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Comprendre les algorithmes

À l’ère du Big Data, du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, les algorithmes sont devenus omniprésents dans nos vies numériques. Mais en fait, qu’est-ce qu’un algorithme ? On vous explique tout !

Définition d'un algorithme


Bien avant l’émergence de l’informatique, les humains utilisaient en fait déjà les algorithmes. On peut considérer que les recettes de cuisine, les opérations mathématiques ou même la notice pour monter un meuble sont des algorithmes.
Dans le domaine de la programmation informatique, les algorithmes sont des ensembles de règles indiquant à l’ordinateur comment effectuer une tâche. En réalité, un programme informatique est un algorithme indiquant à l’ordinateur quelles étapes exécuter et dans quel ordre pour accomplir une tâche spécifique. Cette suite logique d'actions permet de résoudre des problèmes ou de réaliser des calculs. En gros, il s’agit d’une séquence d'opérations qui se termine à un moment précis et produit un résultat. Ils sont écrits à l’aide d’un langage de programmation.


Les composantes d'un algorithme

Un algorithme est généralement composé de trois éléments fondamentaux : les entrées (inputs), les instructions, et les sorties (outputs).
  • Entrées : Les données sur lesquelles l'algorithme va opérer.
  • Instructions : Les étapes à suivre pour traiter les entrées.
  • Sorties : Les résultats produits après exécution des instructions.

Importance dans le monde numérique

Les algorithmes sont au cœur de pratiquement tous les processus informatiques. Ils permettent aux logiciels d'exécuter des tâches complexes, allant de la recherche d'informations sur internet au fonctionnement des réseaux sociaux. Sans eux, nos interactions avec la technologie seraient beaucoup moins fluides et efficaces.

 

Exemple d'un algorithme : l’analyse de sentiments de tweets



Les algorithmes d'analyse de sentiments permettent de comprendre les émotions exprimées textuellement, comme dans des tweets. Ces algorithmes peuvent, par exemple, déterminer si les opinions exprimées sur un produit ou service sont majoritairement positives, négatives, ou neutres.


Étapes de base de l'analyse

L'algorithme d'analyse de sentiments de tweets suit plusieurs étapes clés pour transformer des données brutes en insights utiles.
  • Collecte des tweets sur un sujet spécifique.
  • Prétraitement et nettoyage des données.
  • Analyse des sentiments exprimés dans chaque tweet.
  • Classification des sentiments comme positifs, négatifs, ou neutres.
  • Agrégation des résultats pour obtenir une vue d'ensemble.


Application pratique


Imaginons une entreprise qui souhaite évaluer la réception d'un nouveau produit sur le marché. En utilisant un algorithme d'analyse de sentiments, elle peut analyser rapidement les tweets relatifs à son produit pour obtenir une mesure de l'opinion publique. Cette analyse aide à identifier les points forts et les points faibles perçus par les consommateurs.

L'analyse de sentiments offre plusieurs avantages, notamment la capacité de traiter de grandes quantités de données en temps réel, fournissant ainsi des insights précieux qui peuvent aider les entreprises à ajuster leurs stratégies de communication ou de développement de produit.

Format 1_10

 

Entraînement, amélioration continue et automatisation

 

L’entraînement de l’algorithme

Pour entraîner l'algorithme, nous utilisons un ensemble de données préalablement classifié. L'algorithme étudie ces données pour comprendre les patterns et les spécificités qui caractérisent chaque sentiment.

La qualité de l'ensemble de données utilisé pour l'entraînement a un impact direct sur la performance de l'algorithme. Des données bien préparées et représentatives permettent d'obtenir des résultats plus précis et fiables.



Amélioration continue de l'algorithme

Une fois l'algorithme initial entraîné, l'étape suivante consiste à le perfectionner continuellement. L'amélioration de l'algorithme est un processus itératif qui augmente sa précision et sa fiabilité au fil du temps. L'amélioration continue garantit l'efficacité et la pertinence des résultats générés par l'algorithme.

Pour affiner l'algorithme, il est essentiel de lui fournir régulièrement de nouvelles données. Cela lui permet de s'adapter aux évolutions de ces dernières et de rendre ainsi ses analyses plus pertinentes.

La récolte de feedback est également cruciale. Les retours d'utilisateurs ou les analyses de performance peuvent révéler des faiblesses ou des biais dans l'algorithme, nécessitant des ajustements dans son fonctionnement ou dans ses données d'entraînement.

 

L'automatisation des tâches grâce aux algorithmes

Les algorithmes jouent un rôle essentiel dans l'automatisation des tâches, permettant ainsi d'optimiser les processus et d'accroître l'efficacité opérationnelle. Leur capacité à traiter de grandes quantités de données et à prendre des décisions basées sur des critères prédéfinis en fait des outils précieux pour automatiser un large éventail de tâches, des plus simples aux plus complexes.

Algorithmes et machine learning

Il est important de noter que la portée des algorithmes ne se limite pas à la programmation. De nombreuses disciplines, de la recherche scientifique à l'intelligence artificielle, tirent parti de l'efficacité de l'algorithmique pour résoudre des problèmes variés.

Les algorithmes de Machine Learning constituent notamment une catégorie spécifique d’algorithmes. Plutôt que de recevoir des instructions spécifiques sur la tâche à effectuer, ils sont capables  "d’apprendre" à partir de données.

On les utilise aujourd’hui massivement pour créer des moteurs de recommandations, effectuer des prédictions ou analyser des données. En se basant sur les données qui lui sont fournies en exemple, l’algorithme de Machine Learning peut prendre de meilleures décisions.

Ces algorithmes sont aujourd’hui omniprésents sur internet. Ce sont eux qui déterminent ce que vous voyez sur votre fil d’actualité Facebook, les publicités qui apparaissent sur votre boîte Gmail, ou les films et séries que Netflix vous recommande.

Les algorithmes jouent un rôle de plus en plus crucial dans notre société numérique, de l'analyse de données à l'automatisation des tâches. Leur capacité à traiter des volumes massifs de données et à s'améliorer au fil du temps les rend incontournables dans de nombreux domaines, de l'informatique à l'intelligence artificielle.

Comment marche un système d'intelligence artificielle ? COURS SUIVANT

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Il constitue<span style=\"font-weight: bold;\"> la partie mathématique de la programmation</span>, en exploitant la puissance de calcul des ordinateurs pour résoudre des problèmes.</p>\n<p>À la base, un ordinateur est essentiellement une machine à calculer qui nous permet de faire des opérations mathématiques, et un algorithme se présente comme <span style=\"font-weight: bold;\">une série d'opérations mathématiques qui aboutissent à un résultat concret</span>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>Exemple Concret d'Algorithme</strong></h2>\n<p>Il existe une diversité d'algorithmes, allant des plus simples aux plus complexes.</p>\n<p>Prenons l'exemple de l'algorithme de résolution d'un Rubik's Cube. Face à un cube mélangé, un certain nombre d'opérations spécifiques doivent être effectuées en fonction de certaines conditions. On va donc retrouver la notion de condition et ces opérations vont être effectuées en boucle, jusqu'à ce que le résultat souhaité soit atteint : toutes les faces du cube affichent la même couleur.</p>\n<p>L’algorithme est très utilisé dans la programmation puisque sa logique peut être comprise par un ordinateur, de manière automatique et systématique et permettant d’arriver à un résultat à partir de données initiales et de logique mathématiques.&nbsp;</p>\n<p>En d'autres termes, le code créé par un développeur représente un ensemble d'instructions qui permettra de résoudre des calculs pour arriver au résultat.&nbsp;</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Algorithmes et Machine Learning</h2>\n<p>Il est important de noter que la portée des algorithmes ne se limite pas à la programmation. De nombreuses disciplines, de la recherche scientifique à l'intelligence artificielle, tirent parti de l'efficacité de l'algorithmique pour résoudre des problèmes variés.</p>\n<p><span>Les algorithmes de Machine Learning constituent notamment une catégorie spécifique d’algorithmes. Plutôt que de recevoir des instructions spécifiques sur la tâche à effectuer, ils sont capables&nbsp; </span><strong>\"d’apprendre\" à partir de données.</strong></p>\n<p><span>On les utilise aujourd’hui massivement pour créer des moteurs de recommandations, effectuer des prédictions ou analyser des données. En se basant sur les données qui lui sont fournies en exemple, l’algorithme de Machine Learning peut</span><strong><span>&nbsp;</span>prendre de meilleures décisions.</strong></p>\n<p><span>Ces algorithmes sont aujourd’hui omniprésents sur internet. Ce sont eux qui déterminent ce que vous voyez sur votre fil d’actualité Facebook, les publicités qui apparaissent sur votre boîte Gmail, ou les films et séries que Netflix vous recommande.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>L'Algorithmique à la Wild Code School</strong></h2>\n<p dir=\"ltr\">Toutes les écoles qui enseignent le&nbsp;<a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web\" style=\"font-style: normal;\" rel=\"noopener\"><strong>développement web</strong></a><span style=\"font-weight: normal;\">, <a href=\"/fr-fr/formations-data\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">la data</span></a> et</span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/formation-developpeur-web\" style=\"font-style: normal;\"></a> la programmation en général, notamment la <a href=\"/fr-fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Wild Code School</span></a>, vont vous parler d’algorithmique à un moment de la formation. L’algorithmique est discipline qui se penche sur l'étude des algorithmes !&nbsp;</p>\n<p dir=\"ltr\">On apprend aux étudiants à savoir si un problème peut être transformé sous la forme d’un algorithme. C'est-à-dire : est-ce qu'on peut trouver une solution sous forme de code qui va résoudre notre problème ?&nbsp;</p>\n<p dir=\"ltr\">L'enseignement de l'algorithmique va au-delà des aspects théoriques. Il vise à armer les étudiants avec les compétences nécessaires pour analyser des problèmes complexes, les décomposer en opérations plus simples, et élaborer des algorithmes appropriés pour les résoudre.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>En résumé, un algorithme peut être simple ou complexe, mais son essence demeure<span style=\"font-weight: bold;\"> la partie mathématique du processus de programmation</span>.&nbsp;Comprendre les algorithmes va au-delà du simple savoir-faire technique. Cela représente une compétence cruciale pour tout développeur, ou même tout individu aspirant à résoudre des défis de manière structurée et logique. Ainsi, plonger dans l'univers des algorithmes, c'est s'armer d'un outil puissant pour appréhender les complexités du monde numérique et au-delà.</p>\n<p>Vous voulez percer tous les secrets des algorithmes ? Découvrez nos formations en <a href=\"/fr-fr/formations-data\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data </span></a>ou en <a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Développement Web</span></a>, notamment nos bootcamps de 5 mois en<a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\"> Data Analyst</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web/formation-developpeur-web-a-distance\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Développeur Web Javascript</a><span style=\"font-weight: bold;\"> </span><span style=\"font-weight: normal;\">ou</span><span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web/formation-developpeur-web-php-a-distance\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">PHP</a>.&nbsp;</p>", "publish_immediately" : true, "use_featured_image" : true, "layout_sections" : { }, "published_by_id" : 50704370, "published_at" : 1702397106924, "rss_body" : "<p>L'algorithme, un concept familier mais souvent mal compris, est au cœur de nombreuses réalisations technologiques. 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On va donc retrouver la notion de condition et ces opérations vont être effectuées en boucle, jusqu'à ce que le résultat souhaité soit atteint : toutes les faces du cube affichent la même couleur.</p>\n<p>L’algorithme est très utilisé dans la programmation puisque sa logique peut être comprise par un ordinateur, de manière automatique et systématique et permettant d’arriver à un résultat à partir de données initiales et de logique mathématiques.&nbsp;</p>\n<p>En d'autres termes, le code créé par un développeur représente un ensemble d'instructions qui permettra de résoudre des calculs pour arriver au résultat.&nbsp;</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Algorithmes et Machine Learning</h2>\n<p>Il est important de noter que la portée des algorithmes ne se limite pas à la programmation. De nombreuses disciplines, de la recherche scientifique à l'intelligence artificielle, tirent parti de l'efficacité de l'algorithmique pour résoudre des problèmes variés.</p>\n<p><span>Les algorithmes de Machine Learning constituent notamment une catégorie spécifique d’algorithmes. Plutôt que de recevoir des instructions spécifiques sur la tâche à effectuer, ils sont capables&nbsp; </span><strong>\"d’apprendre\" à partir de données.</strong></p>\n<p><span>On les utilise aujourd’hui massivement pour créer des moteurs de recommandations, effectuer des prédictions ou analyser des données. En se basant sur les données qui lui sont fournies en exemple, l’algorithme de Machine Learning peut</span><strong><span>&nbsp;</span>prendre de meilleures décisions.</strong></p>\n<p><span>Ces algorithmes sont aujourd’hui omniprésents sur internet. Ce sont eux qui déterminent ce que vous voyez sur votre fil d’actualité Facebook, les publicités qui apparaissent sur votre boîte Gmail, ou les films et séries que Netflix vous recommande.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>L'Algorithmique à la Wild Code School</strong></h2>\n<p dir=\"ltr\">Toutes les écoles qui enseignent le&nbsp;<a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web\" style=\"font-style: normal;\" rel=\"noopener\"><strong>développement web</strong></a><span style=\"font-weight: normal;\">, <a href=\"/fr-fr/formations-data\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">la data</span></a> et</span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/formation-developpeur-web\" style=\"font-style: normal;\"></a> la programmation en général, notamment la <a href=\"/fr-fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Wild Code School</span></a>, vont vous parler d’algorithmique à un moment de la formation. 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Ce sont eux qui déterminent ce que vous voyez sur votre fil d’actualité Facebook, les publicités qui apparaissent sur votre boîte Gmail, ou les films et séries que Netflix vous recommande.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>L'Algorithmique à la Wild Code School</strong></h2>\n<p dir=\"ltr\">Toutes les écoles qui enseignent le&nbsp;<a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web\" style=\"font-style: normal;\" rel=\"noopener\"><strong>développement web</strong></a><span style=\"font-weight: normal;\">, <a href=\"/fr-fr/formations-data\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">la data</span></a> et</span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/formation-developpeur-web\" style=\"font-style: normal;\"></a> la programmation en général, notamment la <a href=\"/fr-fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Wild Code School</span></a>, vont vous parler d’algorithmique à un moment de la formation. L’algorithmique est discipline qui se penche sur l'étude des algorithmes !&nbsp;</p>\n<p dir=\"ltr\">On apprend aux étudiants à savoir si un problème peut être transformé sous la forme d’un algorithme. C'est-à-dire : est-ce qu'on peut trouver une solution sous forme de code qui va résoudre notre problème ?&nbsp;</p>\n<p dir=\"ltr\">L'enseignement de l'algorithmique va au-delà des aspects théoriques. Il vise à armer les étudiants avec les compétences nécessaires pour analyser des problèmes complexes, les décomposer en opérations plus simples, et élaborer des algorithmes appropriés pour les résoudre.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>En résumé, un algorithme peut être simple ou complexe, mais son essence demeure<span style=\"font-weight: bold;\"> la partie mathématique du processus de programmation</span>.&nbsp;Comprendre les algorithmes va au-delà du simple savoir-faire technique. Cela représente une compétence cruciale pour tout développeur, ou même tout individu aspirant à résoudre des défis de manière structurée et logique. Ainsi, plonger dans l'univers des algorithmes, c'est s'armer d'un outil puissant pour appréhender les complexités du monde numérique et au-delà.</p>\n<p>Vous voulez percer tous les secrets des algorithmes ? Découvrez nos formations en <a href=\"/fr-fr/formations-data\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data </span></a>ou en <a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Développement Web</span></a>, notamment nos bootcamps de 5 mois en<a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\"> Data Analyst</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web/formation-developpeur-web-a-distance\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Développeur Web Javascript</a><span style=\"font-weight: bold;\"> </span><span style=\"font-weight: normal;\">ou</span><span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"/fr-fr/formations-developpement-web/formation-developpeur-web-php-a-distance\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">PHP</a>.&nbsp;</p>", "rssSummary" : "<p>L'algorithme, un concept familier mais souvent mal compris, est au cœur de nombreuses réalisations technologiques. 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  • Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (Machine Learning) ?

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Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n", "post_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. 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Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité dans le développement et l'utilisation de ces modèles.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comment (bien) se former au machine learning</span></strong></h2>\n<p>Pour celles et ceux qui souhaitent se lancer dans le machine learning, vous pouvez apprendre les bases avec notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</span></a>. &nbsp;Vous aurez alors les connaissances nécessaires pour passer à la deuxième étape.</p>\n<p>Avec les bases en tête, vous pourrez vous familiariser avec les <span style=\"font-weight: bold;\">bibliothèques</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">frameworks</span> de machine learning tels que <span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">Scikit-learn</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">PyTorch.</span> Mettez en pratique vos connaissances en travaillant sur des projets réels et en participant à des compétitions de data science sur des plateformes comme <a href=\"https://www.kaggle.com/\" style=\"font-weight: bold;\">Kaggle</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span> Enfin, restez à jour avec les dernières avancées en lisant des blogs, des articles de recherche et des livres sur le machine learning.</p>\n<p>Le machine learning transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. 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Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. 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Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. 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Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. 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En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n<!--more--><p>L'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Par exemple, pour reconnaître des images de chats, un modèle est entraîné avec des milliers d'images de chats (entrées) et leurs étiquettes correspondantes (sorties). Une fois entraîné, le modèle peut prédire si une nouvelle image contient un chat.</p>\n<p>L'apprentissage non supervisé, en revanche, utilise des données sans labels. L'algorithme explore les données pour y trouver des structures cachées ou des regroupements. Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité dans le développement et l'utilisation de ces modèles.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comment (bien) se former au machine learning</span></strong></h2>\n<p>Pour celles et ceux qui souhaitent se lancer dans le machine learning, vous pouvez apprendre les bases avec notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</span></a>. &nbsp;Vous aurez alors les connaissances nécessaires pour passer à la deuxième étape.</p>\n<p>Avec les bases en tête, vous pourrez vous familiariser avec les <span style=\"font-weight: bold;\">bibliothèques</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">frameworks</span> de machine learning tels que <span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">Scikit-learn</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">PyTorch.</span> Mettez en pratique vos connaissances en travaillant sur des projets réels et en participant à des compétitions de data science sur des plateformes comme <a href=\"https://www.kaggle.com/\" style=\"font-weight: bold;\">Kaggle</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span> Enfin, restez à jour avec les dernières avancées en lisant des blogs, des articles de recherche et des livres sur le machine learning.</p>\n<p>Le machine learning transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. 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Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-10_QU%E2%80%99EST-CE%20QUE%20L%E2%80%99APPRENTISSAGE%20AUTOMATIQUE%20%28MACHINE%20LEARNING%29.jpg", "postSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n", "postSummaryRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2> \n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "FvYnQTCk", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-07_C%E2%80%99EST%20QUOI%20UNE%20ATTAQUE%20PAR%20INJECTION%20SQL.jpg", "previousPostFeaturedImageAltText" : "Hacker réalisant une attaque par injection SQL", "previousPostName" : "C’est quoi une attaque par injection SQL ?", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/cest-quoi-une-attaque-par-injection-sql", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1720562400000, "publishDateLocalTime" : 1720562400000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1720562400000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : true, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1730387829524, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 50704370, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quest-ce-que-lapprentissage-automatique-machine-learning", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n<!--more--><p>L'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Par exemple, pour reconnaître des images de chats, un modèle est entraîné avec des milliers d'images de chats (entrées) et leurs étiquettes correspondantes (sorties). Une fois entraîné, le modèle peut prédire si une nouvelle image contient un chat.</p>\n<p>L'apprentissage non supervisé, en revanche, utilise des données sans labels. L'algorithme explore les données pour y trouver des structures cachées ou des regroupements. Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité dans le développement et l'utilisation de ces modèles.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comment (bien) se former au machine learning</span></strong></h2>\n<p>Pour celles et ceux qui souhaitent se lancer dans le machine learning, vous pouvez apprendre les bases avec notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</span></a>. &nbsp;Vous aurez alors les connaissances nécessaires pour passer à la deuxième étape.</p>\n<p>Avec les bases en tête, vous pourrez vous familiariser avec les <span style=\"font-weight: bold;\">bibliothèques</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">frameworks</span> de machine learning tels que <span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">Scikit-learn</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">PyTorch.</span> Mettez en pratique vos connaissances en travaillant sur des projets réels et en participant à des compétitions de data science sur des plateformes comme <a href=\"https://www.kaggle.com/\" style=\"font-weight: bold;\">Kaggle</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span> Enfin, restez à jour avec les dernières avancées en lisant des blogs, des articles de recherche et des livres sur le machine learning.</p>\n<p>Le machine learning transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. 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  • le B.A-BA de la Data : Démystifier l'univers des Données

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partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. Par exemple, prédire les ventes d'un produit en fonction des saisons précédentes ou des avis clients.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Prise de Décision Informatisée</strong> : Les entreprises utilisent souvent des analyses de données pour prendre des décisions éclairées. Cela peut inclure la définition de stratégies marketing, l'optimisation des opérations logistiques, et bien plus encore.</p>\n</li>\n</ol>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Les métiers de la DATA</h2>\n<p>Dire que vous voulez travailler dans la data c’est comme dire que vous voulez être professeur. Cela reste très vague.</p>\n<p>On mentionne, le plus souvent, les 3 métiers suivants :</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Analyst 📊</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise. Il/elle source, nettoie, apporte de la valeur aux données et les présente sous forme graphique pour les rendre compréhensibles : la Datavisualisation. Il a une vision data des problématiques de l’entreprise et aide à décider selon un angle data-driven. C’est la porte d’entrée vers les autres métiers de la d<span style=\"font-size: 16px;\">ata.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Scientist 🧮</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-scientist\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> utilise des algorithmes de machine learning sur des données variées. Le but peut être de prédire l’évolution de la donnée, grouper les données (clustering) pour analyser leurs points communs et différences, et bien d’autres choses. Le Data Scientist lui va notamment se servir de compétences en<span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/\" style=\"font-weight: bold;\">intelligence artificielle</a>.&nbsp;</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Engineer 🖥️</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-engineer\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a> crée, gère, optimise et sécurise les flux de données de l’entreprise. Grosso modo, il met en place l’architecture de systèmes de traitement de bases de données. Sans lui le Data Analyst et le Data Scientist n’ont pas accès à leur or noir : la donnée.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong>Au bon professionnel, les bons outils</strong></h2>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>Python LV1</h4>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data analyst code dans un ou plusieurs langages de programmation. Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "head_html" : null, "post_body" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. 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Il/elle source, nettoie, apporte de la valeur aux données et les présente sous forme graphique pour les rendre compréhensibles : la Datavisualisation. Il a une vision data des problématiques de l’entreprise et aide à décider selon un angle data-driven. C’est la porte d’entrée vers les autres métiers de la d<span style=\"font-size: 16px;\">ata.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Scientist 🧮</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-scientist\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> utilise des algorithmes de machine learning sur des données variées. Le but peut être de prédire l’évolution de la donnée, grouper les données (clustering) pour analyser leurs points communs et différences, et bien d’autres choses. 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Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. 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Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "postBodyRss" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. Par exemple, prédire les ventes d'un produit en fonction des saisons précédentes ou des avis clients.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Prise de Décision Informatisée</strong> : Les entreprises utilisent souvent des analyses de données pour prendre des décisions éclairées. Cela peut inclure la définition de stratégies marketing, l'optimisation des opérations logistiques, et bien plus encore.</p>\n</li>\n</ol>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Les métiers de la DATA</h2>\n<p>Dire que vous voulez travailler dans la data c’est comme dire que vous voulez être professeur. Cela reste très vague.</p>\n<p>On mentionne, le plus souvent, les 3 métiers suivants :</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Analyst 📊</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise. 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Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. 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Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "rssSummary" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span></span></p></article></section></article></section></article></section></article></section>", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/La%20DATA%2c%20par%20o%C3%B9%20commencer%20%3F%20.webp", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1728021599943, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/06635143-b055-48d4-a0a9-3b5bbb39240b.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/le-b.a-ba-de-la-data-démystifier-lunivers-des-données", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "le B.A-BA de la Data : Démystifier l'univers des Données", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "topics" : [ 103173212302, 116313955723 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1692165601106, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/le-b.a-ba-de-la-data-démystifier-lunivers-des-données", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { "blog_post_caption" : { "body" : { "html" : "<p><em>Notre monde est de plus en plus digital. Le nombre d’objets connectés a littéralement explosé et ce n’est que le commencement : selon IHS, 20 milliards d'objets connectés en 2017 et 75 milliards avant 2025. Avec lui, c’est le nombre de données générées et collectées qui explose à son tour. En conséquence, les entreprises ont de plus en plus besoin de professionnels capables d’analyser ces données pour créer de la valeur.</em></p>\n<p><em>Bref elles ont besoin de vous !</em></p>\n<p><em>S’étant démocratisé très récemment, le domaine de la data est vaste et peut être difficile à appréhender pour des apprentis. Par où commencer ?</em></p>", "module_id" : 1155639 }, "child_css" : { }, "css" : { }, "deleted_at" : 1686641464536, "id" : "blog_post_caption", "label" : "Blog Post Caption", "module_id" : 1155639, "name" : "blog_post_caption", "order" : 12, "smart_type" : null, "styles" : { }, "type" : "module" } } })