{"id":246752,"date":"2024-08-02T05:30:00","date_gmt":"2024-08-02T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=246752"},"modified":"2024-07-25T09:28:50","modified_gmt":"2024-07-25T09:28:50","slug":"arithmetique-et-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/arithmetique-et-data-science","title":{"rendered":"Arithm\u00e9tique : tout savoir sur le socle invisible de la Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"246752\" class=\"elementor elementor-246752\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79087d9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"79087d9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3424662 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3424662\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">L\u2019arithm\u00e9tique est une branche fondamentale des math\u00e9matiques, traitant des propri\u00e9t\u00e9s \u00e9l\u00e9mentaires des nombres et des op\u00e9rations de base. Souvent per\u00e7ue comme un simple outil de calcul, elle joue en r\u00e9alit\u00e9 un r\u00f4le \u00e9l\u00e9mentaire dans la Data Science et l\u2019IA. D\u00e9couvrez tout ce qu\u2019il faut savoir !<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-186dd20 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"186dd20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Trouvant ses racines dans les civilisations anciennes, remontant \u00e0 plus de 20 000 ans, l\u2019arithm\u00e9tique est souvent consid\u00e9r\u00e9e comme <strong>la branche la plus \u00e9l\u00e9mentaire des math\u00e9matiques<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pourtant, il s\u2019agit aussi d\u2019un pilier fondamental de nombreuses disciplines <strong>scientifiques<\/strong> et <strong>techniques<\/strong>. C\u2019est notamment le cas de la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/la-data-science-peut-tout-faire-meme-chauffer-votre-piscine\">Data Science<\/a>, o\u00f9 elle joue un r\u00f4le majeur et bien souvent sous-estim\u00e9\u2026<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alors, quelle est son utilit\u00e9 pour la science des donn\u00e9es, et comment les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/devenir-data-scientist-comment-faire\">Data Scientists<\/a> l\u2019exploitent-ils au quotidien ? C\u2019est ce que vous allez d\u00e9couvrir dans la suite de ce dossier !<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba1fe90 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ba1fe90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tout apprendre de l'arithm\u00e9tique<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b521ce1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b521ce1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-157ad04 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"157ad04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que l\u2019arithm\u00e9tique ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5659028 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5659028\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les toutes premi\u00e8res traces de calculs arithm\u00e9tiques ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9couvertes sur des os entaill\u00e9s datant du pal\u00e9olithique sup\u00e9rieur.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au fil des si\u00e8cles, les syst\u00e8mes de <strong>num\u00e9ration<\/strong> et les m\u00e9thodes de <strong>calcul<\/strong> se sont d\u00e9velopp\u00e9s dans diverses cultures, de l\u2019\u00c9gypte ancienne \u00e0 la M\u00e9sopotamie, en passant par la Gr\u00e8ce antique et l\u2019Inde.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le terme \u00ab arithm\u00e9tique \u00bb lui-m\u00eame vient du grec \u00ab arithmos \u00bb qui signifie \u00ab nombre \u00bb. Les Grecs anciens, notamment <strong>Pythagore<\/strong> et ses disciples, ont grandement contribu\u00e9 \u00e0 l\u2019avancement de cette discipline.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elle repose sur quatre op\u00e9rations fondamentales : <strong>l\u2019addition, la soustraction, la multiplication et la division<\/strong>. Ces op\u00e9rations forment la base de tous les calculs math\u00e9matiques plus avanc\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par ailleurs, l\u2019arithm\u00e9tique s\u2019int\u00e9resse \u00e9galement aux propri\u00e9t\u00e9s intrins\u00e8ques des nombres. On distingue par exemple les <strong>nombres pairs et impairs<\/strong>, les <strong>nombres premiers<\/strong> (divisibles uniquement par 1 et par eux-m\u00eames), les <strong>nombres compos\u00e9s<\/strong> (ayant plus de deux diviseurs), ou encore les <strong>nombres rationnels et irrationnels<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une autre notion est celle de <strong>repr\u00e9sentations fractionnaires et d\u00e9cimales<\/strong> des nombres, permettant d\u2019exprimer des quantit\u00e9s non enti\u00e8res et d\u2019effectuer des calculs plus pr\u00e9cis.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutefois, n\u2019allez pas croire que l\u2019arithm\u00e9tique se limite aux math\u00e9matiques de base ! Bien qu\u2019elle y soit souvent associ\u00e9e, elle s\u2019\u00e9tend \u00e0 des domaines plus avanc\u00e9s comme la <strong>th\u00e9orie des nombres<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette branche explore les propri\u00e9t\u00e9s profondes des nombres entiers et leurs relations, abordant des probl\u00e8mes complexes comme la conjecture de <strong>Goldbach<\/strong> ou le dernier <strong>th\u00e9or\u00e8me de Fermat<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1baf2a4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1baf2a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246803\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7554dff elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7554dff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">De son c\u00f4t\u00e9, l\u2019arithm\u00e9tique modulaire, ou arithm\u00e9tique des <strong>congruences<\/strong>, est un syst\u00e8me o\u00f9 les nombres \u00ab bouclent \u00bb apr\u00e8s avoir atteint une certaine valeur (le modulo). Cette branche est particuli\u00e8rement importante en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/suite-de-fibonacci-tout-savoir\">cryptographie<\/a> et en informatique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, loin de se r\u00e9sumer aux simples calculs enseign\u00e9s \u00e0 l\u2019\u00e9cole primaire, l\u2019arithm\u00e9tique constitue un domaine riche et complexe et forme la base de nombreuses branches de math\u00e9matiques et de leurs applications pratiques\u2026 notamment la Data Science !<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ab6530 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0ab6530\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b800da elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b800da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le r\u00f4le de l'arithm\u00e9tique en Data Science<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90be37f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"90be37f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 chaque \u00e9tape du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-definition\">processus de Data Science<\/a>, l\u2019arithm\u00e9tique se r\u00e9v\u00e8le indispensable. D\u00e8s le d\u00e9part, lors du traitement initial des donn\u00e9es, elle rev\u00eat une importance capitale.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e6235e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1e6235e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">1. Nettoyage et traitement de donn\u00e9es<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9adacd6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9adacd6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-cleaning-2\">Le nettoyage des donn\u00e9es, ou Data Cleaning<\/a>, implique bien souvent des op\u00e9rations de base. Par exemple, il est possible d\u2019identifier et de remplacer les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> en utilisant des seuils calcul\u00e9s arithm\u00e9tiquement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On peut \u00e9galement normaliser les donn\u00e9es en soustrayant la <strong>moyenne<\/strong> et en divisant par <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/ecart-type-excel\">l\u2019\u00e9cart-type<\/a>, ou imputer les <strong>valeurs manquantes<\/strong> en calculant des moyennes ou des m\u00e9dianes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De m\u00eame, les statistiques descriptives reposent largement sur l\u2019arithm\u00e9tique. Le calcul de la moyenne est la <strong>somme<\/strong> des valeurs divis\u00e9e par leur nombre, le calcul de la <strong>m\u00e9diane<\/strong> est l\u2019identification de la <strong>valeur centrale<\/strong> apr\u00e8s tri, et le calcul de l\u2019\u00e9cart-type est la <strong>racine carr\u00e9e<\/strong> de la moyenne des carr\u00e9s des \u00e9carts \u00e0 la moyenne<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e32e122 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e32e122\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Se former en Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3f3b0c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f3f3b0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">2. Analyse de donn\u00e9es<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc912b3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cc912b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par la suite, pendant l\u2019analyse des donn\u00e9es, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/power-bi-kpi-tout-savoir\">les indicateurs de performance (KPI) en business intelligence<\/a> s\u2019appuient \u00e9galement sur des calculs arithm\u00e9tiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un exemple est le <strong>taux de conversion<\/strong>, qui est la division du nombre de conversions par le nombre total de visiteurs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La croissance en pourcentage, quant \u00e0 elle, se mesure par la soustraction de l\u2019ancienne valeur de la nouvelle, puis la division par l\u2019ancienne suivie d\u2019une multiplication par 100.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u2019autres techniques utilisent l\u2019arithm\u00e9tique pour rendre les donn\u00e9es comparables. C\u2019est le cas de la normalisation <strong>Min-Max (x-min) \/ (max &#8211; min)<\/strong> et de la <strong>Standardisation Z-score (x-moyenne) \/ \u00e9cart-type<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33b19ab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"33b19ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">3. Mod\u00e9lisation<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61b798d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"61b798d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019\u00e9tape suivante est <strong>la mod\u00e9lisation<\/strong>, et l\u00e0 encore, de nombreux algorithmes de Machine Learning reposent en r\u00e9alit\u00e9 sur des op\u00e9rations arithm\u00e9tiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/regression-lineaire-tout-savoir\">r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/a> est le calcul des coefficients par la m\u00e9thode des moindres carr\u00e9s, tandis que <strong>le partitionnement en k-moyennes<\/strong> est le calcul it\u00e9ratif des centro\u00efdes comme moyenne arithm\u00e9tique des points assign\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour l\u2019\u00e9valuation des performances des mod\u00e8les, les m\u00e9triques utilisent aussi l\u2019arithm\u00e9tique. La pr\u00e9cision se mesure via la formule <strong>\u00ab vrais positifs \/ (vrais positifs + faux positifs) \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le rappel repose sur la formule \u00ab vrais positifs \/ (vrais positifs + faux n\u00e9gatifs) \u00bb et le <strong>F1-score<\/strong> s\u2019obtient via la moyenne arithm\u00e9tique de la pr\u00e9cision et du rappel.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e052e59 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e052e59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246807\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15eca7c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"15eca7c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">4. Visualisation des donn\u00e9es ou DataViz<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e74e048 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e74e048\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comme vous le savez peut-\u00eatre, apr\u00e8s analyse des donn\u00e9es, il est imp\u00e9ratif de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/avec-la-data-visualisation-donnez-du-sens-a-vos-donnees\">pr\u00e9senter les r\u00e9sultats sous forme de visualisations claires et intuitives<\/a> pour qu\u2019ils puissent \u00eatre compris par les parties prenantes non techniques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Or, <strong>la cr\u00e9ation de visualisations<\/strong> n\u00e9cessite des calculs arithm\u00e9tiques. Les histogrammes impliquent le calcul des intervalles et le comptage des occurrences, tandis que <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/pie-charts-tout-savoir\">les diagrammes circulaires<\/a> s\u2019appuient sur le calcul des angles proportionnels aux fr\u00e9quences.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On utilise aussi l\u2019arithm\u00e9tique pour la mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des axes, afin de d\u00e9terminer les \u00e9chelles appropri\u00e9es. Le <strong>calcul des valeurs minimales et maximales<\/strong> permet de d\u00e9finir les limites des axes. Il s\u2019agit aussi de d\u00e9terminer les intervalles r\u00e9guliers pour les graduations.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74c523e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"74c523e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-529943d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"529943d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un inestimable atout pour les Data Scientists<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35dc6f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"35dc6f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une solide compr\u00e9hension de l\u2019arithm\u00e9tique permet aux Data Scientists de d\u00e9velopper de nouvelles approches bas\u00e9es sur ses principes, de <strong>saisir intuitivement le fonctionnement des algorithmes<\/strong>, et d\u2019interpr\u00e9ter correctement les r\u00e9sultats statistiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cela s\u2019av\u00e8re aussi tr\u00e8s utile pour le <strong>d\u00e9bugging<\/strong> et la v\u00e9rification des r\u00e9sultats. L\u2019arithm\u00e9tique permet de v\u00e9rifier manuellement les calculs d\u2019un algorithme, d\u2019<strong>identifier les erreurs<\/strong> dans le code en comparant les r\u00e9sultats attendus et obtenus, et d\u2019effectuer des tests de coh\u00e9rence sur les donn\u00e9es et les r\u00e9sultats.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De plus, elle aide \u00e0 <strong>l\u2019optimisation des performances<\/strong> en simplifiant les calculs complexes pour am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 du code, et de choisir les structures de donn\u00e9es appropri\u00e9es bas\u00e9es sur la complexit\u00e9 arithm\u00e9tique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est aussi un moyen d\u2019impl\u00e9menter des approximations num\u00e9riques efficaces lorsque les calculs exacts sont trop co\u00fbteux. Pour toutes ces raisons, <strong>l\u2019arithm\u00e9tique est un pr\u00e9cieux alli\u00e9 du Data Scientist !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-422065e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"422065e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Devenir Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5148a9e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5148a9e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5d71fb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d5d71fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Une expertise requise pour relever les d\u00e9fis<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ab3cd0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9ab3cd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019application de l\u2019arithm\u00e9tique dans la Data Science peut se r\u00e9v\u00e9ler plus complexe qu\u2019il n\u2019y para\u00eet. D\u2019abord, rappelons que les ordinateurs utilisent une <strong>repr\u00e9sentation binaire des nombres<\/strong> qui peut entra\u00eener des probl\u00e8mes de pr\u00e9cision.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, les nombres \u00e0 virgule flottante ne peuvent pas repr\u00e9senter exactement toutes les valeurs d\u00e9cimales. Ceci peut conduire \u00e0 des erreurs d\u2019arrondi.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les tr\u00e8s grands ou tr\u00e8s petits nombres peuvent aussi d\u00e9passer les <strong>limites de repr\u00e9sentation<\/strong>, causant des erreurs de calcul. Et la soustraction de deux nombres tr\u00e8s proches peut entra\u00eener une perte significative de pr\u00e9cision.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La solution consiste \u00e0 utiliser des biblioth\u00e8ques de calcul en pr\u00e9cision arbitraire ou des techniques de calcul num\u00e9rique avanc\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Autre probl\u00e8me : <strong>l\u2019arithm\u00e9tique traditionnelle peut \u00eatre mise \u00e0 l\u2019\u00e9preuve face aux<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/big-data-tout-savoir\">Big Data<\/a>. M\u00eame les op\u00e9rations les plus simples peuvent devenir co\u00fbteuses en temps lorsqu\u2019elles sont r\u00e9p\u00e9t\u00e9es des milliards de fois.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <strong>stockage des r\u00e9sultats interm\u00e9diaires<\/strong> peut \u00e9galement surcharger la m\u00e9moire disponible. En outre, certaines op\u00e9rations sont difficiles \u00e0 parall\u00e9liser efficacement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le meilleur moyen de contourner cet obstacle est l\u2019utilisation de <strong>techniques d\u2019\u00e9chantillonnage<\/strong>, d\u2019<strong>algorithmes approximatifs<\/strong> ou de <strong>calcul distribu\u00e9<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a86ce67 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a86ce67\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-246814\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-3.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-3-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/arithmetique-data-science-3-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4468d4a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4468d4a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Certains algorithmes de Machine Learning et d\u2019IA d\u00e9passent aussi le cadre de l\u2019arithm\u00e9tique simple. C\u2019est le cas des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-neural-network\">r\u00e9seaux de neurones profonds<\/a> qui utilisent des op\u00e9rations sur des tenseurs multidimensionnels.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De nombreux algorithmes d\u2019apprentissage utilisent \u00e9galement des <strong>techniques d\u2019optimisation complexes<\/strong> qui ne reposent pas uniquement sur l\u2019arithm\u00e9tique \u00e9l\u00e9mentaire. Il en va de m\u00eame pour certains <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/optimisation-baysienne-tout-savoir\">mod\u00e8les bay\u00e9siens<\/a> ou probabilistes exigeant des calculs beaucoup plus complexes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Voil\u00e0 pourquoi une <strong>formation approfondie en math\u00e9matiques avanc\u00e9es<\/strong> et en calcul scientifique peut s\u2019av\u00e9rer indispensable pour les Data Scientists.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f22fce7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f22fce7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0a084c7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0a084c7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion : l\u2019arithm\u00e9tique, une fondation math\u00e9matique essentielle en science des donn\u00e9es<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-469c49f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"469c49f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comme vous avez pu le d\u00e9couvrir dans cet article, l\u2019arithm\u00e9tique forme la <strong>base des op\u00e9rations de traitement et d\u2019analyse des donn\u00e9es<\/strong> et permet l\u2019\u00e9valuation et l&rsquo;interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elle se trouve aussi au c\u0153ur de nombreux <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/3-algorithmes-de-machine-learning-utiles-pour-votre-business\">algorithmes de Machine Learning<\/a> et de statistiques, ce qui rend sa ma\u00eetrise<strong> indispensable pour tout Data Scientist<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin d\u2019acqu\u00e9rir toutes les comp\u00e9tences et les connaissances requises pour exercer ce m\u00e9tier, vous pouvez vous tourner vers <strong>DataScientest<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos formations vous permettront d\u2019apprendre la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/programme-python\">programmation en Python<\/a>, la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-datavisualisation\">DataViz<\/a>, le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/article-formation-machine-learning-engineer\">Machine Learning<\/a> et le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">Deep Learning<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-analyst-gratuite-chez-datascientest-tout-savoir\">l\u2019analyse de donn\u00e9es<\/a> ou encore <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-engineer-rncp\">le Data Engineering<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-ml-ops\">le MLOps<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 la fin du parcours, vous aurez toutes les cartes en main pour <strong>travailler comme professionnel de la Data Science<\/strong> et recevrez un dipl\u00f4me et une certification hautement reconnus.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutes nos formations s\u2019effectuent en ligne, en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/definition-bootcamp\">bootcamp<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/apprentissage-continu-tout-savoir\">continu<\/a> ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/syllabus-alternance\">alternance<\/a>, et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-cpf\">notre organisme est \u00e9ligible au CPF<\/a> pour le financement. <strong>D\u00e9couvrez DataScientest !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7615bf elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d7615bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f7688e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0f7688e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur l\u2019arithm\u00e9tique. Pour plus d\u2019informations sur le m\u00eame sujet, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-tout-savoir\">notre dossier consacr\u00e9 aux algorithmes<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">notre dossier enti\u00e8rement d\u00e9di\u00e9 au Machine Learning<\/a> !<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25c80cc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"25c80cc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d0412a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"5d0412a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Pourquoi l'arithm\u00e9tique est-elle fondamentale en Data Science ?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"L'arithm\u00e9tique est la base de nombreux algorithmes et techniques utilis\u00e9s en Data Science. Elle permet de r\u00e9aliser des calculs pr\u00e9cis et rapides, essentiels pour analyser et interpr\u00e9ter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Quels concepts arithm\u00e9tiques sont les plus utilis\u00e9s en Data Science ?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Les concepts les plus couramment utilis\u00e9s incluent les op\u00e9rations de base (addition, soustraction, multiplication, division), les fractions, les pourcentages, et les puissances. Ces \u00e9l\u00e9ments sont essentiels pour le traitement et la manipulation des donn\u00e9es.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Comment l'arithm\u00e9tique est-elle appliqu\u00e9e dans les algorithmes de Data Science ?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"L'arithm\u00e9tique est utilis\u00e9e pour des op\u00e9rations telles que la normalisation des donn\u00e9es, les calculs de distances dans les algorithmes de clustering, les analyses statistiques de base, et bien d'autres processus essentiels pour le fonctionnement des mod\u00e8les de machine learning.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Peut-on pratiquer la Data Science sans une bonne ma\u00eetrise de l'arithm\u00e9tique ?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Bien que des outils et logiciels puissent simplifier certains calculs, une bonne compr\u00e9hension de l'arithm\u00e9tique est indispensable pour interpr\u00e9ter correctement les r\u00e9sultats, optimiser les algorithmes et r\u00e9soudre les probl\u00e8mes complexes en Data Science.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019arithm\u00e9tique est une branche fondamentale des math\u00e9matiques, traitant des propri\u00e9t\u00e9s \u00e9l\u00e9mentaires des nombres et des op\u00e9rations de base. 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