Le guide complet sur la science des données

Nous sommes entrés dans une ère où il y a un besoin de stockage important. En fait, le besoin de stockage était l'un des problèmes les plus difficiles pour les entreprises qui devaient tenir de longs registres de leurs clients et de leurs ventes. En 2010, des personnes dans le domaine respectif ont commencé à travailler pour un cadre ou plutôt une solution pour stocker les mégadonnées en un seul endroit. Après avoir développé des frameworks capables de stocker des données volumineuses, le principal problème qui s'est posé était le traitement et le déplacement des données.

En raison de l'évolution de l'Internet des objets(1), 90 % du cadre de la science des données a été développé à l'ère actuelle(2). Chaque jour, plus de 2,5 quintillions d'octets de données sont générés, traités et stockés, tout cela grâce à la science des données. Ces données peuvent varier d'une entreprise à l'autre. Cela inclut le stockage de données dans les centres commerciaux jusqu'aux publications sur les plateformes de médias sociaux. En général. Ces données sont connues sous le nom de mégadonnées.

• Définition de la science des données
• Histoire
• Importance
• Pourquoi choisir la science des données
• Comment entrer dans la science des données
• Cycle de la vie
• Traiter
• Outils
• La science des données pour les entreprises
• Avantages
• Défis
• Science des données vs analyse des données
• Science des données contre apprentissage automatique
• Science des données vs génie logiciel
• Big data vs science des données
• Futur
• Les tendances
• Ressources

Qu'est-ce que la science des données ?

Pour les informaticiens ou les professionnels qualifiés, cela pourrait n'être rien de plus qu'un cheminement de carrière exigeant. Cependant, il s'agit d'un domaine interdisciplinaire qui fait référence à l'utilisation d'algorithmes, de systèmes et d'équations mathématiques pour acquérir des données, des idées et des connaissances à partir de données non structurées et structurées. Pour comprendre le phénomène naturel, les professionnels combinent l'apprentissage automatique, l'analyse des données et les statistiques.

Histoire de la science des données

La science des données occupe une place précieuse dans l'histoire. Cependant, ce n'était pas un terme aussi large qu'il l'est maintenant. Des Grecs anciens aux hiéroglyphes égyptiens, de nombreux professionnels de l'histoire avaient pour tâche de compiler des données ou des documents écrits en un seul endroit. Cependant, lorsque le monde a progressé, nous avons vu des statisticiens compiler des données. Ils entrent directement dans la catégorie de la science des données. Selon Forbes, il aide les entreprises et les entreprises à enregistrer et à stocker des données depuis le début des années 1940.

Pourquoi la science des données est-elle importante ?

Dans le passé, les données que les entreprises devaient utiliser étaient de plus petite taille et majoritairement structurées. Les données traditionnelles pourraient être analysées facilement grâce à des outils de BI. Cependant, les données des entreprises d'aujourd'hui sont non structurées et de plus grande taille. Les outils de BI n'ont pas la capacité de traiter d'énormes volumes de données que l'on trouve généralement dans les capteurs, les journaux financiers, les forums, etc.

Par conséquent, nous avons besoin d'outils, de processus et d'algorithmes analytiques avancés et complexes pour tirer des enseignements significatifs des données non structurées.

Pourquoi choisir la science des données ?

Selon l'examen annuel des affaires de l'Université de Harvard, un scientifique des données est considéré comme la profession la plus élevée (4) dans le monde d'aujourd'hui. En fait, les data scientists sont parmi les professionnels les mieux payés du siècle. Alors, qu'est-ce qui rend la science des données si importante comme cheminement de carrière ? Pourquoi est-il important d'apprendre dans ce siècle ? Ce n'est pas un fait caché qu'un emploi est l'un des emplois les plus recherchés sur le marché actuel.

Ne perdons pas de temps et voyons pourquoi il vaut mieux opter pour ce métier. Au fur et à mesure que nous avancerons dans le flux, nous aborderons également les besoins actuels des data scientists dont les grandes entreprises ont besoin pour booster leurs performances.

En réalité, la science des données pour les entreprises signifie une augmentation exponentielle du Big Data et de l'exploration de données. C'est le seul carburant qui révolutionne des milliers d'industries et les place dans les compétitions les plus difficiles. Ainsi, de nombreuses entreprises ont besoin de professionnels capables de comprendre les caractéristiques et les tendances actuelles des données tout en les analysant, les gérant et les manipulant de la meilleure façon possible.

Voici quelques raisons de choisir comme cheminement de carrière :

• Un carburant du ^21ème siècle

  Nous vivons au ^21ème siècle et à ce stade, la science des données révolutionne les industries. Même l'industrie mobile et électronique utilise des techniques de mégadonnées afin de rendre leurs produits sûrs à utiliser. Le but derrière l'utilisation du big data est d'inventer de puissantes machines performantes haut de gamme.

  Chaque industrie a un besoin urgent d'analyse de données afin d'augmenter ses performances et ses ventes. Pour ce faire, les propriétaires ont besoin d'une équipe de data scientists compétents capables d'analyser les données et de comprendre les tendances fluctuantes des achats des consommateurs.

• Problèmes de demande et d'offre

  Chaque industrie possède d'énormes volumes de données non structurées ou semi-structurées. Cependant, il n'y a pas beaucoup de ressources pour convertir des informations utiles pour créer des produits. De plus, peu de personnes possèdent les compétences nécessaires pour comprendre et analyser les données. Par conséquent, il y a une pénurie de data scientists sur le marché. En fait, le taux d'alphabétisation est très faible. Ainsi, afin de combler ce vide et cette lacune, vous devez choisir la science des données.

• Une carrière lucrative

  Glassdoor déclare qu'un data scientist typique gagne environ 163% de plus que le salaire national moyen d'un Américain. Par conséquent, c'est un cheminement de carrière très prometteur qui entraînerait une grosse bulle de revenus.

  Un data scientist maîtrise le langage machine, les mathématiques et les statistiques. La courbe d'apprentissage est profonde et raide. C'est pourquoi la valeur des data scientists sur le marché est assez élevée. Tous les processus de l'entreprise dépendent des approches axées sur les données et des décisions d'un data scientist. Ainsi, pour augmenter leurs ventes, chaque industrie a besoin d'une équipe de data scientists. Cela vous permet de travailler dans l'industrie la plus favorable de votre choix.

• La science des données rend le monde meilleur

  La science des données pour les entreprises est un concept intellectuel. Les organisations et les entreprises font bon usage des mégadonnées pour créer des produits utiles. Par exemple, les données peuvent aider les médecins à mieux comprendre la santé de leurs patients.

• La science des données est la carrière de demain

  Tout industriel sait qu'entrer dans ce domaine, c'est sécuriser sa situation financière pour l'avenir. C'est essentiellement une carrière de demain. Alors que les industries évoluent vers l'automatisation, des produits basés sur les données sont introduits sur le marché. Par conséquent, les industries pourraient avoir besoin de scientifiques des données à long terme pour les aider à prendre de meilleures décisions basées sur les données. Le travail d'un data scientist se limite uniquement à tirer des enseignements de données utiles. Cependant, cette compétence aiderait cette entreprise à croître et à prospérer.

Comment entrer dans la science des données ?

Les données sont un atout précieux pour chaque entreprise et sont considérées comme les plus chères. Vous pouvez entrer dans la science des données de différentes manières, par exemple en acquérant des compétences pour l'exploration de données, l'analyse, le nettoyage et l'interprétation.

Cependant, voici quelques sections dans un vaste champ interdisciplinaire que vous pouvez choisir de vous lancer.

• En tant que Data Scientist

  Le travail des data scientists consiste à trouver des données pertinentes, liées à l'entreprise ou liées aux ventes. Non seulement ils ont des compétences en affaires, mais ils savent également comment nettoyer, exploiter, structurer et présenter des données. Toutes les entreprises ont besoin d'une équipe de data scientists pour traiter, analyser et gérer des données volumineuses non structurées. Les résultats obtenus par les scientifiques sont ensuite analysés et utilisés pour prendre des décisions fondées sur des données.

• En tant qu'analyste de données

  Les analystes de données comblent essentiellement le fossé qui sépare généralement les analystes commerciaux de l'entreprise et les scientifiques des données. Ils reçoivent simplement les requêtes qui nécessitent des réponses basées sur les données. L'organisation utilise ensuite ces réponses pour élaborer une stratégie commerciale axée sur les données. Un analyste de données n'est pas seulement chargé de communiquer ses conclusions aux responsables du conseil d'administration, mais également de transformer les résultats analysés en éléments d'appel à l'action qualitatifs réalisables.

• En tant qu'ingénieur de données

  Les ingénieurs de données sont principalement responsables du traitement et de la gestion des données qui évoluent rapidement ou de manière exponentielle au fil du temps. Leur objectif principal est d'optimiser les pipelines de données, de déployer, de gérer et de transférer des données afin qu'elles puissent être transmises à un scientifique des données ou à un analyste de données.

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Cycle de vie de la science des données

Voici les points principaux :

• Découverte

  Avant de commencer tout projet de recherche, il est important de reconnaître les exigences, le budget et les spécifications du projet. En tant que data scientist, vous devez avoir la capacité de poser et de hiérarchiser les bonnes requêtes et questions. Ici, il vous suffit d'évaluer la main-d'œuvre, le budget, le temps et la technologie donnés. De plus, vous devrez peut-être également former un IH, connu sous le nom d'hypothèses initiales, et le mettre à l'épreuve.

• Préparation des données

  Dans la deuxième phase, vous avez besoin d'outils analytiques avancés (pas seulement des outils IB) ou d'un bac à sable pour effectuer une analyse globale du projet. Pour cela, vous devez modéliser vos données pour le pré-traitement. En fin de compte, vous extrayez, téléchargez et transformez les données directement dans le bac à sable.

  Le langage R pourrait vous aider à extraire, nettoyer et transformer des données. R fournit un aperçu afin que vous puissiez facilement établir une relation entre deux variables. Une fois les données propres et prêtes à être traitées, passez à la troisième phase.

• Planification du modèle

  Vous n'avez pas trouvé les tactiques et les méthodes pour énoncer une relation entre deux variables. Ces relations sont nécessaires pour établir la base des algorithmes que vous allez créer dans la phase suivante.

• Modélisme

  Cette phase est entièrement consacrée à l'utilisation des ensembles de données à des fins de test. Vous devez envisager des tests pour vous assurer que les outils utilisés sont suffisants pour exécuter les méthodes. Pour rendre les performances et les méthodes plus robustes, vous devez analyser les techniques d'apprentissage telles que le regroupement, l'association et la classification.

• Opérationnaliser

  Après avoir construit le modèle, vous devez soumettre les rapports techniques, les codes, les rapports, les briefings, etc. Toutes les données structurées vous aideraient à avoir une certaine vision des performances à un très petit niveau.

• Communiquer les résultats

  La dernière phase détermine si vous avez pu atteindre votre objectif ou non. Cette phase consiste à communiquer tous les résultats, les principales conclusions et les méthodes aux parties prenantes. Les résultats détermineraient si le projet est un échec ou un succès.

Processus de science des données

Il existe 5 processus majeurs pour créer des modèles à l'aide d'un langage d'apprentissage automatique et de techniques d'exploration de données. Chaque processus est bidirectionnel car il peut toujours faire un bouclage. Nous discuterons brièvement des processus.

• Buts

  L'identification des opportunités et des objectifs est la première étape vers un résultat basé sur les données. Pour commencer, vous devez créer une hypothèse et la tester.

• Acquérir

  La deuxième étape consiste à rechercher les données, à les acquérir puis à les préparer pour la construction du modèle.

• Construire

  Après cela, vous devez explorer les manières dont vous pourriez construire le modèle. Sélectionnez la meilleure méthode de modélisation.

  Utilisez certains ensembles de données pour tester et valider. Après cela, vous pouvez trouver des moyens de l'améliorer.

• Optimiser

  Surveillez les données traitées, analysez-les et améliorez-les pour obtenir les meilleurs résultats.

• Livrer

  Dans la dernière phase, vous devez fournir des informations significatives que vous avez tirées de vos découvertes. Cela aiderait les parties prenantes à élaborer des stratégies commerciales axées sur les données.

Outils de science des données

Un scientifique des données dispose d'un bac à sable d'outils pour effectuer son travail. Regardons quelques-uns de ses outils :

Le langage informatique ou de programmation joue un rôle essentiel dans ce domaine. Ainsi, un scientifique des données doit maîtriser les langages modernes tels que python, le langage R, Scala, Java, Julia, etc. Habituellement, il n'est pas nécessaire d'avoir des commandes sur tous ces langages mais d'avoir des commandes sur SQL, python et R la langue est très cruciale.

Pour les calculs statistiques, les scientifiques utilisent autant que possible des bibliothèques et des logiciels préexistants. Certains des logiciels et bibliothèques de base utilisés par ces scientifiques sont Numpy, Pandas, Shiny, D3 et ggplot2.

Pour les rapports et la recherche, ils utilisent généralement des frameworks tels que Jupyter, R markdown, Knitr et iPython. Il existe des outils associés que le scientifique utilise. Ce sont Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop, etc.

De plus, les experts savent également comment gérer les systèmes de gestion et de manipulation de bases de données.

( Lire aussi : Meilleurs outils de science des données)

Science des données pour les entreprises

Un expert en science des données doit également être un consultant en affaires. Lorsqu'ils travaillent avec des données, ils en apprennent tellement que personne d'autre ne peut le faire. Cela crée une opportunité pour les scientifiques de contribuer à l'élaboration des meilleures stratégies commerciales en partageant des connaissances et des idées utiles. Les informations sur les données ne sont rien d'autre que des piliers de soutien qui permettent aux scientifiques de présenter des résultats sous la forme de solutions.

Avantages de la science des données

Voici quelques avantages et livrables :

• La science des données est utilisée pour prédire les valeurs en fonction des ensembles de données et des entrées.
• Il peut être utilisé pour le regroupement et la détection de modèles.
• Cela nous aide à identifier la fraude ou la détection d'anomalies.
• Il permet la reconnaissance faciale, vidéo, image, audio et texte.
• Il aide à améliorer le score FICO.
• Cela peut également bénéficier à un marketing entièrement basé sur la démographie.
• Cela nous aide à suivre les ventes, les revenus et l'optimisation.

Défis de la science des données

Malgré d'énormes investissements, de nombreuses entreprises ne sont pas en mesure d'obtenir des informations significatives à partir de leurs données. L'environnement chaotique est la principale raison pour laquelle l'entreprise doit faire face aux défis de la science des données. Certains des défis sont :

• L'inefficacité des experts

  Les experts doivent accéder aux données avec l'autorisation de l'administration informatique, ils doivent attendre très longtemps avant de pouvoir commencer à travailler correctement. D'autres défis peuvent également affecter l'efficacité des scientifiques, comme la conversion linguistique.

• Pas d'accès aux modèles d'apprentissage automatique utilisables

  Certains des modèles d'apprentissage automatique ne peuvent pas être déployés ou recodés dans les applications. C'est pourquoi tout le travail devient la responsabilité du développeur de l'application.

• Les administrateurs informatiques consacrent plus de temps au support

  Une équipe de data scientists du service marketing n'utilise peut-être pas les mêmes outils que l'équipe des finances. Il faut donc beaucoup de temps aux administrateurs informatiques pour fournir un support aux data scientists.

Science des données contre. Analyse des données

L'analyse de données est-elle la même chose que la science des données ? Eh bien, tout dépend du contexte. Un expert utilise généralement des données brutes ou non structurées pour construire des algorithmes anticipés. Cela relève de la catégorie des analyses. Simultanément, l'interprétation de rapports déjà créés par un utilisateur métier non technique n'est pas considérée comme de la science des données. L'analyse de données est un terme très large.

Science des données contre. Apprentissage automatique

Même si le terme "apprentissage automatique" est profondément associé à la science des données, ils diffèrent légèrement. Les techniques d'apprentissage automatique utilisent une boîte à outils pour résoudre des problèmes ouverts d'esprit, mais il existe également d'autres méthodes dans cette catégorie, qui ne rentrent pas dans la grande catégorie de l'apprentissage automatique.

Science des données contre. Génie logiciel

L'ingénierie logicielle se concentre sur le développement de fonctionnalités, d'applications et de fonctions pour les utilisateurs finaux. Alors que la science des données ne concerne que le processus d'extraction, de collecte, d'analyse et de test de données non structurées et structurées.

Si vous voulez en savoir plus sur la différence, consultez cet article : Science des données ou génie logiciel - Comparaison

Big Data Vs. Science des données

Le big data est un terme très large. Il comprend essentiellement tout, comme l'exploration de données, le munging de données, le nettoyage de données, etc. De plus, le big data est une collection de données précieuses qui ne peuvent pas être stockées. Alors que la science des données concerne l'analyse prédictive, l'apprentissage en profondeur, les statistiques et l'obtention d'informations significatives à partir des données.

L'avenir de la science des données

On s'attend à ce que la valeur marchande de la science des données continue d'augmenter. Chaque entreprise, liée à l'algorithme, à la technologie, à l'intelligence artificielle, à la reconnaissance des formes et à l'apprentissage en profondeur, fournirait des emplois. Cependant, pour en profiter, vous pouvez vous inscrire à un Bootcamp de cheminement de carrière en science des données et apprendre toutes ses bases.

Tendances de la science des données

• Automatisation de la science des données telle que le nettoyage automatique des données et l'ingénierie des fonctionnalités.
• La sécurité et la confidentialité des données deviennent importantes de jour en jour.
• Le cloud computing permet à quiconque d'accéder et de stocker des données de grande taille avec une puissance de traitement illimitée.
• Après l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage et le traitement du langage naturel font leur chemin dans la science des données.

Ressources

Il existe de nombreuses ressources pour apprendre les bases. Deux d'entre eux sont :

• Science des données pour les entreprises Pdf

  Les entreprises affinent les services et les produits en utilisant la science des données. Par exemple, les données collectées auprès du centre de service d'assistance ou du centre d'appels sont collectées puis envoyées au scientifique des données et aux analystes de données pour obtenir des informations précieuses en tant que résultats. De plus, la logistique collecte des données liées aux conditions météorologiques et aux modèles de trafic pour optimiser la vitesse de livraison.

• Podcasts sur la science des données

  Les podcasts de science des données se concentrent sur les tendances et les actualités. Des sujets tels que l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et les données biaisées sont parmi les sujets les plus brûlants.

(Lire aussi : Meilleurs podcasts sur la science des données pour les débutants)

Dernières pensées

La science des données a un impact significatif sur la capacité d'une entreprise à atteindre ses objectifs commerciaux. Peu importe si ces objectifs sont stratégiques, opérationnels ou financiers, la science des données peut révéler de grandes découvertes grâce à des informations utiles et significatives sur les données.

Autres ressources utiles :

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