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Data Science : Entre modèle économique et industrie d'avenir - DevFest Agadir 2018

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Présentation sur les Data Sciences à l'occasion du DevFest Agadir 2018, événement organisé par le GDG Agadir.

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Data Science : Entre modèle économique et industrie d'avenir - DevFest Agadir 2018

  1. 1. DEVFEST AGADIR 2018 DATA SCIENCE : ENTRE MODÈLE ÉCONOMIQUE ET INDUSTRIE D'AVENIR Mehdi Reghai Synergie Media Agence Interactive
  2. 2. QUE REPRÉSENTENT AUJOURD'HUI LES DONNÉES ? 2,5MILLIARDS de données sont actuellement créées chaque jour 90% des données existantes ont été créées durant les 2 dernières années 2012 2014 2016 201720152013 2018 2 M 2,5 M 3 M 3,5 M 4 M Sources : domo.com (2017) et forbes.com (2017) Nombre d’internautes
  3. 3. IL FAUT SAVOIR QUE CHAQUE MINUTE 45.000 CLIENTS effectuent une course sur un véhicule Uber 46.000PUBLICATIONS sont mises en ligne sur Instagram 51.000 UTILISATEURS regardent des vidéos Buzzfeed Source : domo.com (2017) 70.000 HEURES de vidéos sont regardées sur Netflix 154.000 UTILISATEURS effectuent des appels sur Skype 259.000 DOLLARS sont dépensés sur Amazon
  4. 4. IL FAUT SAVOIR QUE CHAQUE MINUTE Source : domo.com (2017) 456.000 UTILISATEURS publient des tweets sur Twitter 528.000 PHOTOS sont partagées sur Snapchat 3,6 MILLIONS de recherches sont effectuées sur Google 4,1 MILLIONS d'utilisateurs regardent des vidéos sur YouTube 103 MILLIONS d'emails“spams”sont envoyés
  5. 5. LES TROIS GRANDES PROBLÉMATIQUES Un tel volume de données, généré continuellement, et en progression exponentielle, soulève un certain nombre de questions... PROBLÉMATIQUE 01ÈRE STOCKAGE DES DONNÉES Alors que les capacités de stockage sont limitées, quel est l’avenir du“web storage”et du“local storage”? PROBLÉMATIQUE 02ÈME TRAITEMENT DES DONNÉES Ces données appelées également Big Data doivent être classées, triées, analysées... pour qu’elles aient une“valeur”. PROBLÉMATIQUE 03ÈME EXPLOITATION DES DONNÉES Quels modèles économiques reposeront sur ces données et quels sont les métiers d’avenir liés à la Data Science ?
  6. 6. L’ÉVOLUTION DU STOCKAGE DE MES DONNÉES PERSONNELLES 4 GO 5 GO 2 GO 1 GO JEUX VIDÉO WINDOWS ET LOGICIELS MUSIQUE VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 2001 - PC Windows Capacité de stockage : 20 Go 2011 - PC Windows Capacité de stockage : 750 Go 40 GO JEUX VIDÉO 55 GO WINDOWS ET LOGICIELS 35 GO MUSIQUE 200 GO VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 350 GO 2018 - MacBook Pro OS X Capacité de stockage : 128 Go 25 GO WINDOWS ET LOGICIELS 4 GO MUSIQUE 30 GO AUTRES FICHIERS VIDÉOS JEUX VIDÉO
  7. 7. L’ÉVOLUTION DU STOCKAGE DE MES DONNÉES PERSONNELLES 4 GO 5 GO 2 GO 1 GO JEUX VIDÉO WINDOWS ET LOGICIELS MUSIQUE VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 2001 - PC Windows Capacité de stockage : 20 Go 2011 - PC Windows Capacité de stockage : 750 Go 40 GO JEUX VIDÉO 55 GO WINDOWS ET LOGICIELS 35 GO MUSIQUE 200 GO VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 350 GO 2018 - MacBook Pro OS X Capacité de stockage : 128 Go 25 GO WINDOWS ET LOGICIELS 4 GO MUSIQUE 30 GO AUTRES FICHIERS VIDÉOS JEUX VIDÉO
  8. 8. L’ÉVOLUTION DU STOCKAGE DE MES DONNÉES PERSONNELLES 4 GO 5 GO 2 GO 1 GO JEUX VIDÉO WINDOWS ET LOGICIELS MUSIQUE VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 2001 - PC Windows Capacité de stockage : 20 Go 2011 - PC Windows Capacité de stockage : 750 Go 40 GO JEUX VIDÉO 55 GO WINDOWS ET LOGICIELS 35 GO MUSIQUE 200 GO VIDÉOS 2 GO AUTRES FICHIERS 350 GO 2018 - MacBook Pro OS X Capacité de stockage : 128 Go 25 GO OS X ET LOGICIELS 4 GO MUSIQUE 30 GO AUTRES FICHIERS VIDÉOS JEUX VIDÉO
  9. 9. CE QUI A CHANGÉ AU COURS DES 20 DERNIÈRES ANNÉES NETFLIX Première plateforme de streaming légale de films, séries et documentaires SPOTIFY / SOUNDCLOUD Deux plateformes (respectivement payante et gratuite) de streaming musical STEAM Plateforme de distribution et de streaming de jeux vidéo GOOGLE DRIVE Service de stockage et de partage de fichiers à travers le Cloud FACEBOOK / INSTAGRAM Deux réseaux sociaux qui permettent le partage d’images et de vidéos L’apparition de nouveaux services web, l’accès au paiement électronique et l’amélioration du débit internet ont enclenché un changement drastique chez l’utilisateur lambda.
  10. 10. LE MODÈLE ÉCONOMIQUE DU GÉANT AMAZON.COM Amazon une entreprise de commerce électronique créée en 1994 et valorisée aujourd’hui à plus de 1.000 milliards de dollars. AMAZON WEB SERVICES Les données des utilisateurs, leurs habitudes d’achats, leurs comportements ... constituent la vraie force d’Amazon. Amazon a donc lancé en 2006 AWS, division dédiée aux services de cloud computing à la demande pour les entreprises et les particuliers. Les revenus du service ont dépassé en 2017 les 17 milliards de dollars. AWS a compte (ou a compté) parmi ses clients : Dow Jones, Airbnb, Adobe, Spotify, Netflix, State Department, CIA...
  11. 11. APPLICATIONS Analyser et comprendre le comportement des utilisateurs pour proposer des actions d’amélioration dans les domaines de l’industrie, du transport public, du sport, de la santé, de la sécurité, etc. CHALLENGE Récolter, traiter et sécuriser ces données efficacement dans un écosystème loin d’être optimal : fragmentation des systèmes d’exploitation, éthique douteuse de certains constructeurs, différences juridiques entre les pays... INTERNET OF THINGS : ENCORE PLUS DE DONNÉES COLLECTÉES Les estimation d’IHS Markit et d’Intel situent le nombre d’objets connectés en circulation en 2025 entre 75 et 200 milliards appareils.
  12. 12. DATA SCIENCE : LES DÉFIS DE DEMAIN TRAITEMENT Parier sur le développement de nouveaux algorithmes et sur le progrès de l’intelligence artificielle est une des réponses à la nécessité de traiter rapidement les données récoltées. COMPRÉHENSION Il est nécessaire de déchiffrer les données stockées en vrac pour en ressortir avec des modèles de comportement et une réaction appropriée à chaque situation et/ou utilisateur. ENCODAGE / COMPRESSION L’heure n’est plus seulement à la création de nouvelles technologies et capacités de stockage, mais à au développement de nouvelles méthodes de compression et de réencodage. SÉCURITÉ Chaque utilisateur partage un nombre incalculable de données sensibles : mots de passe, localisation, coordonnées bancaires, codes d’accès, etc. ce qui impose des normes de sécurité encore plus rigoureuses.
  13. 13. DATA SCIENCE : LES MÉTIERS DE DEMAIN DATA ANALYSIS Discipline qui consiste à inspecter, nettoyer, transformer et modéliser les données afin de faire ressortir les relations entre les différentes “datas”et faciliter la prise de décision. MACHINE LEARNING Développement d’outils d’analyse dotés de la capacité à automatiser certaines tâches (en se basant sur des modèles préprogrammés) et à s’améliorer grâce à l’intelligence artificielle. DATA VISUALIZATION Représentation des données sous une forme plus facile à comprendre et à appréhender via des textes, des schémas et des infographies. Principales applications : la communication, les médias, la presse, le marketing... DATA PROTECTION L’importance de la sécurité informatique n’a jamais été aussi importante, compte tenu du volume et de la sensibilité des informations partagées (aujourd’hui et à l’avenir) par les utilisateurs.
  14. 14. DATA SCIENCE : OÙ COMMENCER ? Bonne maîrise des langages Python, R et Scala, du SAS (Statistical Analysis System), etc. Bonne maîrise des Multiple Analytical Functions : gestion et organisation des bases de données Notions en Machine Learning : automatisation de l’analyse et amélioration progressive des performances COMPÉTENCES DE BASE EN DATA SCIENCE Apptitude à traiter des données non structurées de différentes sources : vidéos, réseaux sociaux, etc. Expérience en gestion et développement de bases de données, et en programmation SQL
  15. 15. Mehdi Reghai Synergie Media Agence Interactive DEVFEST AGADIR 2018 DATA SCIENCE : ENTRE MODÈLE ÉCONOMIQUE ET INDUSTRIE D'AVENIR

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