un cerveau biologique, ce qui lui permet de structurer et de traiter les informations.

L’une des principales caractéristiques de l’apprentissage profond est qu’il permet d’apprendre à différents niveaux d’abstraction. Autrement dit, l’utilisateur peut hiérarchiser les informations en concepts. De même, une cascade de couches de neurones est utilisée pour l’extraction et la transformation des informations.

Le deep learning peut apprendre de deux manières : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Cela permet au processus d’être beaucoup plus rapide et plus précis. Dans certains cas, l’apprentissage profond est connu sous le nom d’apprentissage neuronal profond ou de réseaux neuronaux profonds. En effet, la définition la plus précise est que l’apprentissage profond imite le fonctionnement du cerveau humain.

Grâce à l’ère du Cloud Computing et du Big Data, le deep learning a connu une croissance significative. Avec lui, un haut niveau de précision a été atteint. Et cela a causé tellement d’étonnements, car il se rapproche chaque jour de la puissance perceptive d’un être humain.

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning fonctionne grâce à des réseaux de neurones profonds. Il utilise un grand nombre de processeurs fonctionnant en parallèle.

Les réseaux de neurones sont regroupés en trois couches différentes : couche d’entrée, couche cachée et couche de sortie. La première couche, comme son nom l’indique, reçoit les données d’entrée. Ces informations sont transmises aux couches cachées qui effectuent des calculs mathématiques permettant d’établir de nouvelles entrées. Enfin, la couche de sortie est chargée de fournir un résultat.

Mais, les réseaux de neurones ne fonctionnent pas si on ne tient pas compte de deux facteurs. Le premier est qu’il faut beaucoup de puissance de calcul. Le second fait référence au gigantesque volume de données auquel ils doivent accéder pour s’entraîner.

Pour sa part, les réseaux de neurones artificiels peuvent être entraînés à l’aide d’une technique appelée rétropropagation. Elle consiste à modifier les poids des neurones pour qu’ils donnent un résultat exact. En ce sens, ils sont modifiés en fonction de l’erreur obtenue et de la participation de chaque neurone.

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Pour son bon fonctionnement, l’utilisation d’un processeur graphique est également importante. Autrement dit, un GPU dédié est utilisé pour le traitement graphique ou les opérations en virgule flottante. Pour traiter un tel processus, l’ordinateur doit être super puissant afin de pouvoir fonctionner avec un minimum de marge d’erreur.

L’apprentissage en profondeur a permis de produire de meilleurs résultats dans les tâches de perception informatique, car il imite les caractéristiques architecturales du système nerveux. En fait, ces avancées peuvent lui permettre d’intégrer des fonctions telles que la mémoire sémantique, l’attention et le raisonnement. L’objectif est que le niveau d’intelligence artificielle soit équivalent au niveau d’intelligence humain, voire le dépasser grâce à l’innovation technologique.

Quelles sont les applications du deep learning dans l’analyse du Big Data ?

Le deep learning dans l’analyse du Big Data est devenu une priorité de la science des données. On peut en effet identifier trois applications.

Indexation sémantique

La recherche d’informations est une tâche clé de l’analyse du Big Data. Le stockage et la récupération efficaces des informations sont un problème croissant. Les données en grande quantité telles que des textes, des images, des vidéos et des fichiers audio sont collectées dans divers domaines. Par conséquent, les stratégies et solutions qui étaient auparavant utilisées pour le stockage et la récupération d’informations sont remises en question par ce volume massif de données.

L’indexation sémantique s’avère être une technique efficace, car elle facilite la découverte et la compréhension des connaissances. Ainsi, les moteurs de recherche ont la capacité de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

Effectuer des tâches discriminantes

Tout en effectuant des tâches discriminantes dans l’analyse du Big Data, les algorithmes d’apprentissage permettent aux utilisateurs d’extraire des fonctionnalités non linéaires compliquées à partir des données brutes. Il facilite également l’utilisation de modèles linéaires pour effectuer des tâches discriminantes en utilisant les caractéristiques extraites en entrée.

Cette approche présente deux avantages. Premièrement, l’extraction de fonctionnalités avec le deep learning ajoute de la non-linéarité à l’analyse des données, associant ainsi étroitement les tâches discriminantes à l’IA. Deuxièmement, l’application de modèles analytiques linéaires sur les fonctionnalités extraites est plus efficace en termes de calcul. Ces deux avantages sont importants pour le Big Data, car ils permettent d’accomplir des tâches complexes comme la reconnaissance faciale dans les images, la compréhension de millions d’images, etc.

Balisage d’images et de vidéos sémantiques

Les mécanismes d’apprentissage profond peuvent faciliter la segmentation et l’annotation des scènes d’images complexes. Le deep learning peut également être utilisé pour la reconnaissance de scènes d’action ainsi que pour le balisage de données vidéo. Il utilise une analyse de la variable indépendante pour apprendre les caractéristiques spatio-temporelles invariantes à partir de données vidéo. Cette approche aide à extraire des fonctionnalités utiles pour effectuer des tâches discriminantes sur des données d’image et vidéo.

Le deep learning a réussi à produire des résultats remarquables dans l’extraction de fonctionnalités utiles. Cependant, il reste encore un travail considérable à faire pour une exploration plus approfondie qui comprend la détermination d’objectifs appropriés dans l’apprentissage de bonnes représentations de données et l’exécution d’autres tâches complexes dans l’analyse du Big Data.

Comment apprendre?

S’entraîner à coder en javaScript en toute simplicité !

Coder en JavaScript est indispensable à tout data scientist travaillant de près ou de loin avec un site web. 1er réflexe, suivre assidûment les cours JavaScript de codecademy, bien sûr !

Mais ce n’est pas tout ! Etant donné que ce language est la partie dynamique et interactive d’un site web, et qu’il s’intègre avec le code html présent sur la page, pourquoi ne pas s’entraîner sur page créée de toute pièce ?

Et oui, il y a une app’ pour ça ! On m’a récemment fait connaître (merci Clément !) un petit bijou que je souhaite partager avec vous aujourd’hui 🙂

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Conseils

Comment créer des tableaux de bord efficaces ?

Etre data scientist, c’est aussi savoir mettre en valeur la donnée, la faire parler. La mode est aux tableaux de bord, ou aux dashboards, pour être dans l’air du temps !

Mais quels sont les astuces, les bons outils, les erreurs à ne pas commettre ? Je vous livre quelques secrets après être moi-même tombée dans tous les pièges 🙂

 

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Définitions

R ou Python: Comment choisir ?

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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