Qu'est-ce que la science des données - tout ce que vous devez savoir

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Science des données - DevSkiller

À l'ère numérique dans laquelle nous vivons, la collecte, l'analyse et l'entreposage des données sont préjudiciables à la réussite d'une entreprise. Les entreprises reconnaissent que leur succès dépend de leur capacité à extraire des informations significatives des données des utilisateurs et à les appliquer dans leur stratégie. C'est là que les scientifiques des données interviennent. Pour vous aider à mieux comprendre ce qu'est la science des données et tout ce qui s'y rattache, nous avons créé cet article de "savoir-faire".

Qu'est-ce que la science des données ? Définition

Alors, qu'est-ce que la science des données exactement ?

La science des données est un domaine d'étude de l'informatique, avec un accent particulier sur l'utilisation de méthodes, de processus, d'algorithmes et de systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. L'informatique, quant à elle, est responsable de la construction du matériel et de la programmation des logiciels.

Grâce à l'utilisation d'outils d'analyse modernes et d'outils de visualisation des données, les scientifiques des données identifient des modèles dans le comportement des utilisateurs et influencent les décisions commerciales.

La science des données s'applique à la plupart des secteurs d'activité et présente un large éventail d'applications. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés par les scientifiques des données pour construire des modèles prédictifs afin d'identifier des modèles invisibles, de déduire des informations significatives et d'influencer les décisions commerciales.

Aujourd'hui, les data scientists doivent aller au-delà des compétences traditionnelles d'analyse des données, d'exploration des données et de programmation. Ils doivent également présenter les données dans un format attrayant et facile à lire avec des visualisations statiques, animées et interactives.

À quoi sert la science des données ?

Le monde des affaires observe un passage exponentiel des données structurées aux données non structurées. D'ici 2021, les données non structurées constitueront 80% des données collectées par les organisations. Ainsi, les entreprises qui ne disposent pas d'outils avancés d'exploration des données passent à côté de précieuses informations commerciales. Le besoin d'outils d'analyse de données plus complets pour analyser le big data est de plus en plus important.

La science des données utilise l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive et l'apprentissage automatique pour fournir aux entreprises des informations exploitables.

  • L'analyse prescriptive (un domaine relativement nouveau) fournit des conseils en quantifiant les effets des décisions futures et en donnant des avis sur les résultats possibles avant de prendre une décision. L'analytique prescriptive répond à la question "que devrions-nous faire ?
  • L'analyse prédictive utilise l'analyse statistique et les prévisions pour fournir aux entreprises des informations exploitables sur les résultats futurs. L'analyse prédictive fournit une réponse à la question "que pourrait-il arriver ?
  • L'apprentissage automatique est l'outil utilisé par les spécialistes des données pour automatiser les analyses prescriptives et prédictives afin d'identifier des modèles et des comportements. Les modèles d'apprentissage automatique sont divisés en deux sous-catégories : les prédictions et la découverte de modèles.
  • L'apprentissage automatique pour faire des prédictions identifie les tendances futures grâce à des données structurées et à l'apprentissage supervisé.
  • L'apprentissage automatique pour la découverte de motifs identifie les motifs cachés (données non structurées) dans un ensemble de données avant de faire des prédictions significatives (l'absence d'étiquettes ou de groupes en fait un apprentissage non supervisé).

Cycle de vie de la science des données

Le cycle de vie de la science des données se compose de cinq processus fondamentaux, chacun ayant sa propre tâche de traitement des données :

  • Capture - la collecte de données brutes, structurées et non structurées, à partir de toutes les sources pertinentes 
    • Acquisition de données
    • Saisie de données
    • Réception du signal
    • Extraction des données
  • Maintenir - les données brutes sont compilées et mises à disposition dans un format cohérent pour les modèles d'analyse, d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond. Cette étape comprend le nettoyage des données, la suppression des doublons et le reformatage des données.
    • Entreposage de données
    • Nettoyage des données
    • Mise en scène des données
    • Traitement des données
    • Architecture des données
  • Processus - Les scientifiques des données examinent les données préparées pour y déceler des modèles, des fourchettes et des biais afin de déterminer leur capacité d'analyse des données. 
    • Extraction de données
    • Regroupement/Classification
    • Modélisation des données
    • Synthèse des données
  • Analysez - C'est ici que se fait l'analyse des données. Les scientifiques des données appliquent des algorithmes d'analyse statistique, d'analyse prédictive, de régression, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour extraire des informations significatives des données collectées.
    • Exploratoire/Confirmatoire
    • Analyse prédictive
    • Régression
    • Extraction de texte
    • Analyse qualitative
  • Communiquer - le data scientist présente ses résultats de manière claire et structurée, généralement sous forme de tableaux, de graphiques et de rapports. Les visualisations de données permettent aux décideurs de comprendre plus facilement l'impact du big data sur leur activité.
    • Rapports sur les données
    • Visualisation des données
    • Intelligence économique
    • Prise de décision

Outils de science des données

Un data scientist est chargé de l'exploration des données, de la manipulation, du traitement et de la création de prédictions à partir de données supervisées et non supervisées. Pour ce faire, les scientifiques des données ont besoin de divers langages de programmation et outils statistiques.

Voici les 16 ressources de science des données les plus populaires parmi les data scientists :

  • D3.js
    • D3.js est une bibliothèque JavaScript permettant de créer des visualisations de données personnalisées dans un navigateur web. Elle peut être utilisée pour créer des visualisations de données interactives, animées, annotées et quantitatives.
  • SAS
    • SAS est un outil de gestion des données, d'analyse avancée, de business intelligence, d'analyse prédictive, etc.
  • Apache Spark
    • Un outil de traitement utilisé pour les charges de travail de type "big data", permettant d'analyser rapidement des ensembles de données de toute taille.
  • IBM SPSS
    • IBM SPSS est conçu pour analyser des données statistiques complexes.
  • BigML
    • Une plateforme évolutive d'apprentissage automatique.
  • Keras
    • Une interface de programmation API d'apprentissage profond open source, permettant aux spécialistes des données d'utiliser plus facilement la plateforme d'apprentissage automatique TensorFlow.
  • Matlab
    • Responsable de l'analyse des données et de la conception des systèmes et des produits.
  • PyTorch
    • Responsable de la formation de modèles d'apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux.
  • Julia
    • Un langage de programmation utilisé pour l'apprentissage automatique et diverses applications de science des données.
  • Ggplot2
    • Ggplot2 est un outil de visualisation de données pour le langage de programmation statistique R.
  • Tableau
    • Tableau est un autre outil de visualisation des données de business intelligence.
  • Jupyter
    • Une application web qui encourage les data scientists, les ingénieurs de données et les mathématiciens à collaborer à la création, l'édition et le partage de code.
  • Matplotlib
    • Une bibliothèque pour créer des visualisations de données dans des applications analytiques pour le langage de programmation Python.
  • NumPy
    • Fournit un ensemble de fonctions mathématiques et logiques et prend en charge l'algèbre linéaire, la génération de nombres aléatoires et d'autres opérations.
  • Pandas
    • Plateforme utilisée pour l'analyse et la manipulation des données.

Prérequis pour la science des données

Les éléments suivants compétences de base sont nécessaires pour exceller dans le domaine de la science des données :

  • Compétences statistiques et mathématiques
  • Compétences en codage et programmation
  • Compétences d'analyste commercial
  • Compétences en matière de visualisation des données
  • Compétences en matière d'analyse des données

Mais ce n'est pas tout. Un data scientist compétent doit également être capable de présenter ses conclusions aux décideurs de manière claire et cohérente. Un excellent storytelling et une bonne communication sont essentiels pour se démarquer des autres data scientists.

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La science des données et les autres disciplines

Cet article a abordé ce qu'est la science des données, son cycle de vie et les compétences nécessaires pour exceller dans cette profession. Voyons maintenant comment la science des données se compare à d'autres disciplines.

Science des données et analyse des données

La principale différence entre la science des données et l'analyse des données est la façon dont les données brutes sont utilisées.

Les analystes de données examinent de grands ensembles de données pour identifier les tendances, élaborer des graphiques et créer des présentations visuelles. En comparaison, les scientifiques des données sont responsables de la visualisation des données, de leur conception et de l'élaboration de nouveaux processus de modélisation et de production des données. Les analystes de données se concentrent généralement sur les données historiques, tandis que les scientifiques des données examinent les données structurées et non structurées.

Il est nécessaire que les analystes de données prouvent leurs connaissances en statistiques intermédiaires et fassent preuve de compétences en matière de résolution de problèmes.

Science des données et apprentissage automatique

La science des données se concentre sur l'extraction du sens des ensembles de données, et l'apprentissage automatique se concentre sur les outils et les techniques de construction de modèles capables d'apprendre par eux-mêmes à travers les données.

Un data scientist crée la méthodologie de recherche et la théorie derrière les algorithmes qu'un ingénieur en apprentissage automatique utilise pour construire des modèles.

Science des données et intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de niche de la science des données, une discipline plus large. L'intelligence artificielle est un ensemble d'algorithmes informatiques complexes qui imitent l'intelligence humaine.

La différence entre la science des données et l'intelligence artificielle est que la science des données implique l'analyse du prétraitement, la prédiction et la visualisation. L'IA, quant à elle, est le modèle prédictif capable de prévoir les événements.

Science des données et ingénierie des données

La principale différence entre la science des données et l'ingénierie des données est que les ingénieurs de données sont chargés de construire et de maintenir des systèmes et des structures qui stockent, extraient et organisent les données.

Les spécialistes des données analysent ensuite ces données pour prédire les tendances et fournir des informations commerciales précieuses.

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Demande de spécialistes des données

En 2021, la science des données était la compétence informatique qui connaissait la croissance la plus rapide, avec un taux de 295% croissance de la popularité... À titre de comparaison, Python arrive en deuxième position, avec une croissance de l'intérêt de 154%. Pour les professionnels du secteur, ce n'est pas une surprise, car les entreprises sont de plus en plus axées sur les données.

Graphique du rapport DevSkiller sur les compétences informatiques de pointe - demande de scientifiques des données

La science des données a fait son chemin dans presque tous les secteurs, des logiciels bancaires à la détection des transactions frauduleuses, en passant par la reconnaissance d'images et les systèmes de recommandation.

La demande croissante de data scientists qualifiés se manifeste également par l'augmentation des tâches de recrutement dans ce domaine. Selon le Rapport 2022 sur les principales compétences informatiquesEn 2009, les tâches de recrutement en science des données ont connu une augmentation de 158,83% sur notre plateforme de sélection technique, TalentScore. Elles ont été remplacées par Scala et Blockchain, dont les tâches ont augmenté de 261,11% et 216,67%.

Cependant, DevSkiller n'est pas la seule entreprise à observer cette croissance. Dans son dernier rapport, IBM fait état d'une 39% la croissance de la demande de scientifiques et d'ingénieurs spécialisés dans les données. Le rapport d'IBM reconnaît que, bien que le besoin de scientifiques, d'analystes et d'ingénieurs en données soit en hausse, ces postes sont parmi les plus difficiles à pourvoir. Les implications de ce constat soulèvent de sérieuses préoccupations pour les spécialistes des RH et les recruteurs chargés d'identifier les candidats appropriés.

Comment évaluez-vous les professionnels de la science des données pour le recrutement ?

Naturellement, à mesure que la demande de traitement et d'analyse des données augmente, le besoin de data scientists augmente également. Mais, pour tirer le meilleur parti des outils de business intelligence disponibles, les entreprises doivent embaucher des data scientists compétents.

La science des données étant un rôle pratique, les recruteurs et les spécialistes des RH doivent évaluer les compétences pratiques des data scientists et leur capacité à travailler sur des exemples concrets. De telles évaluations donnent un véritable aperçu de la façon dont les data scientists abordent un problème professionnel réel et de leur capacité à le résoudre.

Trouver et évaluer les compétences des scientifiques des données peut être accablant, surtout pour ceux qui ne sont pas des scientifiques des données ou des ingénieurs des données.

N'ayez crainte, car DevSkiller l'a compris et a créé le RealLifeTesting™ méthodologie. La méthodologie RealLifeTesting consiste à évaluer les compétences des data scientists sur la base de tests d'échantillons de travail axés sur le codage. En tant qu'employeur potentiel, vous pouvez évaluer la manière dont chaque candidat aborde les défis de la vie réelle et sa capacité à les résoudre.

Rappelez-vous, en science des données, la théorie est importante, mais, les meilleurs candidats sont ceux qui ont des compétences pratiques.

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Photo par Myriam Jessier sur Unsplash

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