AppsClub : Data Science

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1. Data Science 19/02/15 - AKRIM Mouad
2. Une brève histoire de la Data science, science des données
3. John W. Tukey 1915/2000
4. “Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics”
5. Disques durs bon marché (loi de Kryder)  Big data  Cloud computing  Outils d’analyse de masse  data scientists  Départements data science  Nouvelle compréhension analytique des données
6. Google’s MapReduce
7. Mais qu’est ce que le Big Data ?
8. Les 4V: • Volume • Variété • Velocité • Véracité/Valeur
9. Exemples de big data: • Facebook • Twitter • Données météo • Trafic ferroviaire • …
10. Qu’est ce que la « Data Science », ou science des données ?
12. Data scientist type A comme Analyste
13. Data scientist type B comme Builder
15. À quoi ça sert ?
18. Comment est ce que je peux devenir un data scientist ? • Stastiques • BDD • Algorithmes et machine learning • Calcul distribué et calcul parallèle • Visualisation des données et design
19. Quels sont les outils à la disposition du data scientist ? Languages de programmation • Python • R Autres outils • Hadoop • HIVE • PIG • …
20. Python • Haut-niveau • Multi-paradigme • Riche en bibliothèques scientifiques •NumPy (Numeric) •SciPy •Matplotlib
21. Langage R • Langage et logiciel libre dédié au traitement de données et d’analyses statistiques. • Riche en extension notamment d’interfaçage avec des BDD ou d’exportation de résultats.
22. Hadoop • Framework Java libre • Dédié aux applications distribuées (MapReduce) et échelonnables (BigData) • Généralement l’outil incontournale de tout data scientist
23. • HBase: SGBD pour BDD distribuées d’Hadoop • HIVE: Logiciel d’analyse de données qui permet d’utiliser Hadoop avec une syntaxe proche d’SQL (développé par facebook) • PIG: Comparable à HIVE mais utilisant le langage Pig Latin (développé par Yahoo!)
24. Conclusion
25. Bibliographie • Data Science: An introduction http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Science:_An_Introduction • Coursera - Data Science specialization https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1 • A very short history of data sciencehttp://whatsthebigdata.com/2012/04/26/a-very- short-history-of-data-science/ • Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics http://cm.bell- labs.com/cm/ms/departments/sia/doc/datascience.pdf • OpenClassrooms - Python http://openclassrooms.com/courses/apprenez-a-programmer-en- python • R programming http://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming