Qu'est-ce que la science des données ? Qu'est-ce qu'un Data Scientist ? Qu'est-ce qu'Analytics ?

Les données sont au cœur des entreprises et des industries d'aujourd'hui. Avec l'essor du Big Data, les entreprises et les organisations du monde entier exploitent le potentiel des données à leur disposition pour stimuler la croissance, augmenter la rentabilité, améliorer la satisfaction des clients et améliorer le processus opérationnel global, entre autres. Et derrière tout cela se cache un secret majeur : la Data Science.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est une fusion de plusieurs aspects des données tels que l'inférence de données, le développement d'algorithmes et la technologie pour aider à analyser la date et à trouver des solutions innovantes à des problèmes complexes. En d'autres termes, la science des données consiste à analyser des données et à trouver des moyens créatifs de stimuler la croissance de l'entreprise.

Afin de bien comprendre la question "qu'est-ce que la science des données", nous devons commencer par les bases. Au niveau primaire, la science des données cherche à révéler les modèles cachés dans les ensembles de données. Grâce à ces informations utiles, les entreprises peuvent améliorer leur processus de prise de décision, rationaliser leurs stratégies de vente et de marketing, augmenter leurs revenus et bien plus encore. Par exemple, Netflix exploite les données des utilisateurs pour comprendre les habitudes de visionnage des films des clients, ce qui stimule leurs intérêts et vers quel genre particulier pour déterminer le type d'émissions et de films qu'ils doivent produire.

En outre, la science des données implique également le développement de produits de données. Par « produit de données », nous entendons un actif technique qui utilise et traite des données pour générer des résultats orientés algorithmes. Un moteur de recommandation est le meilleur exemple de produit de données. Par exemple, le moteur de recommandation d'Amazon ingère les données des utilisateurs pour fournir une liste de recommandations personnalisée en fonction de vos achats précédents ou des articles consultés. De même, Spotify suit le comportement des consommateurs pour comprendre leurs préférences musicales, fournissant ainsi des listes de musique personnalisées pour les utilisateurs individuels.

Une autre chose importante à aborder lors de la réponse "Qu'est-ce que la science des données" est les composants de la science des données. Regardons la même chose.

En quoi consiste la science des données ?

La science des données implique essentiellement le mélange de trois domaines d'expertise principaux - les mathématiques, la technologie et le sens des affaires.

1. Mathématiques

Les mathématiques et les statistiques sont au cœur de la science des données. Pour être en mesure d'exploiter les données avec succès, il faut voir les données d'un point de vue quantitatif. Les corrélations dans les données, la recherche de modèles cachés et de tendances complexes exigent un certain degré d'expertise dans les concepts mathématiques tels que les statistiques classiques, les statistiques bayésiennes et l'algèbre linéaire, pour n'en nommer que quelques-uns.

2. Technologie et piratage

Lorsque vous traitez de grandes quantités de données, il est évident que vous devez avoir un talent pour la technologie. Une grande partie du travail d'un scientifique des données consiste à tirer parti des outils technologiques pour découvrir des modèles précieux dans les données. Il/elle doit bien connaître les langages de programmation tels que Java, Scala, Python, R et SQL. Un scientifique des données doit être un hacker algorithmique convaincu, et par là, nous ne voulons pas dire pirater des ordinateurs illégalement. Cela signifie qu'ils devraient être capables de pirater des codes complexes et de les décomposer en formats plus compréhensibles et lisibles.

3. Le sens des affaires

Pour exceller dans le domaine de la science des données, il faut avoir un solide esprit d'entreprise. Étant donné que la science des données vise à générer de la valeur pour les entreprises, en plus d'être à l'aise avec le travail sur de grands ensembles de données, un scientifique des données doit également avoir un esprit d'entreprise tactique. Il/elle doit plonger dans les données, en extraire des informations utiles et conseiller les entreprises sur la manière dont elles peuvent utiliser ces informations à leur avantage.

Supprimez les trois éléments ci-dessus, et la réponse à "qu'est-ce que la science des données" sera réduite à "rien".

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Les Data Scientists sont intrinsèquement des experts en données analytiques dotés des compétences requises pour résoudre des problèmes complexes, complétées par la soif insatiable d'explorer un large éventail de problèmes qui doivent être résolus. Ce sont des personnes hautement qualifiées qui combinent le meilleur des deux mondes - l'informatique et les affaires. Par conséquent, les scientifiques des données sont en partie des informaticiens, en partie des mathématiciens et en partie des analyseurs de tendances.

L'objectif principal d'un scientifique des données est de collecter, d'analyser et d'organiser des quantités massives de données et, ce faisant, de découvrir des informations précieuses qui aident à façonner les stratégies commerciales des organisations. Au fil des ans, le travail de data scientist a été très demandé, car les entreprises d'aujourd'hui s'appuient plus que jamais sur le Big Data et l'analyse de données. En fait, Harvard Business Review a déclaré que le travail d'un Data Scientist est "Le travail le plus sexy du 21e siècle!"

Examinons maintenant les responsabilités professionnelles des data scientists.
Dans le livre Doing Data Science, les auteurs C. O'Neil et R. Schutt expliquent les devoirs du data scientist en tant que tel :

"... un data scientist est quelqu'un qui sait extraire du sens et interpréter des données, ce qui nécessite à la fois des outils et des méthodes issus des statistiques et de l'apprentissage automatique, en plus d'être humain. Elle passe beaucoup de temps à collecter, nettoyer et extraire des données, car les données ne sont jamais propres. Ce processus nécessite de la persévérance, des statistiques et des compétences en génie logiciel… Une fois qu'elle a mis les données en forme, une partie cruciale est l'analyse exploratoire des données, qui combine la visualisation et le sens des données.

Voici les tâches les plus fondamentales d'un data scientist :

• Collecter de grandes quantités de données structurées et non structurées et les convertir en informations exploitables.
• Identifier les solutions d'analyse de données qui ont le potentiel le plus important pour stimuler la croissance des organisations.
• Utiliser des techniques analytiques telles que l'analyse de texte, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pour analyser les données, dévoilant ainsi les modèles et tendances cachés.
• Encourager une approche axée sur les données pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
• Nettoyer et valider les données pour optimiser l'exactitude et l'efficacité des données.
• Communiquer toutes les observations et conclusions productives aux parties prenantes de l'entreprise via la visualisation des données.

Qu'est-ce qu'Analytics ?

Vous savez maintenant que l'analyse constitue un aspect essentiel de la science des données. Les scientifiques des données doivent s'appuyer sur l'analyse pour découvrir des modèles significatifs dans les données brutes. Mais que signifie exactement Analytics ?

L'analyse est le processus de collecte de données provenant de plusieurs sources et de traitement, d'examen et d'interprétation des données pour obtenir des informations significatives. C'est un domaine qui utilise des outils multidimensionnels comme les mathématiques, les statistiques, la modélisation prédictive et le ML pour découvrir des modèles utiles dans les données. Les analyses peuvent être classées en deux catégories :

• Analyse de données quantitatives - Ce type d'analyse analyse des données numériques avec des variables quantifiables qui peuvent être statistiquement mesurées.
• Analyse qualitative des données – Cette analyse adopte une approche plus interprétative des données, c'est-à-dire qu'elle vise à « comprendre » les modèles de données non numériques (texte, images, audio, vidéo).

Alors que de plus en plus de données s'accumulent dans diverses industries à travers le monde, l'analyse fait de plus en plus partie intégrante des entreprises. Pour survivre sur un marché concurrentiel acharné, les entreprises doivent exploiter les données à leur disposition pour trouver des moyens de garder une longueur d'avance sur la concurrence. Et la réponse à cela est, bien sûr, l'analyse des données. Du secteur de la santé et de l'éducation au sport et aux maisons intelligentes, l'analyse prend rapidement d'assaut l'entreprise.

J'espère que cet article a aidé à répondre à vos questions concernant "qu'est-ce que la science des données". et plus!

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