Infographie: La différence d’interprétation des données entre data science et deep learning

Chères lectrices, chers lecteurs,

Aujourd’hui, la collecte de données, l’analyse de celles-ci sont utilisées dans de nombreux domaines, du marketing digital à l intelligence artificielle. On entend souvent parler des termes de Data Science et de Deep Learning. Mais, comment ces deux technologies exploitent-t-elles les données, et surtout, quelle sont leurs différences en terme d’interprétation ? Cette infographie réalisée par Tinyclues, une start-up spécialisée dans le ciblage marketing via des algorithmes vous donnera plus d’éléments de réponse.

Data Science VS Deep Learning: démonstration marketing avec l’histoire de Greg

Les différences d’interprétation entre ces deux technologies sont majeures, à l’instar de l’histoire de Greg, qui doit partir en voyage à Bombay. Pour deux entreprises de voyage consultées qui utilisent indépendamment ces deux technologies, le scoring de la probabilité qu’il puisse souscrire à un voyage en première classe ressort d’une manière bien différente. Des différences qui pourraient intéresser les data scientist ou les experts en big data travaillant au cœur des services de marketing digitaux, s’ils doivent choisir entre ces deux techniques.

Yvan Dupuy