Science des données : tout ce que vous devez savoir

La science des données est le domaine qui recueille, stocke et analyse des informations sur les choses pour obtenir des informations précieuses.

Les entreprises se sont engagées dans des activités de science des données depuis longtemps, mais l'explosion récente des données des utilisateurs d'Internet et l'infrastructure cloud moins chère ont créé un boom dans l'industrie.

Par rapport à des disciplines similaires, la science des données est relativement nouvelle et en constante évolution. Ainsi, il offre également beaucoup d'espoir en tant que cheminement de carrière pour l'avenir.

Cet article répertorie tout ce que vous devez savoir sur la science des données et ses avantages pour vous ou votre entreprise.

Pourquoi la science des données ?

La demande de spécialistes des données ne cesse de croître, c'est donc une bonne raison de se lancer sur le terrain. Une autre bonne raison est que la science des données rapporte relativement bien, vous n'avez donc pas à vous soucier de vos revenus.

De plus, vous pouvez travailler en tant que data scientist dans de nombreux secteurs, vous n'êtes donc pas limité à une seule industrie. Appliquez simplement vos compétences analytiques pour trouver des modèles et examiner les performances des services financiers à la logistique, la fabrication, les télécommunications, les soins de santé, etc.

Applications de la science des données

La science des données est un vaste domaine qui s'applique à de nombreuses industries, ses applications potentielles sont donc vastes.

Voici les applications les plus populaires de la science des données :

• Détection des fraudes et des risques – Il s’agit de l’une des premières applications de la science des données. La collecte et l'analyse de différents ensembles de données ont permis finance aux entreprises de mieux éviter et gérer les créances irrécouvrables et les pertes. Il est également devenu possible de repérer facilement les transactions présentant un fort risque de fraude.
  
• matière de soins de santé – La science des données est également utilisée dans la recherche médicale pour établir les liens entre la génétique, certaines maladies et leurs réponses aux médicaments. Il est également utilisé dans le développement de médicaments en utilisant des simulations de modèles pour prédire les résultats futurs des médicaments.
  
• Reconnaissance d'image – Ceci est une autre application très populaire de la science des données. La reconnaissance d'images fait référence à l'identification de modèles dans des ensembles de données d'images tels que des images et des vidéos, et elle offre de nombreuses applications futures prometteuses.
  
• Moteur de recherche – La science des données joue également un rôle important dans la présentation des résultats que vous voyez des moteurs de recherche tels que Google et Bing. Les algorithmes utilisés ici comparent des milliards de pages pour trouver les meilleurs résultats pour chaque terme de recherche. Ils peuvent également suivre les clics des utilisateurs pour mieux personnaliser les résultats au fil du temps.
  
• logistique – L'optimisation des itinéraires à l'aide de la science des données peut aider les entreprises à économiser beaucoup d'argent et à réduire leurs coûts d'exploitation.
  
• Systèmes de recommandation – Cela s'appuie sur les données de toutes vos activités passées pour essayer de prédire les prochaines meilleures choses qui pourraient vous intéresser. Les systèmes de recommandation sont partout, de Netflix à Spotify, Amazon, Twitter, etc.
  
• Reconnaissance vocale – Semblable aux systèmes de reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale utilise la science des données pour permettre aux machines de comprendre la parole humaine.
  
• Publicité – La publicité ciblée n'est rendue possible que par la science des données, car elle repose sur de grandes quantités de données démographiques et psychographiques des utilisateurs.

Science des données vs statistiques

La science des données et les statistiques ont beaucoup en commun, cependant, il existe de nombreuses différences entre les deux disciplines.

Pour commencer, les statistiques sont une discipline principalement mathématique, qui vise à recueillir et à interpréter des données quantitatives. La science des données, quant à elle, s'appuie sur un large éventail de disciplines allant des mathématiques à l'informatique, en passant par la banque de données, etc.

La science des données traite également des ensembles de données beaucoup plus volumineux que les statistiques. La plupart des modélisations statistiques se produisent avec des quantités de données relativement petites, tandis que les scientifiques des données doivent souvent traiter de grandes quantités de données qui tiennent sur plusieurs ordinateurs.

Enfin, alors que les statistiques se concentrent principalement sur la conclusion sur le monde à partir des données disponibles, la science des données se concentre principalement sur la dérivation de la signification prédictive et des optimisations à partir des données disponibles.

Science des données contre intelligence artificielle

Science des données et intelligence artificielle sont deux termes qui se chevauchent souvent. Mais alors qu'ils sont liés, ils ne sont pas les mêmes.

La science des données est une approche globale de la collecte, de la préparation et de l'analyse des données pour en tirer des informations tout en intelligence artificielle est la mise en œuvre d’algorithmes prédictifs pour obtenir des informations.

L'intelligence artificielle fait partie de la science des données, le terme générique pour toutes les méthodes et modèles connexes de travail avec les mégadonnées.

Comment fonctionne un scientifique des données

Le travail d'un data scientist peut être divisé en quatre grandes sections, à savoir :

• La collecte et le stockage des données
• L'analyse et l'interprétation des données
• La construction d'outils et de modèles pour faire des prédictions à partir de données
• Visualisation des données et reporting

Compétences nécessaires pour la science des données

• L'univers social – Discipline auto-explicative.
  
• Machine Learning – L'application d'algorithmes en mode apprentissage à de grands ensembles de données dans la recherche de motifs, souvent réalisée en langage Python.
  
• Modélisation des données – La méthode d'organisation et de gestion de grandes quantités de données pour en tirer des enseignements.
  
• Génie logiciel – Le processus de création d'algorithmes qui traitent d'énormes quantités de données pour générer des informations. Les outils populaires incluent Python et R.
  
• Statistique – Votre capacité à produire des informations significatives à partir d'un ensemble de données.
  
• Banque de données – La possibilité de stocker et de récupérer des données à partir de systèmes simples tels que des feuilles de calcul Excel vers des bases de données SQL plus complexes.

Comment devenir un scientifique des données

Le moyen le plus simple de devenir un scientifique des données est d'obtenir d'abord un baccalauréat dans un domaine pertinent, tel que la science des données, l'informatique, les mathématiques ou les statistiques, puis de suivre le guide étape par étape pour les non-titulaires d'un diplôme dans le paragraphe suivant.

Comment obtenir un emploi en science des données sans diplôme

Il est également possible de décrocher un emploi en science des données sans diplôme. L'important est que vous sachiez ce que vous faites et que vous puissiez fournir un bon travail une fois embauché.

Voici les étapes dont vous aurez besoin pour décrocher un emploi en science des données sans diplôme :

1. Maîtriser les compétences de base – Cela inclut des matières telles que les mathématiques, les statistiques, les probabilités, l'analyse de données, l'informatique et les bases de la programmation telles que Git.
   
2. Maîtriser les bases de la science des données – Ensuite, vous devrez maîtriser des compétences spécifiques à la science des données, telles que les langages R et Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
   
3. Inscrivez-vous à un bootcamp ou à un cours - Avoir une certification professionnelle dans l'industrie de la science des données prouvera votre dévouement à tout employeur potentiel. Pensez donc à obtenir les certifications IBM, DASCA, Open CDS ou Microsoft Azure.
   
4. Construisez votre portefeuille – Bien que les certificats ne constituent pas une preuve à 100 % de votre capacité à livrer, un portefeuille de précédents emplois est. Vous devrez donc montrer de quoi vous êtes capable en constituant un portfolio, de préférence en ligne et sur une plateforme comme GitHub. Cela peut inclure tout, des projets personnels au travail bénévole, en passant par les stages et les emplois connexes.
   
5. Améliorez vos compétences d'entrevue - C'est la dernière compétence dont vous avez besoin une fois que votre CV devient impressionnant et vous fait gagner des entretiens.
   
6. À la recherche d'emplois – La dernière partie du puzzle. Vous devez vous mobiliser activement et faire bouger les choses.

Liste des emplois en science des données

Les scientifiques des données travaillent dans une gamme d'industries et avec des objectifs différents, ce qui signifie qu'ils ont souvent des rôles professionnels légèrement différents. Cependant, la description de poste énumérera souvent en détail les tâches attendues du data scientist.

Voici quelques-uns des plus populaires :

• Data Analyst
• Architecte de données
• Data Engineer
• Data Scientist
• Administrateur de base de données
• Business Analyst
• Analyste quantitatif
• Responsable données et analytique
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Statisticien

Liste des outils de science des données

Il existe des tonnes d'outils de science des données, mais voici les plus populaires.

• Tensorflow - Plate-forme d'apprentissage automatique populaire.
• Jupiter – Basé sur le Web environnement de développement intégré pour plus de 40 langues.
• R – Une statistique informatique et langage de programmation graphique.
• Posit R Studio – Environnement de développement intégré pour R.
• Python - Langage de programmation d'analyse et d'automatisation de données populaire.
• RapidMiner – Plateforme de science des données pour les entreprises.
• GrosML - Plate-forme d'apprentissage automatique simple.
• Scikit-apprendre – Outil d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive des données.
• informatique – Outil d'intégration de données.
• AWSRedshift – Entreposage de données évolutif pour le cloud
• Cognos – Outil de reporting analytique d'IBM.
• matplotlib – Bibliothèque de visualisation pour le langage de programmation Python.
• Apache Spark - Moteur de banque de données à grande échelle pour l'analyse et l'apprentissage automatique.
• Apache Hadoop – Cadre pour le traitement distribué de grands ensembles de données.
• Cornac – Plate-forme d'apprentissage automatique d'Apache
• Azure ML studio – IDE basé sur le Web pour les scientifiques des données
• Tableau – Outil d'analyse et de visualisation des données.
• Excel – Logiciel tableur de Microsoft.
• Plotly – Gratuit et open-source bibliothèque graphique pour Python
• Google Graphiques – Outil de visualisation de données gratuit et puissant.
• Infogramme – Outil de visualisation et de reporting intuitif.

Foire Aux Questions (FAQ)

Pour aller plus loin

En atteignant la fin de cet article sur la science des données et ce que cela signifie pour vous et votre entreprise, vous devriez avoir acquis une ou deux informations utiles.

La science des données continuera de croître, y compris ses applications, ses opportunités d'emploi et son impact économique. Il est donc préférable de s'adapter maintenant, si ce n'est pas déjà fait.