Notre avenir est dans la donnée… Il est important de connaitre les bases, la nature, les utilisations et les compétences - et les salaires ! - requises pour les professionnels de la donnée. Donc de faire la distinction entre Data Science, Big Data et Data Analytics.

Data Science, Big Data et Data Analytics sont des concepts qui font référence à l’exploitation, au traitement et à l’analyse de la donnée. Nous décrivons ces concepts ci-dessous et vous invitons à découvrir les usages, compétences et rémunérations (US) des professionnels dans ces différents métiers dans l’infographie qui suit.

Data Science

  • La Data Science regroupe l'ensemble des techniques utilisées pour extraire des informations à partir de données. C’est un domaine qui comprend tout ce qui concerne le nettoyage, la préparation et l'analyse des données, structurées et non structurées.
  • La Data Science est la combinaison des statistiques, des mathématiques, de la programmation, de la résolution de problèmes, de la saisie de données de manière ingénieuse, de la capacité à voir les choses différemment, et de nettoyer, préparer et aligner les données.

Big Data

  • Le Big Data fait référence aux énormes volumes de données (diversifiées sur la forme et sur le contenu) qui ne peuvent pas être traités efficacement avec les applications traditionnelles existantes.
  • Le traitement du Big Data commence par les données brutes, à la fois structurées et non structurées, qui ne sont pas agrégées et qui sont le plus souvent impossibles à stocker dans la mémoire d’un seul ordinateur. Il peut être utilisé pour analyser des informations pouvant mener à de meilleures décisions et à des changements stratégiques.

Data Analytics

  • Les Data Analytics sont la science de l'examen des données brutes, en appliquant des processus algorithmiques ou mécaniques, dans le but de tirer des conclusions sur ces informations.
  • Les Data Analytics sont utilisées dans certaines industries pour permettre aux entreprises de prendre de meilleures décisions, et de vérifier et réfuter les théories ou les modèles existants. Elles se concentrent sur l’inférence, qui consiste à tirer des conclusions uniquement fondées sur ce que le chercheur connaît déjà.

Data_Science_vs_Data_Analytics_vs_Big_Data_2

Source : SimplyLearn

Image d’entête 879402262 @ iStock z_wei

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