data science vs big data

Data science vs Big Data

Dans un univers où «Big Data» et «Data Science» sont ultra présents dans les réseaux sociaux liés à la technologie, les termes ont-ils finalement atteint la saturation de l’intérêt public? Tandis que l’utilisation de quantités de données massives est devenue une pratique courante, le rôle de la «science des données» remplace-t-il le battage médiatique du «Big Data»?

Les recherches

L’informatique en mode Cloud a commencé a éclaté à la fin de 2007 et les réseaux sociaux au début 2009.  Recherches internationales en anglais sur les réseaux sociaux et le cloud computing via Google Trends.
Pourtant, alors que l’expression «réseaux sociaux» a augmenté de manière linéaire au cours de la décennie. «L’informatique Cloud» a suivi une trajectoire très différente, culminant en mars 2011. Diminuant jusqu’à la fin de 2016 et se stabilisant depuis trois ans.

Il parrait que l’idée de louer de la puissance de calcul dans le «Cloud» soit devenue si probable que nous n’en discutons même plus. Même si les réseaux sociaux, malgré leurs omnipotences, continuent d’attirer notre attention. La phase de recherche la plus populaire au cours des 12 derniers mois a été «marketing sur les réseaux sociaux». Refléchissant le pouvoir sans limites des géants numériques en matière de contrôle du flux continu d’attention tant convoité par les entreprises. Il est intéressant de savoir que «les réseaux sociaux» et «sur les médias sociaux» sont les deux recherches les plus populaires du monde entier. Reflétant le fait que malgré leur apparente omniprésence. Les médias sociaux restent un nouveau concept pour beaucoup de la population cosmopolite mondiale.

Les termes

Le terme désormais répandu de «big data» commence sa ascension fulgurante avec la chute libre de l’informatique en cloud. laissant penser que l’attention du public sur la location de matériel informatique a été rapidement remplacée par la façon dont toute cette puissance informatique était utilisée. Pour analyser d’énormes jeux de données.
Par contre, la «science des données» et «l’apprentissage en profondeur» décollent en 2013 et s’accélèrent en 2014. Il est intéressant de comprendre que malgré l’explosion markovienne de l’apprentissage en profondeur ces dernières années. L’intérêt pour cette requête semble s’être stabilisé, suggérant peut-être que nous recherchons maintenant davantage les applications individuelles de l’apprentissage en profondeur que la phrase elle-même.

Une recherche Web internationale en anglais sur «data science», «deep learning» et «big data» via Google Trends.

De manière plus simple, la «science des données» a dépassé le «big data» en termes de volume total de recherche. L’informatique en cloud a cédé la place au big data à ce que nous faisons avec tout ce matériel, mais l’accent a également été mis sur le regroupement d’énormes groupes de données au profit de personnes et de processus donnant un sens à toutes ces données. Bien qu’il ne soit qu’une pure coïncidence, il est cool de noter que la science des données et l’apprentissage en profondeur ont rapidement gagné en popularité juste après les révélations d’Edward Snowden en juin 2013, soulevant la question de savoir si la sensibilisation accrue du public à l’exploration de données avait suscité un intérêt accru pour ces domaines.

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Enfin, en fusionnant tous ces termes sur le même calendrier. Et en ajoutant «l’intelligence artificielle» à l’ensemble.Plusieurs tendances clés se dégagent.

Dans le monde entier, le Web en anglais recherche chacun des termes via Google Trends. La plus probante est que l’intérêt de la cherche pour le cloud computing à son apogée a surpassé tous les termes au cours des 15 dernières années. La seconde est que l’attention portée pour la recherche dans l’expression «intelligence artificielle» . A chuté et a recommencé à augmenter en 2014 avec le début de la renaissance actuelle de l’IA. Les recherches sur l’IA, intelligence artificielle, commencent vraiment à s’accélérer en 2017, au même titre que les recherches sur «l’apprentissage en profondeur».

La selection naturelle

Ceci est inquiétant dans le registre où il suggère que, pour le grand public, ces avancées neuronales s’éloignent de plus. en plus de leurs fondements mathématiques «d’apprentissage en profondeur» pour revenir à la conquête de l’IA par la science-fiction. Au fur et à mesure que cette transition se renforce, il est à craindre que le public considère ces créations comme plus que de simples équations statistiques codifiées dans un logiciel et, encore une fois, comme des incarnations en silicium d’une nouvelle forme de vie artificielle. Cela fait craindre un nouvel hiver de l’IA alors que l’imagination grandissante du public. commence à entrer en collision avec la réalité primitive des avancées actuelles.
En résumé, il est instructif de voir comment le public a intériorisé la révolution des données des 15 dernières années, de la location de matériel à la sélection de données en passant. par les personnes et les processus qui régissent notre compréhension fondée sur les données. Il semble que nous n’ayons pas. encore capté l’imagination du public, comme le faisait l’informatique en cloud ou peut-être que le vocabulaire actuel s’est trop fragmenté.

 

 

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