10 articles incontournables sur la science des données de septembre 2017.

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Le secteur de la science des données trouve rapidement des applications dans une variété de disciplines, allant des biotechnologie à sciences sociales. Elle a révolutionné la façon dont nous prenons des décisions, tant en tant qu'entreprises que chercheurs. La science des données est actuellement le "meilleur emploi en Amérique", selon Glassdoor. La quantité de données que nous collectons est époustouflante, non seulement par les moyens traditionnels mais aussi par les plateformes numériques et les médias sociaux. L'analyse, la visualisation et l'interprétation des données sont des compétences très demandées - et les experts se spécialisent souvent dans des disciplines spécifiques comme l'informatique ou même l'astrophysique. Chez Kolabtree, nous avons aidé des porteurs de projets à trouver des freelances hautement qualifiés. experts en science des données pour les aider à analyser un ensemble de données ou à écrire un algorithme - et cela prouve que les organisations souffrent d'un manque de compétences ou de ressources dans ce domaine.

Les data scientists doivent se tenir au courant des dernières recherches et évolutions dans le domaine pour rester au sommet de leur art. Voici une liste curatée des 10 meilleurs articles de septembre 2017 dont la lecture nous semble nécessaire.

1. Voici les 10 compétences dont vous avez besoin pour devenir un data scientist, le poste n° 1 en Amérique. 1 des emplois en Amérique
(Alison DeNisco, TechRepublic)

2. L'abîme de l'analytique 
(Jon Evans, TechCrunch)

3. Un nouvel outil utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour améliorer les opérations informatiques
(Bernard Marr, Forbes)

4. Différence entre apprentissage automatique, science des données, IA, apprentissage profond et statistiques
(Vincent Granville, Data Science Central)

5. Un Wikipedia pour les visualisations de données est là
(Katharine Schwab, Co.Design)

6. Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière d'analyse de données, quel langage de programmation devriez-vous apprendre ? R vs Python] (Dan Kopf, Quartz)

7. 30 antisèches essentielles en matière de science des données, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
(Matthew Mayo, KDNuggets)

8. L'étude "Gaydar" de l'IA et les vrais dangers du Big Data
(Alan Burdick, The New Yorker)

9. Assurer un avantage concurrentiel grâce à l'apprentissage automatique
(Ronald van Loon, Dataconomy)

10. Les pirates de la tempête : La science des données derrière les prévisions météorologiques
(George Anadiotis, ZDNet)

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À propos de l'auteur

Ramya Sriram gère le contenu numérique et la communication chez Kolabtree (kolabtree.com), la plus grande plateforme de freelancing pour scientifiques au monde. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'édition, la publicité et la création de contenu numérique.

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