BEEPWAY.COM vous accompagne pour votre projet DATASCIENCE
Nous vous aidons à accélérer vos opérations de développement et votre R&D en fouille de données en réduisant le temps de montée en charge.
Notre solution combine quatre capacités de base (qualité des données, intégration des données, des datas et du cloud) accessibles via une interface graphique simple.
Présentation
La data science est un sujet actuel et brûlant en pleine croissance. La science des données est l'extraction de connaissance d'ensembles de données.
Elle emploie des techniques et des théories tirées de plusieurs autres domaines plus larges des mathématiques, la statistique principalement, la théorie de l'information [...] le traitement de signal, des modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes et l'apprentissage, la visualisation, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la compression de données et le calcul à haute performance.(cf Wikipedia)
Leur quantité est en croissance exponentielle. Elles représentent déjà des masses considérables pour lesquelles on recourt à de nouvelles mesures de stockage ou de traitement.
Ces quantités énormes de données sont en train d’entraîner un bouleversement dans le rapport à la connaissance et offrent un potentiel extraordinaire que l'on commence à exploiter. Le terme « Big Data » a été évoqué la première fois en 2008 par le cabinet d'études américain Gartner spécialisé dans les nouvelles technologies.
Il existe pléthore de bibliothèques, frameworks, modules et boîtes à outils dédiés aux data sciences pour mettre en place les algorithmes et les techniques de data science les plus courants (et aussi les moins courants d’ailleurs).
Nous construirons des outils et nous réaliserons des algorithmes afin de mieux les comprendre et mieux les maitriser. Nous travaillons sur la mise en œuvre des exemples pour qu’ils soient clairs, bien commentés et lisibles, afin d’assurer la pérennité et la « ré-utilisabilité » des outils.
Data Science par la pratique
Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science.
Nous vous accompagnons en mettant en œuvre les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro.
PROCESS
Il est habituel de présenter les données massives à travers quelques-unes de leurs caractéristiques fondamentales, qui commencent toutes par la lettre V.
Les trois principales et immédiates sont leur Volume, la Vitesse à laquelle elles sont produites, captées, consommées, et leur Variété, les données à traiter étant souvent non structurées, composées de textes, d'images, de suites de chiffres...
Leur variabilité caractérise leur propension à changer de format ou de structure au cours du temps, par l'ajout de nouveaux champs ou par l’intégration de données similaires améliorant leur diversité.
Les données en soi sont des faits bruts, et pour créer de l'information, puis de la connaissance, elles doivent être interprétées.
L'intérêt des données réside alors dans leur valeur intrinsèque qui émerge des traitements qu'on leur fait subir, de la simple statistique à l'apprentissage automatique (machine learning) plus évolué.
Les Quatre V
La notion de Big Data peut être définie par les quatre V :
Volume, Variété, Vitesse et Véracité.
Ces quatre dimensions la caractérisent, et distinguent les données volumineuses des données ordinaires.
IBM synthétise ce phénomène par quatre spécificités majeures : les 4 V.
Le Volume, la Variété, la Vélocité et la Véracité.
Data Lake
Un Data Lake est un référentiel de données permettant de stocker une très large quantité de données brutes dans le format natif pour une durée indéterminée.
Cette méthode de stockage permet de faciliter la cohabitation entre les différents schémas et formes structurelles de données, généralement des blobs d’objets ou des fichiers.
Au sein d’un seul Data Lake, toutes les données de l’entreprise sont stockées. Les données brutes, y compris les copies des données système source, côtoient les données transformées.
Ces données sont ensuite utilisées pour établir des rapports, pour visualiser les données, pour l’analyse de données ou pour le Machine Learning.
Les entreprises qui ont recours à l’Internet des Objets sont très friandes du modèle Data Lake. En effet, il faut pouvoir rassembler les données en provenance de centaines, voire de millions de capteurs et de les corréler.
Attention tout de même les Data Lakes peuvent créer davantage de problèmes qu’ils n’en résolvent. Il est préférable pour une entreprise de percevoir leurs données à travers un prisme de chaîne logistique doté d’un début, d’un milieu et d’une fin.
Ces données doivent être collectées, trouvées, explorées et transformées en suivant un plan organisé. Cette approche permet de maximiser la valeur extraite des données par la suite.
Organisation du Data Lake en couches
Certifier la donnée du Data Lake
Notre approche du machine Learning
Les Algorithmes du machine Learning
