Introduction
La Data Science est une discipline qui permet aux entreprises d’explorer et d’analyser les données brutes pour en tirer des informations précieuses. Dans cet article, nous vous présenterons une définition précise de la Data Science, ainsi que les compétences requises pour devenir Data Scientist.
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science, également appelée science des données, est un domaine qui associe l’inférence de données, le développement d’algorithmes et la technologie. Son objectif est de résoudre des problèmes analytiques complexes en utilisant les données. Les données, qui sont des quantités massives d’informations brutes, sont stockées dans les entrepôts de données des entreprises. La Data Science consiste à utiliser ces données de manière créative pour générer de la valeur commerciale.
Découverte des insights grâce à la Data Science
La principale contribution de la Data Science est la découverte d’insights au sein des ensembles de données. En plongeant dans ces informations à un niveau granulaire, il est possible de détecter des tendances et des comportements complexes. Ces insights aident les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.
Par exemple, Netflix analyse les données pour comprendre les préférences des utilisateurs et décider quelles séries produire. Target identifie les segments de clientèle et adapte sa communication en conséquence. Proctor & Gamble utilise les données pour prédire la demande future et optimiser sa production.
Pour extraire ces informations précieuses, les Data Scientists commencent par explorer les données de manière analytique. Ils agissent comme des détectives, cherchant des patterns et des corrélations. Leur créativité analytique est essentielle pour guider l’entreprise stratégiquement.
Création de Data Products grâce à la Data Science
Un Data Product est un actif basé sur des données et traité par un algorithme pour générer des résultats. Un exemple classique est le moteur de recommandation utilisé par Amazon et Netflix. Ces moteurs analysent les données des utilisateurs pour proposer des recommandations personnalisées.
Les algorithmes de la Data Science sont également utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur des voitures autonomes, la détection des feux de signalisation, des voitures et des piétons, etc.
Contrairement aux insights, qui conseillent les dirigeants, les Data Products sont directement intégrés dans les applications de base. Par exemple, la page d’accueil d’Amazon, la boîte aux lettres de Gmail ou le logiciel de pilotage automatique des voitures autonomes.
Les Data Scientists jouent un rôle clé dans le développement de ces Data Products. Ils développent, testent, affinent et déploient les algorithmes dans les systèmes de production.
Les compétences nécessaires pour devenir Data Scientist
La Data Science requiert trois domaines de compétences : l’expertise mathématique, la technologie et le commerce. Les données doivent être analysées de manière quantitative et mathématique. Les modèles analytiques basés sur les mathématiques sont essentiels pour résoudre les problèmes des entreprises.
Il est commun de penser que la Data Science se résume aux statistiques. Cependant, les algorithmes de machine learning utilisent également l’algèbre linéaire. Ainsi, une solide base en mathématiques est indispensable dans ce domaine.
En plus des compétences mathématiques, un Data Scientist doit être capable de coder et de travailler avec des algorithmes complexes. Les langages couramment utilisés en Data Science sont le SQL, Python, R et SAS. Une connaissance de base de ces langages est nécessaire, mais ne suffit pas.
Les Data Scientists doivent également être doués pour résoudre des problèmes complexes, naviguer entre différents langages, et comprendre les connexions entre les données et les systèmes.
Enfin, un Data Scientist doit être un consultant tactique pour l’entreprise. Il doit comprendre le business et être capable de traduire ses observations en solutions concrètes.
Conclusion
La Data Science est une discipline qui offre de nombreuses opportunités aux entreprises. Les projets de Data Science peuvent générer d’importants retours sur investissement. Cependant, il est essentiel de recruter des personnes compétentes et de les motiver en leur offrant des défis à la hauteur de leurs compétences.
Pour les entreprises qui souhaitent stimuler leur croissance grâce aux données, la Data Science est la clé du succès. Les Data Scientists sont rémunérés en fonction de leurs compétences, avec des salaires allant de 40 000 à 60 000 euros par an en Europe et jusqu’à 150 000 dollars par an aux États-Unis, selon les exigences des entreprises en Data Science.
