Dans le digital, la mode est de plus en plus aux acronymes, si possible en anglais et qui claquent. Notamment ce qu’on appelle les C-levels…
Ca ne vous parle pas ?
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Vocabulaire
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 😉
Voici les principaux éléments de vocabulaire et acronymes à connaître autour de la Data Science et du Big data (cf. sourcing des définitions à la fin du post).
Avec quelques explications vulgarisées selon ma compréhension et des schémas qui me semblent parlants.
N’hésitez pas à ajouter des commentaires, ce post est évolutif!