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Indépendamment du volume ou des types de données qu’une entreprise possède, il est complexe de savoir, à mesure que le business devient mature, comment créer de la valeur à partir de ces données.

C’est justement l’un des principaux enjeux de la Data Science : détecter rapidement des cas d’usage (ou use cases) pertinents au regard des données disponibles, de la qualité de ces dernières mais aussi, et surtout, des métiers concernés et du contexte de l’entreprise.

La démarche du Starter Kit Data Science que nous avons mise en place permet d’identifier en quelques jours des cas d’usage concrets sur la base de tout ou partie des données de l’entreprise. Cette démarche comprend donc les phases d’analyse du contexte métier, du besoin client, ainsi que celles d’exploration des données, de nettoyage préliminaire, puis d’analyse avancée. Cette dernière phase inclut notamment l’utilisation, si nécessaire, d’algorithmes et de modèles de Machine ou de Deep Learning, apportant la notion de prédictif.

Avec le Dr. Benjamin Cohen-Lhyver, Innovation & Solution Manager Data Science chez BGFi Paris, nous souhaitons vous présenter cette démarche et l’illustrer à travers une démonstration concrète basée sur les données réelles d’un grand acteur de la logistique.

Agenda du webinar :

  • Introduction & description succincte de la Data Science
  • Starter Kit Data Science : démarche proposée
  • Démonstration d’un cas client sur des données de logistique
  • Questions-Réponses

Téléchargez le replay de ce webinar
Benjamin Cohen-Lhyver

Benjamin Cohen-Lhyver

PhD in AI & Robotics, Researcher AI & Big Data
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