La science des données est la clé de l’avenir de l’intelligence artificielle. Il peut faire de tous les concepts que vous voyez dans les films de science-fiction hollywoodiens une réalité.
La nécessité de stocker les données s’est accrue au fur et à mesure que le monde entrait dans l’ère du « big data ». Jusqu’en 2010, c’était le principal problème et la principale source de préoccupation des secteurs d’activité.
La création d’un cadre et de solutions de stockage de données était l’objectif principal. L’accent a été mis sur le traitement de ces données, maintenant que d’autres cadres ont résolu avec succès le problème du stockage.
Il est donc essentiel de comprendre ce qu’est la science des données et comment elle fonctionne pour en faire bénéficier votre entreprise. Commençons donc par le guide complet pour les débutants.
Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données consiste à extraire des informations utiles des données pour la prise de décisions commerciales, la planification stratégique et d’autres utilisations. Elle implique l’application d’outils d’analyse sophistiqués et de concepts scientifiques.
La science des données est un domaine qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour obtenir des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. Il s’agit d’utiliser des techniques statistiques et informatiques pour étudier et comprendre de vastes ensembles de données complexes, puis d’utiliser cette analyse pour prendre de bonnes décisions.
Les entreprises doivent de plus en plus comprendre ce phénomène, car il peut notamment les aider à améliorer leurs stratégies de marketing et de vente, à trouver de nouveaux débouchés commerciaux et à accroître leur efficacité opérationnelle.
Elles peuvent donner lieu à des avantages concurrentiels par rapport à d’autres entreprises. La science des données combine plusieurs domaines académiques, notamment :
- Ingénierie des données
- Préparation des données
- Exploration de données
- Analyse prédictive
- Apprentissage automatique
- Visualisation des données
- La programmation de logiciels, les mathématiques et les statistiques sont incluses.
Toutefois, des analystes de données moins expérimentés peuvent également être impliqués. Ce sont principalement des experts en science des données qui s’en chargent.
APPRENDRE À CONNAÎTRE : Techniques d’exploration de données
Importance de la science des données
Les organisations sont actuellement noyées sous les données. En combinant de nombreuses techniques, technologies et outils, la science des données permettra de tirer des conclusions pertinentes.
Les entreprises sont confrontées à de grandes quantités de données dans les domaines du commerce électronique, de la finance, de la médecine, des ressources humaines, etc. Ils les traitent tous à l’aide de technologies et de méthodes issues de la science des données.
Il permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données. Elle aide les entreprises à trouver des modèles et des tendances dans des ensembles de données massives afin d’améliorer leurs opérations, de faire des prévisions et de se développer.
Elle est importante pour la croissance et la prise de décision d’une organisation. La valeur de la science des données comprend :
- Il peut examiner les données relatives aux clients et découvrir des modèles et des tendances afin d’améliorer l’expérience des clients.
- Il peut évaluer les données opérationnelles afin d’accroître l’efficacité et de réduire les coûts.
- Il peut évaluer les données et fournir des informations permettant d’améliorer la prise de décision au sein de l’organisation.
- Elle peut aider à identifier de nouvelles opportunités et à développer de nouveaux biens et services.
- Il permet de détecter et de prévenir les cyberattaques en étudiant les données et en découvrant des modèles.
Processus de la science des données
La science du traitement des données fait référence aux actions et techniques des scientifiques pour analyser et comprendre les données, tirer des conclusions et résoudre des problèmes. En fonction de la question traitée et des objectifs de l’étude, les processus précis impliqués dans le processus de science des données peuvent changer.
Toutefois, plusieurs procédures standard sont fréquemment suivies dans le cadre de ce processus :
1. Obtenir l’information
La première étape consiste à déterminer le type de données à analyser. Ces données doivent ensuite être exportées vers un fichier Excel ou CSV.
2. Nettoyer les chiffres
C’est important parce qu’avant de pouvoir lire les données, il faut s’assurer qu’elles sont dans un état qui les rend faciles à lire, sans erreurs, sans valeurs manquantes ou erronées.
3. Analyser la situation
Les données sont analysées en les montrant différemment et en recherchant des modèles afin de déceler toute anomalie. Pour analyser les données, vous devez prêter une attention particulière aux détails pour voir si quelque chose ne va pas.
4. Apprentissage automatique ou modélisation
Sur la base des données à analyser, un ingénieur de données ou un scientifique rédige des instructions à l’intention de l’algorithme d’apprentissage automatique. L’algorithme utilise ces instructions de manière répétée pour obtenir la bonne sortie.
5. Utilisation des données
Au cours de cette étape, vous montrez à l’organisation ce que vous avez trouvé et ce que cela signifie. Votre capacité à communiquer vos résultats est la compétence la plus importante.
Objectif de la science des données
La science des données vise à tirer des informations et des connaissances des données afin de faciliter la prise de décision et de résoudre des problèmes. Elle utilise plusieurs outils et méthodes issus d’autres disciplines, telles que l’informatique, les statistiques et l’apprentissage automatique, afin d’analyser et d’interpréter des ensembles de données vastes et complexes.
Voici quelques exemples spécifiques de cet objectif :
- Analyse descriptive
Il aide à montrer avec précision les points de données pour tout modèle qui peut émerger et qui répond à tous les critères des données. Il s’agit de classer, d’arranger et de modifier des données afin de générer des connaissances sur les données saisies. En outre, il s’agit de transformer des données brutes en un format compréhensible.
- Analyse prédictive
Il prédit les résultats futurs à l’aide de données antérieures et de diverses approches, notamment l’exploration de données, la modélisation statistique et l’apprentissage automatique. L’analyse prédictive utilise les tendances des données pour détecter les risques et les opportunités pour les entreprises.
- Analyse diagnostique
Pour comprendre les raisons d’un événement, il faut mener une enquête approfondie. Elle est décrite à l’aide de corrélations, d’analyses approfondies, d’exploration de données et de découverte. Diverses opérations et transformations de données peuvent être appliquées à une collection donnée afin de trouver des modèles spécifiques dans chaque méthode.
- Analyse normative
L’analyse prescriptive améliore les données prédites. Il indique ce qui va se passer et suggère comment y faire face. Il peut prédire les résultats et recommander le meilleur plan d’action. Le traitement des événements complexes, les réseaux neuronaux, la modélisation, l’analyse des graphes et les moteurs de recommandation à base d’apprentissage automatique sont utilisés.
Les prérequis de la science des données
En fonction du poste ou du rôle, différentes compétences et connaissances sont nécessaires pour réussir dans le domaine de la science des données. Toutefois, plusieurs domaines de connaissances et de compétences générales sont essentiels pour réussir dans ce domaine :
- Statistiques : Grâce à des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique, il utilise les statistiques pour identifier et convertir les modèles de données en informations pertinentes.
- Programmation : SQL, R et Python sont les langages de programmation les plus populaires. Une bonne maîtrise de la programmation est essentielle pour mener à bien un projet de science des données.
- Apprentissage informatique : L’apprentissage automatique, qui en est un élément clé, permet d’effectuer des prévisions et des estimations précises. Si vous voulez réussir dans ce domaine, vous devez très bien comprendre l’apprentissage automatique.
- Bases de données : Dans ce domaine, il est essentiel de bien comprendre le fonctionnement des bases de données et d’être capable de gérer et d’extraire des données.
- Modélisation : En utilisant des modèles mathématiques basés sur les données que vous connaissez déjà, vous pouvez calculer et anticiper rapidement. La modélisation permet d’identifier l’algorithme qui traitera le plus efficacement un problème donné et d’apprendre à former ces modèles.
Applications de la science des données
La science des données est utilisée dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples d’applications spécialisées :
- Les soins de santé : Il analyse les données des patients pour découvrir des modèles qui peuvent aider à diagnostiquer et à traiter les maladies. Il améliore les opérations de soins de santé et permet de réaliser des économies.
- Finance : Il s’agit d’analyser les données financières afin de découvrir les tendances et les modèles qui éclairent les stratégies d’investissement et de gestion des risques.
- Marketing : Il analyse les données des consommateurs afin de découvrir des modèles et des tendances susceptibles d’améliorer les campagnes de marketing et l’expérience des clients.
- Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Elle examine les données relatives au transport et à la logistique afin d’améliorer les opérations et de réaliser des économies.
- Le commerce électronique : Il analyse les données des clients afin de découvrir des modèles et des tendances pour des suggestions de produits et des initiatives de marketing.
- Transport : Il analyse les données relatives au trafic et au système de transport afin d’améliorer les opérations et de trouver des moyens de réduire les coûts dans le domaine des transports.
Conclusion
La science des données permet d’extraire des connaissances et des idées à partir de données organisées et non structurées en utilisant des méthodes, des procédures, des algorithmes et des systèmes scientifiques. Utiliser des méthodes statistiques et informatiques pour évaluer et interpréter des ensembles de données complexes et prendre des décisions éclairées.
Les scientifiques des données collaborent en équipe avec des professionnels de l’informatique, des statistiques et des professions spécifiques à un domaine comme la finance, le marketing et les soins de santé, puisqu’il s’agit d’un domaine interdisciplinaire.
Elle est utilisée dans de nombreuses entreprises pour prendre des décisions, améliorer les opérations et trouver de nouvelles opportunités. La programmation, les statistiques, l’apprentissage automatique, la visualisation des données et la connaissance du domaine sont nécessaires.
La science des données aide les entreprises à prendre de meilleures décisions et à se développer grâce à des informations fondées sur des données. QuestionPro Research fournit des outils d’étude de marché et d’analyse des parties prenantes pour collecter des données. Il dispose de plusieurs fonctions et outils pour aider les organisations à produire et à diffuser des enquêtes, à analyser et à interpréter les résultats, et à prendre des décisions éclairées sur la base de la recherche.
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