Constituer une équipe data science

La data science pour le business

Mari Nazary

VP Product & Learner Experience at the Lambda School

Membres de votre équipe

 

Ingénierie des données

• Architectes de l'information
• Conçoivent des solutions de stockage
• Maintiennent l'accès aux données

Outils d'ingénierie des données

• SQL
  • Stockage de grands volumes de données
• Java, Scala ou Python
  • Langages pour traiter les données et automatiser les tâches

Analyse de données

• Création de tableaux de bord
• Tests d'hypothèses
• Visualisation de données

Outils d'analyse de données

• Tableurs (Excel ou Google Sheets)
  • Stockage et analyses simples
• SQL
  • Analyses à grande échelle
• Outils BI (Tableau, Power BI, Looker)
  • Tableaux de bord et partage d'infos

Machine learning

• Prédictions et extrapolations
• Classification
• Prédiction de cours boursiers
• Traitement d'images
• Analyse de texte automatisée

Outils de Machine Learning

• Python et R
  • Langages pour créer des modèles prédictifs

Récapitulatif : membres de votre équipe

Ingénieur data	Analyste data	Scientifique Machine Learning
Stocker et maintenir les données	Visualiser et décrire les données	Modéliser et prédire à partir des données
SQL + Java/Scala/Python	SQL + outils BI + tableurs	Python/R

Structure d'une équipe data science

• Isolée
• Intégrée
• Hybride

Structure : isolée

Structure : intégrée

Structure : hybride

Passons à la pratique !

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