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L’apprentissage sur les données, le pari d’une science naissante...

La nouvelle technologie s’empare des statistiques et des indications sur l’humain

dimanche 9 décembre 2018
par jaco


Aucun expert n’a idée quand, comment et où les données volées vont être utilisées par ceux qui les possèdent. Ce qui est exploité dans l’immédiat, par le hacker (pirate informatique) délinquant, ce sont les chères indications de la carte bancaire. Lesquelles d’ailleurs sont sujets à péremption. En effet on peut immédiatement bloquer le compte en banque. Et périodiquement il faut renouveler le document de poche qui sert aux retraits de l’argent et aux paiements...

Voir en ligne : Notre dossier Data-Science / Données

Il ne passe un jour sans qu’un contenu tente d’expliquer l’importance des données. Le piratage de ces dernières n’est pas identifié pour être juridiquement réprimé, quand certains des usagers parlent de l’open-data. Pour leur valeur dans l’efficacité du marketing ou bien même dans les projets politiques, elles tiennent en vie un débat qui ne manque pas d’importance mais aussi de paranoïa.

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Des guides et des tutoriels tentent d’expliquer comment les protéger des prédateurs, d’autres veulent les valoriser et aussi d’autres cherchent à modérer leur exploitation. Mais le préalable de maîtriser la science des données quand la demande est déjà grande dans ce domaine. On parle de viol de données, mais où en sont les conséquences ? Mais c’est toujours une confession qui est mise sur table pour renforcer et résumer l’évolution sans sombrer dans le chaos.

L’affaire d’Equifax, spécialiste en solvabilité de crédit, à qui ont été dérobées des données, en 2018, ressemble-t-elle à la crise financière de 2008 ? Et ben non ! De plus en plus de sociétés investissent dans cette capacité inouïe d’avoir les principaux indicateurs sur les individus, afin de leur fournir le meilleur pour acquérir leur confiance et de les suivre comme le ferait un monarque pour ses sujets.

L’utilisation des données en économie et dans la gestion même de la communauté, comme en Chine, est une fonction nouvelle. Au pays de Mao, avec le programme de « crédit social », on évalue la civilité des citoyens. 200 millions de caméras agrègent des observations au plus d’un milliard de citoyens, avec leur logiciel de reconnaissance faciale. Et des systèmes évaluent, avec cette surveillance, les comportements pour dessiner la prédilection élitiste au sein de la communauté…

Les opérateurs ne savent encore à quel profil de leur personnel enjoindre cette fonction de trouver des données, ou de les assembler à partir des clients et partenaires, de les organiser et de mettre en œuvre leur utilisation ? Paradoxe les entreprises sont hésitantes, en particulier les plus anciennes. Elles considèrent la priorité absolue avant de réaliser des bénéfices, sans investir en TI (technologie intelligente). La sécurité rajoute des frais supplémentaires et n’est pas prise en compte dans le prix de revient par les systèmes hérités.

Ce qui est terrible, que des données soient illégalement prises par des mains malintentionnées. Les entreprises ou bien les services qui les avaient sous leur protection et dans leur mission, les ont égarées, souvent malgré un strict verrouillage. Ce qui oblige de vous envoyer souvent l’alerte de procédure, de changer vos mots de passe. Mais il faut déjà détecter que le « hack » existe, afin que les actes de sécurités sont déclenchés.

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Quelles sont les compétences pour se spécialiser en science des données ? :

- 1¤ Programmation informatique : maîtriser les langages de programmation appropriés tels que Python, Perl, C / C ++, SQL et Java. Python est le langage de codage le plus couramment utilisé dans les rôles liés à la science des données. Les langages de programmation vous aident à nettoyer, masser et organiser un ensemble de données non structuré.

- 2¤ Connaissance de SAS et d’autres outils analytiques : La connaissance des outils analytiques vous aidera à extraire les précieuses informations de l’ensemble de données nettoyées, massées et organisées. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig et R sont les outils d’analyse de données les plus utilisés par les scientifiques. Les certifications établisse l’expertise dans l’utilisation de ces outils d’analyse.

- 3¤ Aptitude à travailler avec des données non structurées : lorsque nous parlons de la capacité de travailler avec des données non structurées, nous soulignons spécifiquement la capacité d’un scientifique des données à comprendre et à gérer des données non structurées provenant de différents canaux. Gérer les médias sociaux avec une connaissance des actions et les sujets humains ou autres (comme les thèmes) impliqués .

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