Qu'est-ce que la science des données ? Un guide complet.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine qui combine les connaissances du domaine, les capacités de programmation et les connaissances en mathématiques et en statistiques pour extraire des informations utiles des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour les nombres, le texte, les images, la vidéo, l'audio et d'autres données pour créer des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'exécuter des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine.

Toute organisation prétendrait être engagée dans une sorte de science des données, mais qu'est-ce que cela implique ? La science des données est consacrée à l'extraction d'informations propres à partir de données brutes pour la formulation d'informations exploitables. Le domaine se développe si rapidement et révolutionne tant de secteurs qu'il est difficile de clôturer ses capacités avec une description formelle, mais en général, la science des données est consacrée à l'extraction d'informations propres à partir de données brutes pour la formulation d'informations exploitables.

Nos données numériques, surnommées le « pétrole du XXIe siècle », sont les plus importantes dans le domaine. Dans l'industrie, la science et notre vie quotidienne, il a des avantages incalculables. Votre trajet domicile-travail, votre dernière recherche Google pour le café le plus proche, votre publication Instagram sur ce que vous avez mangé et même les données de santé de votre tracker de fitness sont tous pertinents pour divers ensembles de données.

scientifiques sous diverses formes La science des données est chargée de nous apporter de nouveaux biens, de fournir des informations révolutionnaires et de rendre nos vies plus confortables en passant au crible de vastes lacs de données, à la recherche de corrélations et de tendances.

À LIRE : Pourquoi la science des données est-elle importante ?

Compétences en science des données

Cette section de « Qu'est-ce que la science des données ? » L'article vous donne une idée des compétences et des outils utilisés par les personnes dans différents domaines de la science des données.

Que fait un Data Scientist ?

Un scientifique des données examine les données de l'entreprise afin d'en tirer des informations exploitables. En d'autres termes, un scientifique des données résout les défis de l'entreprise en suivant un ensemble de procédures, notamment :

• Pour mieux comprendre le problème, posez les bonnes questions.
• Obtenez des données à partir de diverses sources, y compris des données d'entreprise, des données publiques, etc.
• Traitez les données brutes et transformez-les en un format prêt pour l'analyse.
• Introduisez les données dans le système analytique, qui peut être un algorithme d'apprentissage automatique ou un modèle statistique.
• Préparer les constatations et les conclusions à partager avec les parties concernées.

Comment fonctionne la science des données ?

La science des données implique un large éventail de disciplines et de domaines d'expertise afin de fournir une vision complète, approfondie et raffinée des données brutes.

Pour passer efficacement au crible des masses d'informations confuses et ne communiquer que les éléments les plus vitaux qui contribueront au progrès et à la productivité, les scientifiques des données doivent être compétents dans tous les domaines, de l'ingénierie des données aux mathématiques, en passant par les statistiques, l'informatique avancée et les visualisations.

Pour construire des modèles et faire des prédictions à l'aide d'algorithmes et d'autres techniques, les scientifiques des données s'appuient fortement sur l'intelligence artificielle, en particulier ses sous-domaines de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur.

En général, la science des données a un cycle de vie en cinq étapes qui comprend :

1. Capture : la collecte de données, la saisie de données, la réception de signaux et l'extraction de données sont tous des exemples de capture de données.
2. Maintenir : l'entreposage des données, le nettoyage des données, la mise en scène des données, l'analyse des données et l'architecture des données doivent tous être maintenus.
3. Processus : l'exploration de données, le regroupement/la classification, la modélisation des données et la synthèse des données sont toutes des étapes du processus.
4. Communiquer : la création de rapports de données, la visualisation de données, l'informatique décisionnelle et la prise de décision sont toutes des choses qui doivent être communiquées.
5. Analyser : l'exploration/confirmation, l'analyse prédictive, la régression, l'exploration de texte et l'analyse qualitative sont toutes des exemples d'analyses.

Les cinq étapes nécessitent des stratégies, des services et, dans certains cas, des ensembles de compétences uniques.

Utilisations de la science des données

La science des données nous permet d'atteindre de grands objectifs qui étaient auparavant impossibles ou qui demandaient beaucoup de temps et d'efforts.

À QUOI PEUT ÊTRE UTILISÉE LA SCIENCE DES DONNÉES ?

• Détecter les anomalies (fraude, maladie, crime, etc.)
• Prise de décision et automatisation (vérification des antécédents, solvabilité, etc.)
• Classifications (dans un serveur de messagerie, cela peut signifier trier les e-mails dans des dossiers « importants » et « indésirables »)
• Prédictions (ventes, revenus et fidélisation de la clientèle)
• Reconnaissance de modèles (modèles météorologiques, modèles de marchés financiers, etc.)
• Appréciation (visage, voix, texte, etc.)
• Observations et suggestions (basées sur les préférences apprises, les moteurs de recommandation peuvent vous renvoyer vers des films, des restaurants et des livres que vous pourriez aimer)

Voici quelques exemples de la façon dont les entreprises utilisent la science des données pour innover dans leurs industries, développer de nouveaux produits et améliorer l'environnement qui les entoure.

Soins de santé

Dans le secteur de la santé, la science des données a permis de nombreuses percées. Les professionnels de la santé découvrent de nouvelles façons de comprendre la maladie, de pratiquer la médecine préventive, de diagnostiquer les maladies plus rapidement et d'explorer de nouvelles options de traitement grâce à un vaste réseau de données désormais disponible via tout, des DME aux bases de données cliniques en passant par les trackers de fitness personnels.

Voitures autonomes

L'analyse prédictive est utilisée par Tesla, Ford et Volkswagen dans leur dernière ère de véhicules autonomes. Des milliers de minuscules caméras et capteurs sont utilisés dans ces voitures pour transmettre des informations en temps réel. Les voitures autonomes peuvent s'adapter aux limites de vitesse, éviter les changements de voie risqués et même transporter des passagers sur le chemin le plus court grâce à l'apprentissage automatique, à l'analyse prédictive et à la science des données.

Logistique

UPS utilise l'analyse des données pour améliorer la productivité à la fois au sein de l'entreprise et le long de ses itinéraires de distribution. L'outil ORION (On-road Integrated Optimization and Navigation) de la société crée des itinéraires optimisés pour les chauffeurs-livreurs en fonction de la météo, du trafic, de la construction et d'autres facteurs à l'aide de modèles et d'algorithmes mathématiques fondés sur la science des données.

Chaque année, la science des données devrait permettre à l'entreprise de logistique d'économiser jusqu'à 39 millions de gallons de carburant et plus de 100 millions de kilomètres de livraison.

Divertissement

Vous êtes-vous déjà demandé comment Spotify semble toujours savoir exactement quelle chanson vous recherchez ? Ou comment Netflix sait exactement quelles émissions vous aimerez regarder en rafale ? Le géant du streaming musical organisera soigneusement des listes de chansons en fonction du genre musical ou du groupe que vous utilisez actuellement en utilisant la science des données.
Vous êtes-vous mis à la cuisine ces derniers temps ? L'agrégateur de données de Netflix détectera votre besoin d'inspiration culinaire et vous proposera des émissions appropriées à partir de sa vaste bibliothèque.

Finance

Le secteur financier a économisé des millions de dollars et un temps incalculable grâce à l'apprentissage automatique et à la science des données. Le traitement du langage naturel (NLP) est utilisé par la plate-forme Contract Intelligence (COiN) de JP Morgan pour traiter et extraire des données vitales d'environ 12 000 accords de crédit commercial par an.

Ce qui aurait nécessité 360 000 heures de travail manuel est désormais réalisé en quelques heures seulement grâce à la science des données. De plus, des entreprises de technologie financière telles que Stripe et PayPal investissent activement dans la science des données afin de développer des logiciels d'apprentissage automatique capables d'identifier et de prévenir facilement la fraude.

La cyber-sécurité

Toute industrie bénéficie de la science des données, mais la cybersécurité peut être la plus pertinente. Kaspersky Lab, une entreprise internationale de cybersécurité, utilise la science des données et l'apprentissage automatique pour détecter plus de 360 ​​000 nouveaux échantillons de logiciels malveillants chaque jour. La capacité de la science des données à identifier et à apprendre de nouvelles méthodes de cybercriminalité en temps réel est essentielle à notre sécurité potentielle.

Jeux

La science des données est également utilisée pour créer des jeux vidéo et informatiques, ce qui a élevé l'expérience de jeu vers de nouveaux sommets.

Conclusion

Dans la décennie à venir, les données seront le pétrole des entreprises. Les entreprises peuvent désormais estimer la croissance future et évaluer les menaces potentielles en intégrant des techniques de science des données dans leurs opérations. Si une carrière en science des données vous intéresse, c'est le moment de vous lancer.

Avez-vous des questions sur cet article sur "Qu'est-ce que la science des données ?" ? Si oui, merci de le poster dans la section des commentaires de l'article. Nos experts vous aideront à résoudre vos problèmes dans les plus brefs délais.