Qu'est ce que la data science
Kevin Ngaleu

Qu'est ce que la Data Science ?

Nombreux sont ceux qui se posent la question : “Qu’est ce que la Data Science?” En fait, la Data Science (science des données) est la discipline qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations utilises (Insights) permettant de résoudre les problèmes dans plusieurs secteurs d’activité tels que que l’agriculture, la Finance, les télécommunications, la santé…).

Contenu

Data Science : Définition

La Data Science (science des données) est un mélange multidisciplinaire d’inférence de données, d’algorithmes et de technologie permettant de résoudre des problèmes analytiquement complexes dans un secteur d’activité donné.

Les données sont au coeur de la science des données. Une masse d’informations brutes, diffusées en continu et stockées dans des entrepôts de données d’entreprise(warehouses). Il ya beaucoup à apprendre en les exploitant, et des informations précieuses peuvent en résulter.

 La science des données consiste finalement à utiliser ces données de manière créative pour produire de la valeur pour l’entreprise.

Qu'est ce que la Data Science?

Data Science: Découverte des insights au sein des ensembles de données (Dataset)

Cet aspect de la science des données consiste à découvrir les résultats issus de l’analyse des données. Y plonger pour explorer et comprendre les comportements complexes, les tendances et dresser des déductions. 

Il s’agit de faire ressortir des informations cachées pouvant aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.

la data science: recherche des insights

Par exemple: 

Les données Netflix exploitent les modèles de visionnage de films pour comprendre ce qui suscite l’intérêt des utilisateurs et les utilisent pour prendre des décisions concernant la série originale Netflix à produire. 

Comment les scientifiques de données (Data Scientist) donnent de la valeur à ces données?

Cela commence par l’exploration des données. Lorsqu’on leur pose une question difficile, les experts en données deviennent des détectives. 

Ils enquêtent sur les pistes et tentent de comprendre les tendances ou les caractéristiques des données. Cela nécessite une grande dose de créativité analytique.

Ensuite, au besoin, les spécialistes des données peuvent appliquer une technique quantitative afin d’approfondir un palier – par exemple: modèles inférentiels, la segmentation, prévision de séries chronologiques, etc. 

Ces informations basées sur les données sont essentielles pour fournir une orientation stratégique. Les scientifiques de données agissent en ce sens en tant que consultants, guidant les acteurs de l’entreprise dans les prises de décisions

Data Science : Création du “Data product” (produit de données)

Un data product est un asset qui repose sur des données, les traitent pour générer des résultats à l’aide d’un algorithme.. L’exemple classique d’un data product est un moteur de recommandation, qui ingère les données utilisateur et émet des recommandations personnalisées en fonction de ces données.

Data science: creation d'un data product

Voici quelques exemples de produits de données: 

Youtube se base sur les modèles pour faire des recommandations de contenu à ses utilisateurs en se basant sur leurs types de contenu consultés précédement.

Les moteurs de recommandation d’Amazon vous suggèrent des articles à acheter, déterminés par leurs algorithmes. 

Netflix vous recommande des films. Spotify vous recommande de la musique. 

Le filtre anti-spam de Gmail est un produit de données – un algorithme en coulisse traite le courrier entrant et détermine si un message est indésirable ou non.

Cela diffère de la section “Découverte des insights” ci-dessus, dans laquelle le résultat est peut-être de conseiller un dirigeant afin qu’il prenne une décision d’affaires plus significative et intelligente. 

En revanche, un Data product  est une fonctionnalité technique qui encapsule un algorithme et est conçu pour s’intégrer directement dans les applications principales. 

Des exemples respectifs d’applications incorporant des produits de données en coulisse: la page d’accueil d’Amazon, la boîte de réception de Gmail et le logiciel de conduite autonome. 

Les Data Scientist jouent un rôle central dans la conception de produits de données. Cela implique le développement d’algorithmes, ainsi que les tests et le déploiement technique dans les systèmes de production.

Plus d’exemples sur le “Data Product” sont disponibles sur cette page.

Les compétences nécessaires pour devenir Data Scientist

La Data science est un mélange de compétences dans trois domaines principaux:

Qu'est ce que la Data Science? les compétences du data scientist
  • Expertise en mathématiques

La capacité de visualiser les données sous un angle quantitatif est au centre de la création et de l’exploration de données. Il existe des dimensions et des corrélations dans les données pouvant être décrites mathématiquement.

Les solutions à de nombreux problèmes d’entreprise impliquent la création de modèles analytiques fondés sur des calculs mathématiques strictes, où il est essentiel de pouvoir comprendre les mécanismes sous-jacents de ces modèles pour réussir à les construire.

Dans l’ensemble, il est utile que les spécialistes de l’analyse de données approfondissent leurs connaissances en mathématiques, principalement les statistiques, les probabilités, l’algèbre.

  • La Technologie (Le plus souvent le développement Informatique)

Ici, la créativité et ingéniosité dans l’utilisation de compétences techniques est nécessaire pour construire des choses et trouver des solutions efficaces aux problèmes.

Elle est importante parce que les Data Scientists utilisent la technologie pour traiter d’énormes jeux de données et utilisent des algorithmes complexes, des outils bien plus sophistiqués que Excel sont donc nécessaires. 

Les scientifiques doivent avoir la capacité de coder – prototyper des solutions rapides, ainsi que de s’intégrer à des systèmes de données complexes. Les langages principaux associés à la science des données incluent SQL, Python, R et SAS.

  • Connaissances du secteur d’activité

Il est important qu’un Scientifique des données soit un consultant en affaires et qu’il matrise le Business dans lequel il se déploie. 

Travaillant si étroitement avec les données, les scientifiques de données sont bien placés pour ressortir de la valeur des données que quiconque. Il contribue à la stratégie sur la résolution des problèmes fondamentaux de l’entreprise. 

Cela signifie que l’une des compétences essentielles dans la science des données consiste à utiliser les données pour compter de manière cohérente une histoire, présenter un récit cohérent du problème et de la solution, en se basant sur les informations fournies, pour orienter les données.

Avoir ce sens des affaires est tout aussi important que d’avoir un sens aigu de la technologie et des algorithmes. Il doit y avoir un alignement clair entre les projets de science des données et les objectifs de l’entreprise. 

En fin de compte, la valeur ne provient pas des données, des mathématiques et de la technologie elle-même. Il s’agit de tirer parti d’une association des trois.

Conclusion

Pour toute entreprise qui souhaite améliorer ses activités en se basant davantage sur les données, la science des données est la clé secrète. Les projets de science des données peuvent avoir un retour sur investissement multiplicatif, à la fois grâce à des conseils axés sur l’analyse des données et au développement d’un produit de données.

Cependant, Il n’y a pas assez de scientifiques de données sur le marché pour répondre à la demande. L’apprentissage de la Data science exige une récompense à la hauteur des tâches demandés. 

C’est pourquoi les data scientists sont payés entre 40 000 et 60 000 euros par an en Europe. Aux Etats-Unis, ce salaire peut grimper jusqu’à 150 000 dollars par an suivant l’exigence des entreprises en data science.

Vous pouvez consulter les formations en ligne pour lancer votre carrière dans la science des données.

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