Qu’est-ce que la data science ?

La science des données est la science des données. C’est la discipline qui permet à une organisation d’explorer et d’analyser des données brutes pour les transformer en informations précieuses qui peuvent aider à résoudre des problèmes d’affaires. Découvrez la définition précise du terme Data Science, ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.

Définition de la science des données : Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données, ou science des données, est un mélange disciplinaire entre l’inférence de données, le développement d’algorithmes et la technologie , dont l’objectif est de résoudre des problèmes analytiques complexes. Au cœur de ce grand mix se trouvent les données, les énormes quantités d’informations brutes stockées dans les entrepôts de données d’entreprise. Plus précisément, la science des données vous permet d’utiliser les données de manière créative pour générer de la valeur pour les entreprises.

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Data Science vous permet de découvririnformations détaillées dans les jeux de données

Tout d’abord, Data Science vous permet de découvrir des informations au sein des données . En explorant ces informations au niveau granulaire, l’utilisateur peut découvrir et comprendre des schémas et des comportements complexes. Il s’agit de mettre en relief les informations qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.

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Par exemple, Netflix met en péril les données pour savoir comment le contenu est affiché afin de comprendre les intérêts des utilisateurs et utilise ces informations pour décider quelles séries produire . Target identifiera ses principaux segments de clients et son comportement d’achat afin d’être en mesure d’aborder de nouveaux segments d’audience. Proctor & Gamble s’appuie sur les données pour prédire la demande future afin d’optimiser la production.

Pour extraire cette information précieuse, les scientifiques des données explorent d’abord les données . Face à un problème complexe, le Data Scientist se transforme en détective. Il mène l’enquête et tente de comprendre les tendances dans les données. Pour y parvenir, il est nécessaire de faire preuve de créativité analytique. La recherche d’informations basées sur les données est essentielle pour un guide stratégique de l’entreprise. En fait, les Data Scientists agissent en tant que consultants.

Data Science vous permet de créer un produit de données

Un produit de données est une ressource qui s’appuie sur des données et les traite pour générer des résultats à l’aide d’un algorithme . L’exemple classique d’un produit de données est un moteur de recommandation, qui insère des données utilisateur et génère des suggestions personnalisées basées sur ces données.

Certains des exemples concrets les plus pertinents sont leMoteur de recommandation Amazon ou Netflix . De même, le filtre anti-spam de Gmail est un produit de données, car un algorithme gère les e-mails entrants et détermine s’il s’agit ou non de spam. La vision par ordinateur, utilisée par les voitures autonomes, est également un produit de données. Ses algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de reconnaître les feux de circulation, de détecter d’autres voitures ou piétons, etc.

Contrairement aux informations,le produit de données n’est pas destiné à conseiller les dirigeants d’une entreprise dans leurs décisions . L’algorithme d’accompagnement est conçu pour être intégré directement dans les applications centrales. Des exemples d’applications Data Science incluent la page d’accueil d’Amazon, la boîte aux lettres de Gmail ou le logiciel de pilote automatique sans pilote.

Les spécialistes des données jouent un rôle clé dans le développement de produits de données. Ce sont eux quiils développent des algorithmes, les testent, les affinent et les distribuent dans les systèmes de production. C’est pourquoi les scientifiques des données sont également des développeurs techniques.

Science des données : Quels talents sont nécessaires pour devenir Data Scientist ?

La science des données est un mélange de trois domaines principaux : la compétence en mathématiques, la technologie et les affaires . Premièrement, l’exploration de données et le développement de produits de données exigent la capacité de visualiser les données à l’aide d’un prisme quantitatif. Les textures, les dimensions et les corrélations entre les données peuvent être exprimées mathématiquement. Bon nombre des problèmes rencontrés par les entreprises peuvent être résolus à l’aide de modèles analytiques basés sur des mathématiques pures. Comprendre la mécanique de ces modèles est la clé du succès. La lecture de Mooc consacrée à la science des données est une introduction précoce à ce domaine d’expertise.

Science dedonnées : une formation avancée en mathématiques est requise

Beaucoup de gens font l’erreur de penser que la science des données est entièrement liée à des statistiques.Les statistiques sont importantes, mais ils ne sont pas la seule forme de mathématiques utilisées. De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique reposent sur l’algèbre linéaire par exemple. En général, un bon spécialiste des données doit avoir une bonne compréhension des mathématiques.

Deuxièmement, le data scientist doit être équipé d’une forme de créativité technologique. Pour une bonne raison, il utilise la technologie pour explorer d’énormes ensembles de données et travailler avec des algorithmes complexes pour résoudre des problèmes complexes . Pour ce faire, le spécialiste des données doit être capable de coder, de construire des prototypes de solutions rapides et de les intégrer dans des systèmes de données complexes. Les langages clés associés à la science des données sont SQL,Python, R et SAS. Dans les banlieues, il y a aussi Java, Scala et Julia. La formation en sciences des données de niveau Master EcorSi est proposée par les grandes écoles telles que Polytechnique Paris Saclay ou le M2MO Master de Paris Diderot Paris 7 University. Cependant, la connaissance de ces langues à elle seule ne suffit pas.

Science des données : les défis de l’emploi multitâche

Le spécialiste de la science des données doit savoir comment naviguer habilement entre ces langages, penser algorithmiquement et avoir la capacité de résoudre des problèmes complexes . Ces facultés sont essentielles parce que le spécialiste des données doit être en mesure de comprendre la complexité des données et leur flux. Il est essentiel d’avoir une vision claire des liens entre ces différents éléments.

Enfin, il est essentiel qu’un data scientist soit un consultant tactique de l’entreprise . Voiciscientifique des données travaille à proximité des données, afin qu’il puisse en apprendre davantage que quiconque de ces données. C’est donc à eux de traduire leurs observations et de partager leurs connaissances pour aider à résoudre les problèmes de l’entreprise. Il doit savoir comment gérer les données pour raconter une histoire cohérente en utilisant les insights comme couche.

Cette pertinence pour les entreprises est aussi importante que la maîtrise des technologies et des algorithmes . Les objectifs commerciaux doivent être alignés sur les projets de science des données. Concrètement, la valeur d’un data scientist n’est pas seulement une maîtrise des mathématiques, des données et de la technologie, mais une combinaison des trois.

Pour toutes les entreprises qui souhaitent utiliser les données pour stimuler la croissance de leur entreprise, la science des données est essentielle. Les projets de science des données peuvent générer des retours significatifs surinvestissements. Cependant, recruter des personnes possédant les compétences nécessaires n’est pas une tâche facile. Une fois que vous embauchez un spécialiste des données talentueux, vous devez le garder motivé en lui fournissant l’autonomie nécessaire et les défis qui correspondent à ses compétences. L’apprentissage de la science des données nécessite une récompense proportionnelle aux tâches requises. C’est pourquoi les data scientists sont payés entre 40 000 et 60 000 euros par an en Europe. Aux États-Unis, ce salaire peut atteindre 150 000 dollars par an selon les besoins des entreprises en matière d’ascience des données.