Introduction

En ce début de 21e siècle, la Data Science, et donc implicitement la Statistique, est un domaine qui fait beaucoup parler de lui, particulièrement du fait de la progression vertigineuse des quantités de données (Big Data) traitées par les entreprises et de la puissance de calcul des ordinateurs ou des grilles d’ordinateurs accessible à moindre coût.

Bien évidemment, l’utilisation de la Statistique pour des usages commerciaux n’est pas nouvelle. Cela fait plus d’un demi-siècle que cette dernière est utilisée au plus haut niveau stratégique dans les entreprises pour la validation de médicaments, les tests de nouveaux produits, la création de dérivés financiers, l’analyse marketing, la recherche et le développement (R&D), la robotique, etc., sans oublier le domaine académique où elle est intensivement utilisée pour valider les résultats de recherche et publications scientifiques.

Cela ne fait en revanche qu’une vingtaine d’années que les médias mainstream communiquent sur l’application de la Statistique, la faisant par la même occasion sortir du milieu très fermé des ingénieurs de pointe et des académiciens. Entre-temps, de nombreux outils informatiques se sont développés pour pouvoir appliquer des outils statistiques puissants (et donc de la Data Science) de la façon la plus simple...

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