Introduction :
La science des données est devenue une technologie transformatrice du vingt et unième siècle. Beaucoup de gens aspirent à devenir data scientists, car c'est un métier bien rémunéré et exigeant. L'étude des données brutes est importante pour la science des données. C'est le processus d'extraction, d'évaluation, d'affichage, de gestion et de stockage des données afin de générer des perspectives. Ces perspectives aident les entreprises à prendre des décisions éclairées fondées sur les données. La science des données nécessite l'utilisation de données à la fois non structurées et organisées.
Quelle est la signification de la science des données ?
La science des données est l'application d'outils ou de techniques d'analyse innovants, ainsi que de concepts scientifiques, pour extraire des informations significatives de données brutes à utiliser dans la prise de décision en entreprise, la planification stratégique et diverses autres applications.
La science des données est un mélange de nombreuses disciplines telles que les statistiques, l'intelligence artificielle (IA), les méthodologies scientifiques et l'analyse de données. En science des données, des données significatives sont tirées de données brutes en utilisant tous ces domaines.
Qui est le data scientist ?
Une personne qui pratique la science des données s'appelle un data scientist.
Quelle est l'histoire en coulisses de la science des données ?
En 1962, le mathématicien américain John W. Tukey a exprimé pour la première fois l'objectif de la science des données. En 1974, Peter Naur l'a proposée sous le nom d'informatique.
Avec l'atelier inaugural Knowledge Discovery in Databases (KDD) et la création de la Fédération internationale des sociétés de classification dans les années 1980 et 1990, la science des données a commencé à faire des progrès considérables (IFCS).
Quel est le but de la science des données ?
La détermination principale de la science des données est de trouver des structures et des motifs dans les données. Elle utilise diverses techniques statistiques pour examiner, analyser et tirer des enseignements des données. De l'extraction des données à la préparation et au prétraitement, un data scientist doit inspecter minutieusement les données.
Ensuite, il a la responsabilité de construire des prédictions à partir des données. L'objectif d'un data scientist est de tirer des conclusions des données. [1]
Comment fonctionne la science des données ?
Le processus d'examen et d'exploitation des données est itératif plutôt que linéaire, mais voici comment se déroule généralement le développement en science des données pour un projet de modélisation de données :
Planification : pendant la phase de planification, nous définissons le projet et discutons de ses différents aspects.
Construire un modèle de données : Le data scientist utilise généralement diverses bibliothèques open source et outils de données pour construire le modèle d'apprentissage automatique. Grâce à eux, le data scientist construit un modèle.
Évaluer un modèle : les data scientists doivent avoir une satisfaction à 100 % et une confiance suffisante pour pouvoir évaluer le modèle selon différents aspects avant de le déployer.
Expliquer les modèles : Il n'a pas toujours été facile de décrire en termes humains les mécanismes fondamentaux des sorties des modèles d'apprentissage automatique, mais cela devient de plus en plus nécessaire. Les data scientists souhaitent que leur travail soit automatisé.
Déployer un modèle : Intégrer un modèle d'apprentissage automatique entraîné dans les systèmes concernés peut être une procédure difficile et longue. Cela peut être facilité en implémentant les modèles sous forme d'API évolutives et sécurisées, ou en utilisant des modèles d'apprentissage automatique intégrés aux bases de données.
Surveiller les modèles : Malheureusement, la simple installation d'un modèle n'est pas la fin de l'histoire. Après le déploiement, les modèles doivent être contrôlés en permanence pour vérifier qu'ils fonctionnent efficacement.[2]
Quels avantages la science des données offre-t-elle ?
- Elle est très populaire.
- Une pléthore de postes
- Un emploi bien rémunéré
- La science des données est une science malléable.
- La science des données améliore les données.
- Les data scientists bénéficient d'un grand respect.
Quels sont les inconvénients de la science des données ?
- La science des données est un terme flou.
- La science des données est presque impossible à saisir.
- Une quantité substantielle de connaissances du domaine est nécessaire.
- Des résultats inattendus peuvent survenir à cause de données arbitraires.
- La question de la confidentialité des données
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Available from: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Available from: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
Le processus de la science des données
- Définissez la question en termes métier.
- Collectez et nettoyez les données, généralement l'étape la plus longue.
- Explorez les données avec des graphiques et des statistiques.
- Modèle : choisissez et entraînez un modèle d'apprentissage automatique ; voir qu'est-ce que le machine learning.
- Évaluez le modèle sur des données qu'il n'a pas vues.
- Déployer et surveiller pour que les résultats restent utiles.
Compétences et outils
Statistiques, programmation (Python ou R), SQL, visualisation de données et connaissance du domaine. Les outils courants comprennent pandas, scikit-learn, les notebooks Jupyter et les tableaux de bord BI.
Exemples en entreprise
Prévision de la demande de produits, notation des prospects, détection de fraude, regroupement de clients et mesure du retour sur investissement marketing. Pour les détaillants, notre service d'analytique IA et prévision de la demande applique ces méthodes aux données de ventes.
Réponses rapides
La science des données est-elle la même chose que l'IA ?
Elles se recoupent. La science des données se concentre sur l'extraction d'informations à partir des données ; l'IA se concentre sur la création de systèmes qui exécutent des tâches de manière intelligente. L'apprentissage automatique appartient aux deux.
