La science des données résumée en une seule image

Dernièrement, le terme "Data Science" a fait fureur. Partout où nous regardons, il y a quelque chose qui nous oriente vers la Data Science. Pourquoi en est-il ainsi ? La réponse est assez simple - notre monde se transforme rapidement en un domaine axé sur les données où les innovations technologiques, les processus commerciaux et les décisions commerciales sont tous définis par les données. En fait, 90 % des données mondiales ont été générées au cours des deux dernières années. Chaque jour, près de 2,5 quintillions d'octets de données sont générés à l'échelle mondiale. Alors, comment donnons-nous exactement un sens à cette énorme quantité de données ?
Eh bien, tout cela est dû à la science des données.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est une étude multidisciplinaire qui combine l'inférence de données avec des algorithmes avancés, des processus scientifiques et une technologie dans le but d'extraire des informations significatives cachées dans des données structurées et non structurées. Il est multidisciplinaire en ce sens qu'il implique les concepts, les outils et l'expertise dans le domaine des mathématiques, des statistiques, de l'informatique et des sciences de l'information.
Comment faire une brillante carrière dans les données

Essentiellement, la science des données consiste à démêler les tendances, les modèles et les informations cachés à partir des données. Une fois que les professionnels des données (scientifiques des données, analystes de données, statisticiens) découvrent ces informations précieuses, les analystes commerciaux intègrent les informations dans l'infrastructure de l'organisation pour améliorer le processus de prise de décision, augmenter les ventes et les revenus, améliorer la productivité des employés et améliorer la satisfaction des clients. La science des données comprend également le processus de développement du « produit de données ». Un produit de données fait référence à l'actif technique qui exploite les données pour produire des solutions orientées algorithmes. Les listes de recommandations personnalisées sont les meilleurs exemples d'un produit de données. Par exemple, Amazon plonge dans les données des consommateurs pour organiser des suggestions d'achat « personnalisées » pour les clients individuels en fonction de leur historique de navigation et de leurs achats précédents.

Décomposons maintenant la science des données en cinq étapes, comme indiqué dans l'image ci-dessus :

Qualité des données

Lorsqu'il s'agit d'ensembles de données volumineux, les données doivent d'abord être évaluées pour déterminer leur fiabilité, leur aptitude et leur efficacité à servir un objectif particulier en fonction du contexte d'un problème qui doit être résolu. Les données sont examinées sous différents angles pour calculer leur exactitude et leur pertinence. Dans le contexte des processus organisationnels et commerciaux, il est crucial que les données soient fiables afin qu'elles puissent favoriser des décisions et des solutions commerciales saines.

Analyse statistique descriptive

L'analyse statistique descriptive est le processus de description, de présentation et d'organisation d'un ensemble de données particulier en fournissant des résumés précis sur l'échantillon de données par le biais de graphiques, de tableaux ou de calculs numériques. Les trois types de statistiques descriptives les plus courants sont la moyenne, la médiane et le mode. L'analyse statistique descriptive est principalement utilisée pour transformer des informations quantitatives complexes en descriptions succinctes pour faciliter la compréhension.
Qu'est-ce que la science des données ? Qu'est-ce qu'un Data Scientist ? Qu'est-ce qu'Analytics ?

Diagnostic des données

Une fois la pertinence des données établie et décomposée en fragments plus petits, il est nécessaire de réaliser un diagnostic des données pour examiner et revoir l'infrastructure de données d'une organisation. L'objectif ici est d'identifier les problèmes au sein de la structure des données et de créer une stratégie efficace pour résoudre les problèmes tout en identifiant simultanément les améliorations possibles qui peuvent être incorporées dans le système de données. L'ensemble de l'infrastructure de données devant être revue, l'analyse multivariée des données est la méthode idéale. L'analyse de données multivariées désigne une technique statistique d'analyse de données provenant de plus d'une seule variable.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive fait référence à la pratique consistant à extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données existants pour prédire les résultats possibles à l'avenir. Il exploite des techniques d'exploration de données et d'apprentissage automatique, ainsi que des algorithmes statistiques sur des données historiques pour déterminer la probabilité de résultats futurs. En prévoyant les possibilités futures, l'analyse prédictive permet aux entreprises de mieux comprendre leurs produits, le marché et les tendances de consommation, et également d'identifier les risques potentiels et les nouvelles opportunités pour étendre leur portée sur le marché.

Analyse sémantique

Les scientifiques et les analystes de données doivent analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées telles que des e-mails, des textes, des articles de blog, des publications sur les réseaux sociaux, des tweets et bien plus encore. La difficulté avec les données non structurées est qu'on n'a aucune idée préconçue pour comprendre comment les éléments de données sont liés les uns aux autres. C'est là qu'intervient l'analyse sémantique. Elle facilite le regroupement de divers éléments de données selon leur quotient de similarité au lieu des techniques de classification traditionnelles (positives, négatives et neutres). Il s'agit d'enseigner aux machines comment « apprendre ». L'analyse sémantique fournit non seulement des indices pertinents sur la signification de différents mots, mais aussi des indices sur leur relation les uns avec les autres. Cela peut être très bénéfique pour les entreprises car cela peut révéler des informations sur la façon dont les consommateurs interagissent avec leurs produits/services, comment les produits/services créent-ils de la valeur pour les consommateurs, quelles sont leurs préférences et leurs goûts, etc.

Obtenez une certification en science des données des meilleures universités du monde. Apprenez les programmes Executive PG, les programmes de certificat avancés ou les programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

C'est ainsi que fonctionne la Data Science !