science des données

Science des données

Tracy Sadoun

Tracy Sadoun

3 min

Moore en 1991 définissait la statistique comme science des données. Ainsi, c’est  une discipline qui passe par l’utilisation de fonctionnalités issus de différents domaines comme les mathématiques, l’informatique ou les statistiques par exemple.

 

La Science des données a pour but de permettre à une entreprise d’analyser les données brutes pour les transformer en informations utiles pour résoudre des problèmes que l’entreprise pourrait rencontrer. En ce sens, la science des données utilise des moyens algorithmiques ou scientifiques pour extraire ces informations à partir de données ordonnées ou non. Elle est souvent associée au Big Data.

Au sein de la science des données, on retrouve notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage statistique, la programmation, la modélisation d’incertitude, le stockage de données data et le calcul à haute performance.

La science des données ou Data Science : c’est quoi ?

La science des données est un mélange entre la data, la mise en place d’algorithmes et la technologie. Tous ces éléments ont pour objectif la résolution de problèmes complexes. Au sein de ce mix, on peut trouver notamment de grandes quantités d’informations non identifiées stockées dans des Data Warehouses des entreprises. Plus clairement, la science des données a pour but d’étudier des données brutes afin d’en créer une valeur.

 Premièrement, la Data Science permet de trouver des insights au cœur des données. En plongeant dans ces informations, le Data Scientist sera capable d’en déduire des tendances et des comportements complexes. Ceci permettra de faire remonter à la surface des informations pour aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.

 Par exemple, Netflix utilise la science des données pour découvrir les tendances de visionnage de ses films et séries et ainsi savoir ce qui génère l’intérêt des utilisateurs, pour ensuite pouvoir décider quelles séries réaliser ou non.

La science des données : comment ça fonctionne ?

Pour obtenir ces informations, les experts data explorent premièrement les données. Ainsi, le Data Scientist par exemple  mène l’enquête pour comprendre les groupes à établir au sein des données. Dès lors, le scientifique de la donnée doit donc faire preuve d’un esprit d’analyse. La science des données est donc essentielle pour aider l’entreprise dans sa stratégie : les Data Scientists jouent le rôle de consultants.

La science des données : quelles sont les qualités à avoir pour en faire son métier?

La Data Science regroupe trois grands domaines : les mathématiques, la technologie, et le business. Tout d’abord, l’étude de données et la création d’un Data Product demande une capacité à comprendre les ensembles de données à travers un prisme quantitatif. Les relations entre les données peuvent être soulignées mathématiquement. Ainsi, certains problèmes que rencontrent les entreprises doivent être résolus par des modèles analytiques issus de l’étude de mathématiques.

Beaucoup pensent que la science des données est entièrement liée aux statistiques. Néanmoins, elles ne sont pas l’unique forme de mathématiques nécessairement utilisée : beaucoup d’algorithmes de Machine Learning utilisent l’algèbre linéaire par exemple

Ainsi et de manière générale, un bon scientifique de la donnée  doit avoir un savoir assez développé en mathématiques.

 Le Data Scientist doit aussi faire preuve d’une grande créativité technologique. En effet, il utilise la technologie pour étudier de grandes quantités de données en utilisant des algorithmes de grandes difficultés et résoudre des problèmes difficiles. Ainsi, le responsable des sciences des données a besoin de savoir coder, créer des prototypes de solutions et les intégrer à des systèmes. Parmi les langages les plus utilisés pour la science des données, on relève Python et SQL. Moins fréquents mais tout de même utilisés, on pourra noter aussi Java, Scala, ou encore Julia.

La science des données : ça m’intéresse !

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