La Science des Données, également connue sous le nom de Data Science, est une discipline qui permet aux entreprises d’explorer et d’analyser les données brutes afin de les transformer en informations précieuses pour résoudre les problèmes auxquels elles sont confrontées. Découvrez ici la définition précise de la Data Science ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir un Data Scientist.
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science est un mélange disciplinaire d’inférence de données, de développement d’algorithmes et de technologies conçues pour résoudre des problèmes analytiques complexes. Au cœur de cette discipline se trouvent les données, des quantités massives d’informations brutes stockées dans les entrepôts de données des entreprises. Concrètement, la Data Science consiste à utiliser de manière créative ces données pour générer de la valeur commerciale.
Découverte d’Informations Précieuses grâce à la Data Science
Tout d’abord, la Data Science permet de découvrir des informations précieuses au sein des données. En plongeant dans ces informations à un niveau granulaire, les Data Scientists peuvent identifier des tendances et des comportements complexes. Ces informations sont ensuite utilisées pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées.
Par exemple, Netflix analyse les données pour comprendre les habitudes de visionnage de ses utilisateurs et utilise ces informations pour décider quelles séries produire. Target identifie les segments de sa clientèle ainsi que leurs comportements d’achat afin de mieux cibler de nouveaux publics. Proctor & Gamble se fie aux données pour prédire la demande future et optimiser sa production.
Pour extraire ces informations précieuses, les Data Scientists commencent par explorer les données. Face à une question complexe, ils mènent une véritable enquête et tentent de comprendre les patterns cachés dans les données. Cette recherche d’informations basée sur les données est essentielle pour guider stratégiquement l’entreprise.
Création de Data Products
Un Data Product est un actif basé sur les données qui génère des résultats grâce à l’utilisation d’algorithmes. Un exemple classique est le moteur de recommandation qui analyse les données des utilisateurs pour générer des recommandations personnalisées.
Des exemples concrets de Data Products sont le moteur de recommandation d’Amazon ou de Netflix, ainsi que le filtre anti-spam de Gmail qui décide si un e-mail est un spam ou non. La vision par ordinateur, utilisée par les voitures autonomes pour reconnaître les feux de signalisation ou détecter les autres véhicules, est également un Data Product.
Les Data Scientists jouent un rôle clé dans le développement de ces Data Products. Ils développent les algorithmes, les testent, les affinent et les intègrent aux systèmes de production. C’est pourquoi ils sont également des développeurs techniques.
Les Compétences Requises pour Devenir un Data Scientist
La Data Science conjugue trois grands domaines : l’expertise mathématique, la technologie et le commerce. Comprendre les modèles analytiques basés sur les mathématiques est essentiel pour résoudre les problèmes auxquels les entreprises font face. Une première introduction à ce domaine peut se faire par le biais d’un Mooc dédié à la Data Science.
Les mathématiques sont cruciales, mais ne se limitent pas aux statistiques. De nombreux algorithmes de machine learning utilisent également l’algèbre linéaire. En outre, il est important de développer une créativité technologique afin d’explorer de vastes ensembles de données, de travailler avec des algorithmes complexes et de résoudre des problèmes techniques. La maîtrise de langages tels que SQL, Python, R et SAS est donc primordiale.
En tant que Data Scientist, il est essentiel de naviguer habilement entre ces langages, de penser de manière algorithmique et de résoudre des problèmes complexes. Enfin, il est primordial d’être un consultant tactique pour l’entreprise en étant capable de traduire ses observations et ses connaissances en problèmes concrets.
Les compétences en mathématiques, en technologie et en commerce sont toutes aussi importantes les unes que les autres pour un Data Scientist. La Data Science est la clé pour utiliser les données afin de stimuler la croissance d’une entreprise. Les projets de Data Science peuvent générer des retours sur investissement importants. Cependant, trouver des personnes possédant les compétences nécessaires n’est pas une tâche facile.
En conclusion, la Data Science est une discipline passionnante qui nécessite un mélange d’expertise mathématique, de compétences technologiques et d’aptitudes en commerce. Les professionnels de la Data Science jouent un rôle essentiel dans la découverte d’informations précieuses et dans la création de produits basés sur les données. Si vous souhaitez vous lancer dans cette carrière passionnante, il est essentiel de développer ces compétences et de les mettre en pratique pour résoudre des problèmes concrets au sein de l’entreprise.
