2338 shaares
Le MP3 de la conf est disponible. En résumé, les data scientists reprochent aux statisticiens d'être trop intéressés par la théorie et pas assez aux problèmes. Pour eux, la donnée est le point de départ (on est bien d'accord!). Reproche: "statisticians are naturally conservative and sceptic - cultural shift needed?". Autres tweet: "Statistics is taught bottom up from first principles, rather than top down from the problems as programmers need". "Stats needs to adapt or other disciplines will move into the statisticians space". "People don't want data, they want answers".
Ça permet d'y voir un peu plus clair dans ce débat.
Je comprends mieux (enfin autant qu'avant, en fait) la différence proclamée entre data science (on part des données) et statistique (on part du problème). Par contre, je ne saisis pas bien les différences en termes de pratique. Je crois que sur le fond, les data scientists traitent le problème en informaticien. On développe des algos pour identifier des patterns dans les données. Faut vraiment que je me renseigne sur ces pratiques utilisées en machine learning, trouver un bouquin sur la question, etc.
Ça permet d'y voir un peu plus clair dans ce débat.
Je comprends mieux (enfin autant qu'avant, en fait) la différence proclamée entre data science (on part des données) et statistique (on part du problème). Par contre, je ne saisis pas bien les différences en termes de pratique. Je crois que sur le fond, les data scientists traitent le problème en informaticien. On développe des algos pour identifier des patterns dans les données. Faut vraiment que je me renseigne sur ces pratiques utilisées en machine learning, trouver un bouquin sur la question, etc.