Bouge ton Qode

Pourquoi vous ne devriez pas être un généraliste de la data science ?

Je travaille dans une startup de data scientist et j’ai trouvé un seul conseil que je me surprends à donner encore et encore. Et ce n’est vraiment pas ce à quoi je me serais attendu.

Plutôt que de suggérer une nouvelle bibliothèque ou un nouvel outil, ou une partie du CV, je leur recommande de commencer par réfléchir au type de data scientist qu’ils veulent être.

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Pourquoi vous ne devriez pas être un généraliste de la data science ? des compétences complètement différentes, devenir data scientist, traduire les données en informations commerciales exploitables, machine learning

Combler l’écart numérique entre le marketing B2B et B2C avec le Big Data

« Ce n’est plus du marketing numérique, mais du marketing dans un monde numérique. »
— Keith W**d, chef du marketing chez Unilever

Avec l’essor du Big Data ces dernières années, il y a un certain nombre de réussites dans les affaires, en particulier dans les entreprises B2C qui interagissent avec les consommateurs directement dans leur vie quotidienne. L’un des exemples les plus connus est la façon dont Netflix utilise l’analyse de mégadonnées pour créer House of Cards.

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Combler l’écart numérique entre le marketing B2B et B2C avec le Big Data Un écart est bien remarquable entre le B2B et le B2C, les big data apparaissent alors comme un outil performant afin de combler se vide.

Comment le Big Data dope la performance des secteurs privées et publics ?

Les personnalités tech influentes s’accordent à reconnaître que le Big Data a considérablement changé la donne dans la plupart des types d’industries modernes, sinon toutes, au cours des dernières années. Alors que le Big Data continue à imprégner notre quotidien sans forcément le voir, nous nous sommes détournés du battage médiatique qui l’entoure pour trouver une réelle valeur à son utilisation.

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Comment le Big Data dope la performance des secteurs privées et publics ? Cet article vous présente une étude approfondie sur comment le Big Data dans les médias, l'agriculture, l'éducation ou encore les banques et la santé pour doper leurs croissances.

Le Big Data c’est comme le Sexe

“Le big data, c’est comme le sexe chez les adolescentes: tout le monde en parle, personne ne sait vraiment comment le faire, tout le monde pense que tout le monde le fait, alors tout le monde prétend le faire..” – Dan Ariely

Je suis sûr que vous avez déjà entendu une telle comparaison. C’est à moitié drôle, mais à moitié vrai aussi. De nos jours, tout le monde parle de Big Data, de Data Analyse ou encore de Data Science, et la raison derrière cela n’est pas due à l’utilisation toujours plus massive des données, mais aux journalistes et aux responsables marketing qui réalisent qu’ils peuvent vendre presque n’importe quoi avec ces mots.

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Le Big Data c’est comme le Sexe "Le big data, c'est comme le sexe chez les adolescentes: tout le monde en parle, personne ne sait vraiment comment le faire, tout le monde pense que tout le monde le fait, alors tout le monde prétend le faire.." - Dan Ariely

Data Science Débutant : Comment fonctionne la collecte de données ?

La première étape de chaque projet en Data Science est la collecte de données, c’est-à-dire l’obtention des données brutes et réelles.

Si les Data vous intéresse et que vous avez en tête de vous former aux Data Science, ces 2 articles devront vous intéresser :

Les 2 façons pour collecter des données

A) Collecter des données via des plateformes
Vous pouvez choisir un ou plusieurs outils. Ils vont collecter les données pour vous automatiquement. Il vous suffit de copier-coller un extrait de code sur votre site web et vous êtes prêt à partir. Comme par exemple : Google Analytics, Hotjar, CrazyEgg ou encoreMixpanel

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Data Science Débutant : Comment fonctionne la collecte de données ? Cet article s'adresse au débutant qui souhaite comprendre rapdiement le processus de collecte, sélection, stockage des données ?

Apprendre les langages Python, C, ou Ruby pour être un ‘Top coder’ ? (Infographie)

Les meilleurs codeurs ont des perspectives quasi illimitées en matière d’emploi, ou même des possibilités de réussir dans leurs propres startups. En fait, apprendre à coder devient rapidement une compétence de vie nécessaire, avec des millions de personnes qui suivent chaque année des cours en ligne et en personne pour apprendre le langage Python, Java et d’autres langages de programmation populaires.

Mais lequel vous donnera le plus pour votre argent ?

Même si vous apprenez à coder gratuitement en ligne, c’est un investissement de votre temps. Vous devez être sûr d’apprendre la langue qui vous sera la plus utile.

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Apprendre les langages Python, C, ou Ruby pour être un ‘Top coder’ ? (Infographie) Vous souhaitez apprendre les languages Python, C ou Ruby mais vous ne savez pas par où commencez. C'est ici que ça se passe ! Apprenez en plus a propos de ces langues.

Devenir un data scientist est-il plus facile que vous ne le pensez?

Depuis que le travail des data scientists a été couronné du travail le plus sexy du XXIe siècle, des gens de tous les horizons du domaine technologique ont essayé de devenir un data scientist.

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Devenir un data scientist est-il plus facile que vous ne le pensez? Cet article vous propose un vue globale du métier de data scientist. Vous pourrez trouver ici les formations à votre portée et les limites de ce dernier.

Construire votre propre modèle machine learning pour le marketing

Machine learning :

Si vous passez vos journées à regarder les données de votre base de données CRM, de vos annonces Google ou, en fait, si vous avez été à proximité de tout article sur le marketing au cours des dernières années, vous avez probablement déjà rencontré le terme machine learning.

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Construire votre propre modèle machine learning pour le marketing machine learning, apprentissage, intelligence artificielle, améliorer vos activités de marketing, analyse manuelle, base de donnée

Les Data Sciences pour un meilleur Marketing

Parmi tous les aspects commerciaux qui ont changé avec l’avènement de la technologie, le plus profondément touché est peut-être le rôle du marketing. Fini l’époque où les spécialistes du marketing pouvaient attirer les clients simplement en faisant des annonces pleine page dans les magazines, en plâtrant la ville avec des panneaux d’affichage lumineux et même en inscrivant des célébrités glamour pour les publicités télévisées.

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Les Data Sciences pour un meilleur Marketing Si vous vous demandez comment faire la différence entre deux marketeurs, il suffit de regarder les compétences de chacun. L'utilisation des data tel qu'un data scientist apparaît comme nécéssaire.

3 projets possibles avec la data science :

1. Profilage de l’utilisateur

L’objectif :

Ce type de segmentation et de profilage avancés permet aux spécialistes du marketing d’améliorer considérablement leurs campagnes d’affichage publicitaire, même lorsque des données utilisateurs limités sont disponibles. Vous pouvez cibler uniquement les consommateurs occupant les bons rôles (par exemple, une personne de carrière) lorsque leurs intentions en ligne correspondent à votre offre.

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3 projets possibles avec la data science : réaliser des projets avec la data science : filtrer les données, hausser la visite de son site web, hiérarchiser et identifier ses prospects, établir des prix

Les composantes d’un projet machine learning c’est comme la cuisine !

Cette analogie avec la cuisine a vraiment touché les gens et les a aidés à comprendre le rôle et l’importance de l’expertise en la matière, des données de qualité, de l’ingénierie des données et pourquoi il est si long de mettre au point une preuve de concept efficace pour la production.

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Les composantes d’un projet machine learning c’est comme la cuisine ! nettoyage des données, aider l'entreprise à se développer, des données de qualité, de l'ingénierie des données, comprendre le machine learning

Devenir data scientist en 4 étapes !

Partie 1: Apprenez à coder

Code :

La programmation est une compétence principalement acquise par une pratique constante et répétée. De superbes livres se consacrent exactement à cela, « Apprendre Python, méthode difficile » pour Python et « R pour Data Science » pour R.

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Devenir data scientist en 4 étapes ! apprendre le code, réaliser des projets de data science, rafraîchir les statistiques, python ou r, devenir un data scientist