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Qu’est-ce que la data science ?

La data science est le domaine d’étude qui traite de vastes volumes de données en utilisant des outils et des techniques modernes pour trouver des modèles invisibles, dériver des informations significatives et prendre des décisions commerciales. La data science utilise des algorithmes complexes de machine learning pour construire des modèles prédictifs.

Les données utilisées pour l’analyse peuvent provenir de nombreuses sources différentes et dans de nombreux formats différents.

Maintenant que vous savez ce qu’est la science des données, voyons pourquoi la science des données est essentielle dans le paysage informatique actuel.

Le cycle de vie de la data science

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 data science se compose de cinq étapes distinctes, chacune ayant ses propres tâches :

  • Capture : Acquisition des données, saisie des données, réception des signaux, extraction des données. Cette étape consiste à collecter des données brutes, structurées et non structurées.
  • Maintien : Stockage des 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.
  • Traiter : Data Mining, Clustering/Classification, Modélisation des données, Résumé des données. Les scientifiques des données prennent les données préparées et examinent leurs modèles, leurs plages et leurs biais pour déterminer leur utilité dans l’analyse prédictive.
  • Analyser : Exploratoire/Confirmatoire, Analyse prédictive, Régression, Text Mining, Analyse qualitative. C’est le cœur du cycle de vie. Cette étape consiste à effectuer les différentes analyses sur les données.
  • Communiquer : Reporting des données, Visualisation des données, Intelligence économique, Prise de décision. Dans cette dernière étape, les analystes préparent les analyses sous des formes facilement lisibles telles que des tableaux, des graphiques et des rapports.

Conditions préalables à la data science

Voici quelques-uns des concepts techniques que vous devez connaître avant de commencer à apprendre la data science.

  • 1. Machine learning
    Le Machine learning est l’épine dorsale de la data science. Les data scientists doivent avoir une solide maîtrise du ML en plus des connaissances statistiques de base.
  • 2. Modélisation
    Les modèles mathématiques vous permettent d’effectuer des calculs et des prédictions rapides sur la base de ce que vous savez déjà des données. La modélisation fait également partie de l’apprentissage automatique et implique l’identification de l’algorithme le plus approprié pour résoudre un problème donné et la façon d’entraîner ces modèles.
  • 3. Statistiques
    Les statistiques sont au cœur de la data science. Une solide maîtrise des statistiques peut vous aider à extraire plus d’intelligence et à obtenir des résultats plus significatifs.
  • 4. Programmation
    Un certain niveau de programmation est nécessaire pour mener à bien un projet de data science. 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 de nombreuses bibliothèques pour la data science et le ML.
  • 5. Bases de données
    Un data scientist compétent doit comprendre comment fonctionnent les bases de données, comment les gérer et comment en extraire des données.

Que fait un scientifique des données ?

Vous savez ce qu’est la science des données, et vous devez vous demander à quoi ressemble exactement ce rôle professionnel – voici la réponse. Un data scientist analyse les données d’entreprise pour en extraire des informations significatives. En d’autres termes, un data scientist résout des problèmes d’entreprise par le biais d’une série d’étapes, notamment :

  • Avant de s’attaquer à la collecte et à l’analyse des données, le data scientist identifie le problème en posant les bonnes questions et en obtenant un aperçu.
  • Ils déterminent ensuite le bon ensemble de variables et le bon data set.
  • Ils collectent des données structurées et non structurées provenant de nombreuses sources disparates (données d’entreprise, données publiques, etc.).
  • Une fois les données collectées, le data scientist traite les données brutes et les convertit dans un format adapté à l’analyse. Cela implique de nettoyer et de valider les données pour en garantir la cohérence, l’exhaustivité et l’exactitude.
  • Une fois que les données ont été rendues exploitables, elles sont introduites dans le système analytique – un algorithme
  • ML ou un modèle statistique. C’est là que les scientifiques des données analysent et identifient les modèles et les tendances.
  • Lorsque les données ont été entièrement rendues, le data scientist les interprète pour trouver des opportunités et des solutions.
  • Les scientifiques des données terminent le travail en préparant les résultats et les idées à partager avec les parties prenantes appropriées et en communiquant les résultats.

Nous devrions maintenant être familiarisés avec certains algorithmes de machine learning qui sont utiles pour bien comprendre la data science.

Outils de data science

Le travail de la science des données est difficile, mais heureusement, il existe de nombreux outils disponibles pour aider le data scientist à réussir dans son travail.

  • Analyse des données : SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner.
  • Entreposage de données : Informatica/ Talend, AWS Redshift.
  • Visualisation de données : Jupyter, Tableau, Cognos, RAW.
  • Machine learning : Spark MLib, Mahout, Azure ML studio

La data science a trouvé des applications dans presque tous les secteurs.

  • 1. Soins de santé
    Les entreprises du secteur de la santé utilisent la data science pour créer des outils médicaux sophistiqués permettant de détecter et de traiter les maladies.
  • 2. Les jeux vidéo
    Les jeux vidéo et informatiques sont désormais créés à l’aide de la data science, ce qui a fait passer l’expérience de jeu à un niveau supérieur.
  • 3. Reconnaissance d’images
    L’identification de modèles dans les images et la détection d’objets dans une image est l’une des applications de data science les plus populaires.
  • 4. Systèmes de recommandation
    Netflix et Amazon recommandent des films et des produits en fonction de ce que vous aimez regarder, acheter ou parcourir sur leurs plateformes.
  • 5. Logistique
    La data science est utilisée par les entreprises de logistique pour optimiser les itinéraires afin de garantir une livraison plus rapide des produits et d’accroître l’efficacité opérationnelle.
  • 6. Détection des fraudes
    Les institutions bancaires et financières utilisent la data science et les algorithmes associés pour détecter les transactions frauduleuses.

Cas d’utilisation de la data science

Voici un bref aperçu de certains cas d’utilisation qui illustrent la polyvalence de la data science.

  • Application de la loi : Dans ce scénario, la data science est utilisée pour aider la police belge à mieux comprendre où et quand déployer du personnel pour prévenir la criminalité. Avec des ressources limitées et une vaste zone à couvrir, la data science a utilisé des tableaux de bord et des rapports pour améliorer la connaissance de la situation des agents, permettant à une force de police dispersée de maintenir l’ordre et d’anticiper les activités criminelles.
  • Contrôle des pandémies : L’État de Rhode Island souhaitait rouvrir les écoles, mais était naturellement prudent, compte tenu de la pandémie de COVID-19 en cours. L’État a utilisé la data science pour accélérer les enquêtes et la recherche de contacts, permettant ainsi à une petite équipe de traiter un nombre écrasant d’appels de citoyens inquiets. Ces informations ont aidé l’État à mettre en place un centre d’appels et à coordonner les mesures préventives.
  • Véhicules sans conducteur : Lunewave, une entreprise de capteurs, cherchait un moyen de rendre la technologie des capteurs plus rentable et plus précise. Elle s’est tournée vers la data science et le machine learning pour entraîner ses capteurs à être plus sûrs et plus fiables, et a utilisé les données pour améliorer son processus de fabrication de capteurs imprimés en 3D.

Quelle est la différence entre la data science, l’intelligence artificielle et le machine learning ?

L’intelligence artificielle permet à un ordinateur d’agir ou de penser comme un être humain. La data science est un sous-ensemble de l’IA qui traite des méthodes de données, de l’analyse scientifique et des statistiques, qui sont toutes utilisées pour mieux comprendre et appréhender les données. Le Machine learning est un sous-ensemble de l’IA qui apprend aux ordinateurs à apprendre des choses à partir de données fournies.

 Qu’est-ce que la data science en bref ?

La data science est un sous-ensemble de l’IA qui traite des méthodes de données, de l’analyse scientifique et des statistiques, toutes utilisées pour comprendre et donner du sens aux données.

 

Quels types de problèmes les spécialistes des données résolvent-ils ?

Les scientifiques des données résolvent des problèmes tels que :

  • L’atténuation du risque de prêt.
  • Efficacité de différents types de publicité en ligne
  • L’allocation des ressources.

Les scientifiques des données codent-ils ?

Parfois, ils peuvent être amenés à le faire.

Nous espérons que notre article vous aura aider à découvrir comment fonctionne la Data Science