La science des données est une combinaison de mathématiques, de statistiques, d’apprentissage automatique et d’informatique. La science des données collecte, analyse et interprète des données pour recueillir des informations sur les données qui peuvent aider les décideurs à prendre des décisions éclairées.

La science des données est aujourd’hui utilisée dans presque tous les secteurs pour prédire le comportement et les tendances des clients et identifier de nouvelles opportunités. Les entreprises peuvent l'utiliser pour prendre des décisions éclairées concernant le développement et la commercialisation de produits. Il est utilisé comme outil pour détecter la fraude et optimiser les processus. Les gouvernements utilisent également la science des données pour améliorer l’efficacité de la prestation des services publics.

La Data Science est un domaine émergent qui voit son importance croître de jour en jour. C’est le dernier mot à la mode dans le monde informatique et sa demande sur le marché ne cesse de croître. La demande de Data Scientists est croissante, motivée par la nécessité pour les organisations de transformer les données en informations. Des entreprises telles que Google, Amazon, Microsoft et Apple comptent parmi les plus grands recruteurs de Data Scientists. La Data Science devient également un domaine recherché par les professionnels de l’informatique. 

Selon un rapport récent de Recherche de préséance, la demande en science des données devrait croître à un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 16.43 % et atteindre la valeur marchande de 378.7 milliards au cours de la période de prévision 2022 à 2030.

En termes simples, la science des données aide à analyser les données et à en extraire des informations significatives en combinant statistiques et mathématiques, compétences en programmation et expertise en la matière.

Importance de la science des données

De nos jours, les organisations sont submergées de données. La science des données aidera à en extraire des informations significatives en combinant diverses méthodes, technologies et outils. Dans les domaines du e-commerce, de la finance, de la médecine, des ressources humaines… les entreprises sont confrontées à d’énormes quantités de données. Les outils et technologies de science des données les aident à tous les traiter.

Histoire de la science des données

Au début des années 1960, le terme « Data Science » a été inventé pour aider à comprendre et analyser les volumes massifs de données collectées à l’époque. La science des données est une discipline en constante évolution, qui utilise l'informatique et des méthodes statistiques pour acquérir des connaissances et générer des prédictions précieuses dans divers secteurs.

Science des données – Prérequis

• Statistique

La science des données s'appuie sur les statistiques pour capturer et transformer les modèles de données en preuves utilisables grâce à l'utilisation de techniques complexes d'apprentissage automatique.

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• Programmation

Python, R et SQL sont les langages de programmation les plus courants. Pour exécuter avec succès un projet de science des données, il est important d’acquérir un certain niveau de connaissances en programmation. 

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• Machine Learning

L'établissement de prévisions et d'estimations précises est rendu possible par l'apprentissage automatique, qui est un élément crucial de la science des données. Vous devez avoir une solide compréhension de l’apprentissage automatique si vous voulez réussir dans le domaine de la science des données.

Une compréhension claire du fonctionnement des bases de données et des compétences nécessaires pour gérer et extraire des données sont indispensables dans ce domaine. 

Vous pouvez rapidement calculer et prédire à l’aide de modèles mathématiques basés sur les données que vous connaissez déjà. La modélisation aide à déterminer quel algorithme est le mieux adapté pour gérer un certain problème et comment former ces modèles.

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A quoi sert la Data Science ?

• Analyse descriptive

Il aide à afficher avec précision les points de données pour les modèles qui peuvent apparaître et qui satisfont à toutes les exigences des données. En d’autres termes, cela implique d’organiser, de classer et de manipuler des données pour produire des informations pertinentes sur les données fournies. Cela implique également de convertir les données brutes sous une forme qui les rendra simples à saisir et à interpréter.

• Analyse prédictive

Il s'agit du processus d'utilisation de données historiques ainsi que de diverses techniques telles que l'exploration de données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour prévoir les résultats futurs. En utilisant les tendances de ces données, les entreprises utilisent l’analyse prédictive pour repérer les dangers et les opportunités.

• Analyse diagnostique

Il s’agit d’un examen approfondi pour comprendre pourquoi quelque chose s’est produit. Des techniques telles que l'exploration, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations sont utilisées pour le décrire. De multiples opérations et transformations de données peuvent être effectuées sur un ensemble de données donné pour découvrir des modèles uniques dans chacune de ces techniques. 

• Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive fait progresser l'utilisation de données prédictives. Il prévoit ce qui est le plus susceptible de se produire et propose le meilleur plan d’action pour faire face à ce résultat. Il peut évaluer les effets probables de diverses décisions et suggérer le plan d’action optimal. Il utilise des moteurs de recommandation d'apprentissage automatique, un traitement d'événements compliqués, des réseaux de neurones, une simulation, une analyse graphique et une simulation.

Quel est le processus de Data Science ?

• Obtention des données

La première étape consiste à identifier le type de données à analyser, et ces données doivent être exportées vers un fichier Excel ou CSV.

• Effacer les données

C'est essentiel car avant de pouvoir lire les données, vous devez vous assurer qu'elles sont dans un état parfaitement lisible, sans erreur, sans valeur manquante ou erronée.

• Analyse exploratoire

L'analyse des données se fait en visualisant les données de différentes manières et en identifiant des modèles pour repérer tout ce qui sort de l'ordinaire. Pour analyser les données, vous devez avoir une excellente attention aux détails pour identifier si quelque chose n'est pas à sa place.

• Modélisation ou apprentissage automatique

Un ingénieur de données ou un scientifique écrit les instructions que l'algorithme d'apprentissage automatique doit suivre en fonction des données à analyser. L'algorithme utilise ces instructions de manière itérative pour obtenir le résultat correct.

• Interprétation des données

Au cours de cette étape, vous découvrez vos découvertes et les présentez à l’organisation. La compétence la plus critique à cet égard serait votre capacité à expliquer vos résultats.

Voici quelques exemples d’outils qui aideront les Data Scientists à faciliter leur travail.

• Analyse des données – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualisation de données – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Entreposage de données – Apache Hadoop, Informatica/Talend, informations Microsoft HD
• Modélisation des données – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Avantages de la science des données en entreprise

• Améliore les prévisions commerciales
• Interprétation de données complexes
• Meilleure prise de décision
• Innovation du produit 
• Améliore la sécurité des données
• Développement de produits centrés utilisateur

Applications de la science des données

• Recommandation de produit

La technique de recommandation de produits peut inciter les clients à acheter des produits similaires. Par exemple, un vendeur de Big Bazaar essaie d'augmenter les ventes du magasin en regroupant les produits et en accordant des réductions. Il a donc regroupé le shampoing et le revitalisant et leur a accordé une réduction. De plus, les clients les achèteront ensemble à un prix réduit.

• Prévisions futures

C'est l'une des techniques les plus appliquées en science des données. Sur la base de divers types de données collectées à partir de diverses sources, des prévisions météorologiques et des prévisions futures sont effectuées. 

• Détection des fraudes et des risques

C'est l'une des applications les plus logiques de la science des données. Les transactions en ligne étant en plein essor, la perte de vos données est possible. Par exemple, la détection des fraudes par carte de crédit dépend du montant, du commerçant, du lieu, de l'heure et d'autres variables. Si l’un d’entre eux ne semble pas naturel, la transaction sera automatiquement annulée et bloquera votre carte pendant 24 heures ou plus.

• Voiture autonome

La voiture autonome est l'une des inventions les plus réussies dans le monde d'aujourd'hui. Nous entraînons notre voiture à prendre des décisions de manière indépendante sur la base des données précédentes. Dans ce processus, nous pouvons pénaliser notre modèle s'il ne fonctionne pas bien. La voiture devient plus intelligente avec le temps lorsqu'elle commence à apprendre à travers toutes les expériences en temps réel.

• Reconnaissance d'image

Lorsque vous souhaitez reconnaître certaines images, la science des données peut détecter l'objet et le classer. L'exemple le plus célèbre de reconnaissance d'image est la reconnaissance faciale - Si vous dites à votre smartphone de le débloquer, il scannera votre visage. Donc, d'abord, le système détectera le visage, puis classera votre visage comme un visage humain, et après cela, il décidera si le téléphone appartient au propriétaire réel ou non.

• Convertir la parole en texte

La reconnaissance vocale est un processus de compréhension du langage naturel par l'ordinateur. Nous connaissons bien les assistants virtuels comme Siri, Alexa et Google Assistant. 

• Système de santé

La science des données aide dans diverses branches des soins de santé telles que l'analyse d'images médicales, le développement de nouveaux médicaments, la génétique et la génomique, et fournit une assistance virtuelle aux patients. 

• Moteurs de recherche

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. nous fournissent de nombreux résultats en une fraction de seconde. Cela est rendu possible grâce à divers algorithmes de science des données.

Comment devenir un Scientifique de données?

Rôle d'un data scientist

Alors que les entreprises génèrent plus de données que jamais, il devient évident que les données constituent un atout précieux. Cependant, pour extraire des informations significatives à partir des données, il faut analyser les données, et c'est là qu'interviennent les Data Scientists. Un Data Scientist est un spécialiste de la collecte, de l'organisation, de l'analyse et de l'interprétation des données pour trouver des tendances, des modèles et des corrélations.

Les Data Scientists jouent un rôle essentiel en garantissant que les organisations prennent des décisions éclairées. Ils travaillent en étroite collaboration avec les chefs d'entreprise pour identifier des objectifs spécifiques, tels que l'identification de la segmentation de la clientèle et l'amélioration des produits et services. À l’aide d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique et de modèles statistiques, les Data Scientists peuvent examiner de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles et des informations qui aident les organisations à prendre des décisions judicieuses.

Les Data Scientists possèdent généralement une combinaison de compétences techniques et de connaissances en matière d’interprétation et de visualisation des données. Ils doivent avoir une expertise en analyse statistique, en langages de programmation, en algorithmes d'apprentissage automatique et en systèmes de bases de données. 

Jetons un coup d'œil à un aperçu des responsabilités assumées par un Data Scientist professionnel.

• Collecte, nettoyage et organisation des données à utiliser dans des modèles prédictifs et prescriptifs
• Analyser de grandes quantités d'informations pour découvrir des tendances et des modèles
• Utiliser des langages de programmation pour structurer les données et les convertir en informations utilisables
• Travailler avec les parties prenantes pour comprendre les problèmes commerciaux et développer des solutions basées sur les données
• Développer des modèles prédictifs à l'aide de modèles statistiques pour prévoir les tendances futures
• Création, maintenance et surveillance de modèles d'apprentissage automatique
• Développer et utiliser des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et d'autres méthodes analytiques pour créer des solutions basées sur les données
• Communiquer des solutions basées sur les données aux parties prenantes
• Découvrez des modèles et des tendances cachés dans des ensembles de données massifs à l'aide d'une variété d'outils d'exploration de données
• Développer et valider des solutions de données via des visualisations de données, des rapports, des tableaux de bord et des présentations

En conclusion, le rôle d’un Data Scientist est essentiel pour les entreprises qui cherchent à prendre des décisions basées sur les données. Les Data Scientists sont chargés de collecter, d’organiser, d’analyser et d’interpréter les données pour identifier les tendances et les corrélations. Ils développent également des pipelines de traitement de données, conçoivent des rapports et des tableaux de bord, et développent des modèles pour prévoir les tendances futures. Pour réussir sur le terrain, ils doivent comprendre le contexte commercial et les besoins du client.

Étapes pour devenir un data scientist

La science des données est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide de l’industrie technologique et un domaine dans lequel les professionnels qualifiés sont très demandés. Vous pourriez être curieux de connaître le processus pour devenir Data Scientist si vous envisagez une carrière dans ce domaine. Ici, nous donnerons un aperçu de ce qu'il faut pour démarrer et réussir dans ce domaine.

1. Apprenez les bases : La première étape pour devenir Data Scientist consiste à comprendre les principes fondamentaux de la science des données et de l’analyse. Vous devrez comprendre les sujets liés à la gestion des données, aux statistiques, aux mathématiques et à la programmation. Vous pouvez trouver de nombreuses ressources et cours en ligne qui enseignent ces sujets.

2. Développer des compétences pratiques : Une fois que vous aurez acquis les bases de la science des données, vous devrez développer des compétences pratiques qui vous seront utiles dans votre carrière. Par exemple, familiarisez-vous avec les langages de programmation, comme R et Python, ainsi qu'avec les systèmes de codage et de gestion de bases de données. Vous souhaiterez peut-être également pratiquer des techniques d’apprentissage automatique et d’analyse de données.

3. Obtenez un certificat d'études supérieures ou un diplôme : La plupart des employeurs préfèrent embaucher des data scientists titulaires d'un diplôme d'études supérieures ou d'une maîtrise dans un domaine correspondant, comme l'informatique ou les mathématiques appliquées. L'obtention d'un diplôme en science des données ou en analyse peut vous aider à acquérir les connaissances, l'expertise et les compétences requises pour devenir un data scientist à succès.

4. Travailler sur des projets : L'une des meilleures façons de développer vos compétences en science des données est de travailler sur des projets. Vous pouvez trouver des projets en ligne ou contacter des organisations à la recherche de Data Scientists. Travailler sur des projets vous aidera à acquérir de l'expérience dans l'analyse de données, l'apprentissage automatique et d'autres activités de science des données.

5. Tiens-toi à jour: Pour garder une longueur d'avance, vous devrez rester au courant des dernières tendances en matière de science des données. Gardez un œil sur l’actualité du secteur et abonnez-vous aux principales publications de Data Science.

Devenir Data Scientist est réalisable avec la bonne quantité de dévouement et de travail acharné. En suivant les conseils décrits ci-dessus, vous serez sur la bonne voie vers une carrière lucrative en science des données.

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Conclusion

En conclusion, la science des données est un domaine dynamique et en évolution rapide qui joue un rôle central dans notre monde axé sur les données. Il combine diverses compétences, notamment les statistiques, la programmation, la connaissance du domaine et la visualisation de données, pour extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données vastes et complexes. Comme nous l'avons exploré dans ce blog, la science des données ne consiste pas seulement à analyser des chiffres ; il s'agit de transformer les données en connaissances exploitables qui peuvent conduire à une prise de décision éclairée dans tous les secteurs. Que vous soyez un data scientist chevronné ou quelqu'un qui commence tout juste à explorer ce domaine fascinant, les opportunités et l'impact de la science des données sont illimités et promettent de continuer à façonner notre avenir de manière profonde. Ainsi, que vous utilisiez la science des données pour analyser les tendances du marché, améliorer les résultats des soins de santé ou améliorer l'expérience des utilisateurs, il est clair que la puissance de la science des données est là pour rester et que son potentiel n'est limité que par notre imagination et notre innovation.

FAQ

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• La source: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/