Qu’est-ce que la science des données : cycle de vie, applications, prérequis et outils

La science des données est essentielle dans de nombreuses industries aujourd’hui, étant donné les énormes quantités de données produites, et c’est l’un des sujets les plus débattus dans les cercles informatiques. Sa popularité a augmenté au fil des ans, et les entreprises ont commencé à mettre en œuvre des techniques de science des données pour développer leur activité et augmenter la satisfaction de la clientèle. Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est la science des données et comment devenir data scientist.

Table des matières

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine d’étude qui traite de vastes volumes de données à l’aide d’outils et de techniques modernes pour trouver des modèles invisibles, obtenir des informations significatives et prendre des décisions commerciales. La science des données utilise des algorithmes complexes d’apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs. Les données utilisées pour l’analyse peuvent provenir de différentes sources et être présentées sous différentes formes. Maintenant que vous savez ce qu’est la science des données, voyons le cycle de vie de la science des données.

Le cycle de vie de la science des données

Maintenant que vous savez ce qu’est la science des données, concentrons-nous sur le cycle de vie de la science des données. Le cycle de vie de la science des données se compose de cinq étapes distinctes, chacune avec ses propres tâches :

Capture : Acquisition de données, Saisie de données, Réception de signaux, Extraction de données. Cette étape consiste à collecter des données brutes structurées et non structurées.
Maintenance : Entrepôt de données, Nettoyage des données, Mise en scène des données, Traitement des données, Architecture des données. Cette étape consiste à prendre les données brutes et à les mettre sous une forme utilisable.
Traitement : Exploration de données, Classification/Clustering, Modélisation des données, Résumé des données. Les data scientists prennent les données préparées et examinent leurs motifs, plages et biais pour déterminer leur utilité dans l’analyse prédictive.
Analyse : Analyse exploratoire/confirmatoire, Analyse prédictive, Régression, Fouille de texte, Analyse qualitative. Voici le cœur du cycle de vie. Cette étape consiste à effectuer les différentes analyses sur les données.
Communication : Rapports de données, Visualisation des données, Intelligence d’affaires, Prise de décision. Dans cette dernière étape, les analystes préparent les analyses sous une forme facilement lisible, telle que des graphiques, des graphiques et des rapports.

Prérequis pour la science des données

Voici quelques concepts techniques que vous devez connaître avant de commencer à apprendre ce qu’est la science des données.

Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est le fondement de la science des données. Les data scientists doivent avoir une solide maîtrise de l’apprentissage automatique, ainsi que des connaissances de base en statistiques.
Modélisation : Les modèles mathématiques permettent de faire des calculs et des prédictions rapides en fonction de ce que vous savez déjà sur les données. La modélisation fait également partie de l’apprentissage automatique et consiste à identifier l’algorithme le plus adapté pour résoudre un problème donné et comment former ces modèles.
Statistiques : Les statistiques sont au cœur de la science des données. Une solide maîtrise des statistiques peut vous aider à extraire plus d’intelligence et à obtenir des résultats plus significatifs.
Programmation : Un certain niveau de programmation est nécessaire pour mener à bien un projet de science des données. Les langages de programmation les plus courants sont Python et R. Python est particulièrement populaire car il est facile à apprendre et prend en charge plusieurs bibliothèques pour la science des données et l’apprentissage automatique.
Base de données : Un data scientist compétent doit comprendre le fonctionnement des bases de données, comment les gérer et comment extraire des données à partir d’elles.

Qui supervise le processus de science des données ?

Les directeurs commerciaux : Les directeurs commerciaux sont responsables de la supervision de la méthode de formation en science des données. Leur responsabilité principale est de collaborer avec l’équipe de science des données pour caractériser le problème et établir une méthode analytique. Un data scientist peut superviser le service marketing, financier ou commercial, et rendre compte à un cadre responsable du service. Leur objectif est de s’assurer que les projets sont terminés à temps en collaborant étroitement avec les data scientists et les responsables informatiques.
Les responsables informatiques : Viennent ensuite les responsables informatiques. Si le membre est dans l’organisation depuis longtemps, ses responsabilités seront sans doute plus importantes que les autres. Ils sont principalement responsables du développement de l’infrastructure et de l’architecture nécessaires aux activités de science des données. Les équipes de science des données sont constamment surveillées et dotées des ressources nécessaires pour garantir leur bon fonctionnement et leur sécurité. Ils peuvent également être responsables de la création et de la maintenance des environnements informatiques des équipes de science des données.
Les responsables de la science des données : Les responsables de la science des données constituent la dernière section de l’équipe. Ils tracent principalement et supervisent les procédures de travail de tous les membres de l’équipe de science des données. Ils gèrent également et suivent les activités quotidiennes des trois équipes de science des données. Ce sont des constructeurs d’équipe qui peuvent allier planification et suivi de projet à la croissance de l’équipe.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Si apprendre ce qu’est la science des données vous a semblé intéressant, comprendre en quoi consiste ce métier sera encore plus intéressant pour vous. Les data scientists comptent parmi les professionnels de l’analyse des données les plus récents, qui ont les compétences techniques nécessaires pour résoudre des problèmes complexes et la volonté d’investiguer les questions qui doivent être résolues. Ils sont un mélange de mathématiciens, d’informaticiens et de prévisionnistes de tendances. Ils sont également très demandés et bien rémunérés car ils travaillent à la fois dans le secteur commercial et dans le secteur informatique. Au quotidien, un data scientist peut effectuer les tâches suivantes :

Découvrir des modèles et des tendances dans les ensembles de données pour obtenir des informations.
Créer des algorithmes de prévision et des modèles de données.
Améliorer la qualité des données ou des offres de produits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique.
Fournir des recommandations à d’autres équipes et à la direction.
Utiliser des outils de données tels que R, SAS, Python ou SQL dans l’analyse des données.
Être à la pointe des innovations en science des données.

Que fait un data scientist ?

Vous savez ce qu’est la science des données, et vous devez vous demander en quoi consiste exactement ce métier. Un data scientist analyse les données commerciales pour en extraire des informations significatives. En d’autres termes, un data scientist résout les problèmes commerciaux grâce à une série d’étapes, notamment :

Avant de s’attaquer à la collecte et à l’analyse des données, le data scientist définit le problème en posant les bonnes questions et en acquérant une compréhension.
Le data scientist détermine ensuite le bon ensemble de variables et d’ensembles de données.
Le data scientist collecte des données structurées et non structurées provenant de nombreuses sources différentes – données d’entreprise, données publiques, etc.
Une fois les données collectées, le data scientist traite les données brutes et les convertit en un format adapté à l’analyse. Cela implique de nettoyer et de valider les données pour garantir l’uniformité, l’exhaustivité et l’exactitude.
Une fois les données rendues utilisables, elles sont introduites dans le système d’analyse – algorithme d’apprentissage automatique ou modèle statistique. C’est là que les data scientists analysent et identifient les modèles et les tendances.
Lorsque les données ont été entièrement rendues, le data scientist interprète les données pour trouver des opportunités et des solutions.
Les data scientists terminent la tâche en préparant les résultats et les informations à partager avec les parties prenantes appropriées et en communiquant les résultats.

Pourquoi devenir data scientist ?

Vous avez appris ce qu’est la science des données. Cela vous a-t-il semblé excitant ? Voici une autre raison solide pour laquelle vous devriez envisager de poursuivre une carrière en science des données. Selon Glassdoor et Forbes, la demande de data scientists augmentera de 28% d’ici 2026, ce qui témoigne de la durabilité et de la pérennité de cette profession. Donc, si vous recherchez une carrière passionnante offrant stabilité et rémunération généreuse, ne cherchez pas plus loin !

Utilisations de la science des données

La science des données peut détecter des motifs dans des données apparemment non structurées ou non connectées, ce qui permet de tirer des conclusions et des prédictions. Les entreprises technologiques qui collectent des données utilisateur peuvent utiliser des stratégies pour transformer ces données en informations précieuses ou rentables. La science des données a également fait son entrée dans l’industrie du transport, par exemple avec les voitures sans conducteur. Il est possible de réduire le nombre d’accidents avec l’utilisation de voitures sans conducteur. Par exemple, avec les voitures sans conducteur, les données d’entraînement sont fournies à l’algorithme, et les données sont analysées à l’aide de techniques de science des données, telles que la limitation de vitesse sur l’autoroute, les rues animées, etc. Les applications de la science des données permettent également un meilleur niveau de personnalisation thérapeutique grâce à la recherche en génétique et en génomique.

Où vous insérez-vous dans la science des données ?

Maintenant que vous connaissez les utilisations de la science des données et ce qu’est la science des données en général, concentrons-nous sur les opportunités offertes par ce domaine. Voici un échantillon des différentes manières dont vous pouvez vous insérer dans ce domaine passionnant en pleine croissance.

Data Scientist

Rôle professionnel : Déterminer quel est le problème, quelles questions nécessitent des réponses et où trouver les données. Ils réalisent également l’extraction, le nettoyage et la présentation des données pertinentes.

Compétences requises : Compétences en programmation (SAS, R, Python), narration et visualisation des données, compétences statistiques et mathématiques, connaissance de Hadoop, SQL et de l’apprentissage automatique.

Data Analyst

Rôle professionnel : Les analystes comblent le fossé entre les data scientists et les analystes commerciaux, en organisant et en analysant les données pour répondre aux questions posées par l’organisation. Ils prennent les analyses techniques et les transforment en actions qualitatives.

Compétences requises : Compétences statistiques et mathématiques, compétences en programmation (SAS, R, Python), ainsi qu’une expérience en manipulation et visualisation des données.

Ingénieur en science des données

Rôle professionnel : Les ingénieurs en données se concentrent sur le développement, le déploiement, la gestion et l’optimisation de l’infrastructure et des pipelines de données de l’organisation. Ils soutiennent les data scientists en aidant à transférer et à transformer les données pour les requêtes.

Compétences requises : Bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra DB), langages de programmation tels que Java et Scala, et frameworks (Apache Hadoop).

Outils de science des données

La profession de science des données est exigeante, mais heureusement, de nombreux outils sont disponibles pour aider les data scientists à réussir leur travail. Maintenant que nous savons ce qu’est la science des données, son cycle de vie et plus encore sur le rôle en général, plongeons dans les outils.

Analyse des données : SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
Entrepôt de données : Informatica/ Talend, AWS Redshift
Visualisation des données : Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
Apprentissage automatique : Spark MLib, Mahout, Azure ML Studio

Applications de la science des données

Il existe différentes applications de la science des données, notamment :

Santé : Les entreprises de santé utilisent la science des données pour construire des instruments médicaux sophistiqués permettant de détecter et de guérir des maladies.
Jeux : Les jeux vidéo et informatiques sont désormais créés avec l’aide de la science des données, ce qui a permis de faire passer l’expérience de jeu à un niveau supérieur.
Reconnaissance d’images : L’identification de modèles est l’une des applications les plus connues de la science des données, en particulier dans la détection d’objets et l’analyse d’images.
Systèmes de recommandation : Netflix et Amazon proposent des recommandations de films et de produits en fonction de vos préférences de visionnage, d’achat ou de navigation sur leurs plateformes.
Logistique : Les entreprises de logistique utilisent la science des données pour optimiser les itinéraires afin d’assurer une livraison plus rapide des produits et d’augmenter l’efficacité opérationnelle.
Détection de fraude : Les banques et les institutions financières utilisent la science des données et des algorithmes connexes pour détecter les transactions frauduleuses.
Recherche Internet : Les moteurs de recherche tels que Google, Yahoo, Duckduckgo, Bing, AOL, Ask, etc. utilisent des algorithmes de science des données pour offrir les meilleurs résultats à nos requêtes en quelques secondes.
Reconnaissance vocale : La reconnaissance vocale est une application courante de la science des données. Elle permet à un ordinateur de reconnaître et de transcrire un langage parlé en texte.
Publicité ciblée : Les algorithmes de science des données sont utilisés pour identifier presque tout dans le spectre du marketing numérique, des bannières publicitaires sur divers sites web aux panneaux publicitaires numériques dans les aéroports. Les publicités numériques ont un taux de clics plus élevé que le marketing traditionnel, car elles peuvent être personnalisées en fonction du comportement antérieur d’un utilisateur.
Planification des itinéraires aériens : La science des données facilite la prévision des retards de vol pour l’industrie aérienne, ce qui contribue à sa croissance. Elle aide également à déterminer s’il faut atterrir immédiatement à destination ou faire une escale entre les deux.
Réalité augmentée : La science des données et la réalité virtuelle sont étroitement liées. Un casque de réalité virtuelle intègre des connaissances informatiques, des algorithmes et des données pour créer la meilleure expérience visuelle possible.

Exemple de science des données

Voici quelques exemples brefs de science des données montrant la polyvalence de ce domaine.

Application dans l’application de la loi : Dans ce scénario, la science des données est utilisée pour aider la police en Belgique à mieux comprendre où et quand déployer son personnel pour prévenir la criminalité. Avec des ressources limitées et une vaste zone à couvrir, la science des données utilise des tableaux de bord et des rapports pour accroître la connaissance de la situation des agents, permettant à une police dispersée de maintenir l’ordre et d’anticiper les activités criminelles.
Lutte contre la pandémie : L’État de Rhode Island souhaitait rouvrir les écoles, mais était naturellement prudent en raison de la pandémie de COVID-19 en cours. L’État a utilisé la science des données pour accélérer les enquêtes sur les cas et la recherche des contacts, permettant à un petit personnel de gérer un nombre écrasant d’appels de citoyens préoccupés. Ces informations ont permis à l’État de mettre en place un centre d’appels et de coordonner les mesures de prévention.
Véhicules sans conducteur : Lunewave, une société de fabrication de capteurs, cherchait un moyen de rendre sa technologie de capteurs plus rentable et précise. Elle s’est tournée vers la science des données et l’apprentissage automatique pour former ses capteurs à être plus sûrs et fiables, tout en utilisant des données pour améliorer son processus de fabrication de capteurs 3D.

FAQ

Qu’est-ce que la science des données en termes simples ?
La science des données est un domaine d’étude qui traite de vastes volumes de données à l’aide d’outils et de techniques modernes pour trouver des modèles invisibles, obtenir des informations significatives et prendre des décisions commerciales.
Quelle est la différence entre la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ?
L’intelligence artificielle permet à un ordinateur d’agir/penser comme un être humain. La science des données est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui traite des méthodes de données, de l’analyse scientifique et des statistiques, le tout utilisé pour obtenir des informations et du sens à partir des données. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à apprendre à partir de données fournies.
Que fait un data scientist ?
Un data scientist analyse les données commerciales pour en extraire des informations significatives.
Quels types de problèmes les data scientists résolvent-ils ?
Les data scientists résolvent des problèmes tels que l’évaluation du risque de prêt, les trajectoires de pandémie et les modèles de contagion, l’efficacité des différents types de publicité en ligne, l’allocation des ressources, etc.
Les data scientists codent-ils ?
Parfois, on peut leur demander de le faire.
Quelles sont les exigences pour suivre une formation en science des données ?
Si vous souhaitez en savoir plus sur notre formation en science des données, consultez notre programme de bootcamp en science des données et notre programme de master en science des données.
Puis-je apprendre la science des données par moi-même ?
La science des données est un domaine complexe avec de nombreuses exigences techniques difficiles. Il est déconseillé d’essayer d’apprendre la science des données sans l’aide d’un programme d’apprentissage structuré.

Conclusion

Les données seront le moteur de l’économie mondiale pour un avenir prévisible. Le savoir, c’est le pouvoir, et les données sont des connaissances exploitables qui peuvent faire la différence entre le succès et l’échec d’une entreprise. En intégrant des techniques de science des données dans leur activité, les entreprises peuvent désormais prévoir leur croissance future, prédire les problèmes potentiels et élaborer des stratégies éclairées pour réussir. C’est le moment idéal pour commencer votre carrière en science des données avec la formation en science des données de Simplilearn.

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