Données Personnelles. Nouvelle relation Marque-Consommateur. Econometrie.cnam.fr/servlet/com.univ.collaboratif.utils.LectureFichiergw?ID_FICHIER=1295877017248. Emmanuelle, 27 ans, data-scientist: « j’ai réussi a créer mon métier » Emmanuelle Galou vient d’arriver chez LeKiosk comme CRM Manager.
Elle est diplômée de l’ENSAI, l’école de statistiques. La data, c’est son dada. Emmanuelle Galou, 27 ans, est data-scientist, ou data-analyst. Plus exactement, elle est CRM Manager. Elle travaille sur pleins d’écrans avec « des ligne de codes partout ». LeKiosk, c’est sa deuxième expérience professionnelle. Une carrière qu’elle a volontairement orienté vers le numérique, sentant sans doute le vent tourner. Que pense Emmanuelle du « Big Data », ce buzzword ultra galvaudé aujourd’hui ?
Quid du métier de data-scientist dans l’ère de l’internet des objets qui s’ouvre à nous ? Passionné de sport, elle avoue volontiers porter régulièrement son bracelet Jawbone et adore l’application Nike Fuel Band pour mesurer ses performances. Communiqué : Projet DATALYSE - Datalyse. Projet DATALYSE : 7 partenaires industriels et universitaires s’associent pour découvrir, expérimenter, mettre en œuvre et appliquer le Big Data • Objectif : créer des applications Big Data et bâtir un entrepôt intelligent avec des données hétérogènes et massives issues des consommateurs, des données publiques, des moteurs de recherche et des appareils de mesure. • Projet : Datalyse est un projet financé dans le cadre du Programme d’Etat des Investissements d’Avenir, Développement de l’Economie Numérique, Appel à projets « Cloud Computing » n°3 – Big Data, labellisé par les centres de compétitivité MINALOGIC et PICOM.
Grenoble, le 5 juillet 2013, Datalyse est un projet de recherche et développement qui vise à mettre en œuvre des traitements intelligents pour Big Data hétérogènes, en particulier dans les domaines de l'Open Data, du commerce de détail, du marketing digital, de la gestion de l'efficience énergétique et de la sécurité du réseau des bâtiments. Petit manuel des études biaisées sur les réseaux sociaux. I.
Introduction Le printemps est là et telles les fleurs qui l’annoncent, les demandes de participations aux questionnaires pour les TFE et mémoires commencent à fleurir sur nos timelines.Poussés par l’aspect novateur de faire des recherches sur des choses que personne n’aurait jamais faites (alors que bien souvent, il s’agit du contraire), les étudiants choisissent un sujet sur les réseaux sociaux. ( Quand leur choix ne se porte pas sur ce sujet, car ils pensent pouvoir mener leur recherche depuis leur fauteuil) Passons le biais qu’ils ont dès le départ dans leur petite tête, à savoir qu’ils sont convaincus qu’il faut que leurs résultats montrent la puissance des réseaux sociaux ou correspondent à ce qu’ils ont lu sur leurs blogs favoris, ils ne se rendent même pas compte que leur dispositif de recherche est également biaisé.
En effet, comme méthode de recherche, il y a véritablement deux méthodes de recherches choisis par une majorité d’étudiants : les entretiens ou les sondages. II.