Data Science et Big Data

La Data science

La data science est à la croisée des chemins entre la technique, les sciences dites pures (mathématiques, physique…) et l’informatique (développement). En data science on utilisera les mathématiques et plus précisément les statistiques pour réaliser des modèles probabilistes ou de l’apprentissage statistique. Au-delà de fortes notions en mathématiques, une couche de programmation informatique (généralement en R ou Python) et d’ingénierie des données est indispensable. L’ensemble de ces connaissances permet de réaliser des projets autour de technologies telles que la détection de formes, le « Machine Learning », la modélisation d’incertitude notamment dans les cas de signaux faibles, la compression de données etc.

La data science est une discipline très récente et en plein développement, en raison d’une part de l’augmentation des volumes de données générés par les entreprises et les états, et surtout grâce à de nouvelles possibilités technique de traiter efficacement ces données avec des langages de programmation permettant de dégager de la valeur de ces données pour apporter de la valeur à l’entreprise.

Activus Group possède à la fois la maîtrise technologique et l’expertise sur Data Analytics qui lui permet de participer, aussi bien en réalisation de produits innovants dans ses propres labos qu’en déléguant des spécialistes pointus chez les grands donneurs d’ordre, pour répondre avec succès aux besoins métiers à l’ère du Big Data. Nos Data Scientists sont force de proposition pour :

• accompagner les clients dans la définition et la hiérarchisation de leurs objectifs Data liés aux enjeux qui leur sont propres (financiers, organisationnels, commerciaux, …) ;
• identifier, collecter et structurer les données autour d’objectifs quantifiables avant de les restituer de manière accessible et compréhensible par tous grâce à des techniques de data storytelling ;
• construire une architecture personnalisée autour de grands volumes de données hétérogènes multi-sources (bases et entrepôts de données, flux, objets connectés, social media, open data, …) ;
• contribuer à la valorisation des données via des méthodes d’aide à la décision (Business Intelligence) et d’apprentissage automatique (Machine Learning) ;

Pour satisfaire à ces besoins de compétences très demandées actuellement, ITE-LEARNING prend sa part en organisant des formations de mise à niveau Data Analyst et DataScientist au travers de dispositifs POEI avec le support d’OPCO et de Pôle Emploi.