Le #big_data n’est pas forcément l’eldorado annoncé
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Nos travaux de recherche sur les applications du machine learning dans les domaines de la santé, des sciences de l’ingénieur et des technologies numériques, s’inscrivent plutôt à contre-courant de la doxa actuelle. Pas par principe. Si nous ne remettons pas en cause l’intérêt et l’importance des big data, nous considérons plus pertinent de commencer par travailler le « small », c’est-à-dire les données propres, conceptualisées.
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La forte demande des entreprises en « #data_scientists » soutient une offre foisonnante de nouvelles formations purement orientées big data. Or, il faut arrêter de mentir aux étudiants. Ce métier n’existe pas. On ne peut pas être simultanément mathématicien, statisticien, programmeur de haut niveau, expert en traitement du signal, en calcul hautes performances, en modélisation des graphes, en capteurs, etc., tout en maîtrisant les ficelles « métier » d’un secteur d’applications.