L'objectif de la science des données est d'acquérir des connaissances utiles à partir de quantités massives d'informations non structurées et structurées. L'objectif principal du domaine est de trouver des explications aux mystères dont nous sommes actuellement ignorants. Les experts dans le domaine de la science des données utilisent une grande variété de méthodes, puisant dans des domaines aussi divers que l'informatique, l'analyse prédictive, les statistiques et l'apprentissage automatique, pour analyser de vastes ensembles de données à la recherche de modèles et d'informations auparavant imprévus. Lisez la suite pour en savoir plus sur le processus de science des données et sur ce qu'est un diplôme en science des données. Appréciez la balade!
Qu'est-ce que la science des données ?
Les mathématiques, les statistiques, l'analyse avancée, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique font tous partie de la boîte à outils de la science des données, qui est utilisée en tandem avec des connaissances spécifiques à un domaine pour exploiter les données d'une organisation à la recherche d'informations. Les décisions et les plans peuvent être mieux éclairés par ces résultats.
En raison du nombre croissant de sources de données disponibles, la science des données est un domaine en pleine expansion dans tous les secteurs. Ils deviennent de plus en plus importants car les entreprises comptent sur eux pour analyser les données et faire des recommandations concrètes pour améliorer les performances. Les analystes sont en mesure d'obtenir des informations utiles grâce aux nombreux rôles, outils et processus du cycle de vie de la science des données.
Étapes du projet de science des données
Voici les étapes d'un projet de science des données :
#1. Ingestion de données
La phase de collecte de données du cycle de vie commence par la collecte de données brutes structurées et non structurées à partir de toutes les sources applicables. La saisie manuelle de données, le grattage Web et la diffusion continue de données à partir de systèmes et d'appareils sont tous des exemples de ces techniques. Les données structurées, telles que les informations sur les clients, peuvent être collectées à partir de diverses sources, tandis que les données non structurées peuvent provenir de fichiers journaux, de fichiers multimédias, d'images, de l'Internet des objets (IoT) et des médias sociaux.
#2. Stockage et traitement des données
Étant donné que les données se présentent sous une grande variété de formes et de structures, les entreprises doivent évaluer plusieurs options pour les stocker. Les flux de travail pour les modèles d'analyse, d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sont simplifiés grâce à l'utilisation de normes établies par les équipes de gestion des données. Les tâches ETL (extraction, transformation et chargement) ou d'autres technologies d'intégration de données sont utilisées pour nettoyer, dédupliquer, transformer et combiner les données à cette étape. Avant d'être chargées dans un entrepôt de données, un lac de données ou un autre référentiel, cette préparation des données est cruciale pour améliorer la qualité des données.
#3. L'analyse des données
Pour étudier les biais, les tendances, les plages et les distributions de valeurs dans les données, les spécialistes des données effectuent une analyse exploratoire des données. La génération d'hypothèses pour les tests a/b est guidée par cette exploration d'analyse de données. Il permet également aux analystes de déterminer si les données sont utiles ou non pour leurs efforts d'analyse prédictive, d'apprentissage automatique ou de création de modèles d'apprentissage en profondeur. Les organisations peuvent devenir plus évolutives si elles commencent à s'appuyer sur les informations fournies par les modèles, qui dépendent de l'exactitude du modèle.
#4. Communiquer
Les rapports et autres visualisations de données sont ensuite utilisés pour aider les analystes commerciaux et autres décideurs à comprendre les résultats et leurs implications pour l'entreprise. Les scientifiques des données peuvent également utiliser des composants intégrés dans des langages de programmation tels que R et Python, ou ils peuvent se tourner vers des outils de visualisation spécialisés.
Outils de science des données
Les langages de programmation les plus courants sont ceux que les data scientists utilisent pour effectuer une régression statistique et une analyse exploratoire des données. Ces programmes gratuits et open source ont des fonctionnalités intégrées pour la représentation graphique, l'apprentissage automatique et l'analyse statistique. Voici des exemples de ces langages :
Studio R : Langage logiciel libre et environnement de développement pour l'analyse statistique et la visualisation.
python: C'est un langage informatique hautement adaptable et dynamique. Python est livré avec une pléthore de modules d'analyse de données, notamment NumPy, Pandas et Matplotlib. Les data scientists peuvent utiliser des services tels que GitHub et Jupyter Notebooks pour collaborer sur des projets et partager du code et des données.
Il est possible que certains scientifiques des données préfèrent travailler avec une interface utilisateur graphique, et deux outils commerciaux répandus pour l'analyse statistique sont :
SAS: Progiciel tout-en-un pour l'analyse de données, le reporting, l'exploration de données et la modélisation prédictive ; propose des visualisations et des tableaux de bord interactifs.
SPSS pour IBM : Inclus des outils d'analyse statistique sophistiqués, une pléthore d'algorithmes d'apprentissage automatique, des capacités d'analyse de texte, une évolutivité open source, une intégration de données volumineuses et un cadre de déploiement simple.
Les scientifiques des données et leurs outils
Les scientifiques des données apprennent également à utiliser les bases de données NoSQL, le framework open source Apache Spark et la plate-forme de traitement de données populaire Apache Hadoop. Ils maîtrisent également une grande variété d'outils de visualisation de données, des outils graphiques intégrés trouvés dans les applications de présentation et de tableur d'entreprise (comme Microsoft Excel) aux logiciels de visualisation commerciaux spécialisés (comme Tableau et IBM Cognos) et open-source. outils (comme D3.js (une bibliothèque JavaScript pour créer des visualisations de données interactives) et RAW Graphs). PyTorch, TensorFlow, MXNet et Spark MLib ne sont que quelques-uns des frameworks populaires utilisés par les scientifiques des données lors du développement de modèles d'apprentissage automatique.
Malgré la demande croissante de scientifiques des données, il peut être difficile pour les entreprises de trouver et de retenir les talents dont elles ont besoin pour maximiser le retour sur investissement de leurs initiatives de science des données. Pour combler ce vide, plusieurs organisations utilisent des plateformes DSML (data science, machine learning) multi-utilisateurs, créant ainsi le poste de « citoyen data scientist ».
Qu'est-ce qu'un diplôme en science des données
De nombreuses compétences transférables sont enseignées aux étudiants dans les programmes menant à un diplôme en sciences des données. Ceux-ci incluent l'analyse de données, la programmation informatique, la modélisation prédictive, les statistiques, le calcul et l'économie. De plus, les étudiants qui étudient la science des données apprennent fréquemment à transmettre leurs découvertes et leurs suggestions basées sur les données de manière simple à comprendre pour leurs pairs. Les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur sont également fréquemment inclus dans un programme de science des données.
Les étudiants curieux de connaître la portée d'un diplôme en science des données doivent savoir que ses titulaires trouvent du travail dans un large éventail d'industries. Certains diplômés, par exemple, sont mis à profit pour développer des solutions d'exploration de données, tandis que d'autres sont mis au travail en appliquant l'analyse prédictive à l'entreprise. Les scientifiques des données sont des experts pour prévoir l'avenir en combinant leurs connaissances de l'apprentissage automatique, des statistiques et des algorithmes.
L'analyse prédictive a de nombreuses applications dans le monde réel, telles que la prédiction du comportement des consommateurs et des tendances d'achat, l'optimisation des processus, l'augmentation des revenus, la détection des fraudes et la minimisation des risques. Les services financiers, la fabrication, la santé, les technologies de l'information, la vente au détail, l'éducation, le gouvernement, l'énergie et l'assurance ne sont que quelques-uns des secteurs qui utilisent actuellement l'analyse prédictive.
Les métadonnées, qui sont des connaissances sur les données, sont également une partie cruciale des données. Qui l'a fait, quand, où et par qui, ainsi que la quantité de données et où elles sont conservées. Les métadonnées sont précieuses car elles donnent aux utilisateurs plus d'informations avec lesquelles travailler, maintiennent l'exactitude des données et clarifient les termes. Les tâches importantes dans la gestion des métadonnées incluent la création de référentiels sûrs, la correction des métadonnées et la garantie que la technologie peut accéder aux métadonnées en cas de besoin, toutes ces tâches étant effectuées par des scientifiques des données et leurs collègues.
Qu'est-ce que la science des données par rapport à l'analyse
Beaucoup de gens utilisent les termes de manière interchangeable, cependant, l'étendue est la principale distinction entre la science des données et l'analyse des mégadonnées. La science des données est un terme fourre-tout pour une variété de disciplines utilisées pour analyser des volumes de données massifs. Les logiciels d'analyse de données en sont une forme spécialisée et peuvent être considérés comme faisant partie intégrante du processus dans son ensemble. L'objectif de l'analyse est d'obtenir des informations qui peuvent être utilisées immédiatement en s'appuyant sur des questions qui ont déjà été posées.
Les deux disciplines diffèrent aussi beaucoup dans la place qu'il y a à la découverte. Au lieu de se concentrer sur l'optimisation des requêtes, les scientifiques des données explorent de grands ensembles de données souvent non structurés à la recherche de modèles. Une analyse ciblée des données, avec des questions spécifiques à l'esprit auxquelles il est possible de répondre avec les données disponibles, donne des résultats supérieurs. Alors que l'analyse des mégadonnées se concentre sur la recherche de réponses aux questions, la science des données génère des informations plus larges qui se concentrent sur les questions à traiter.
Les scientifiques des données sont moins soucieux de fournir des réponses définitives et plus intéressés par l'exploration de nouvelles pistes d'enquête. Des tendances potentielles sont établies sur la base des données existantes, et des méthodes améliorées d'analyse et de modélisation sont réalisées.
Cependant, les deux disciplines sont complémentaires ; leurs fonctions respectives sont intimement liées. La science des données établit les bases essentielles et analyse de grands ensembles de données pour générer des premières impressions utiles, des tendances futures prospectives et des informations potentielles. Ces données à elles seules peuvent aider à améliorer la classification et la compréhension des informations, ce qui les rend bénéfiques dans des domaines tels que la modélisation, l'amélioration de l'apprentissage automatique et l'amélioration des systèmes d'intelligence artificielle. Cependant, la science des données soulève des problèmes vitaux que nous n'avions jamais envisagés auparavant tout en offrant peu de solutions concrètes. De plus, l'utilisation de l'analyse de données nous permet de transformer les lacunes de nos connaissances en informations utiles.
Processus de science des données
Les scientifiques des données utilisent une procédure méthodique pour analyser, visualiser et modéliser des ensembles de données volumineux, et c'est à cela que se réfère le terme "science des données". Ils peuvent mieux utiliser les ressources à leur disposition et apporter une valeur significative à l'entreprise en suivant un processus de science des données. Cela aide les organisations à économiser de l'argent en conservant davantage de leurs clients actuels et en en attirant de nouveaux. Les données brutes non structurées et structurées peuvent toutes deux bénéficier d'une méthode de science des données, qui aide à découvrir des modèles cachés. La procédure aide également à trouver un remède en abordant la question de l'entreprise comme un projet. Découvrons donc exactement ce qu'est un processus de science des données et comment il fonctionne du début à la fin.
Étapes du processus de science des données
Voici les étapes du processus de science des données :
#1. Définir le problème
Il est pratique d'identifier d'abord la nature du problème en question. Les questions sur les données doivent être transformées en questions sur l'entreprise auxquelles il est possible de répondre. Dans la plupart des cas, les réponses des gens aux questions sur leurs problèmes seraient vagues. La première étape consiste à apprendre à prendre ces entrées et à fournir des résultats utiles.
#2. Collecte des données brutes pour le problème
La collecte des données nécessaires est la prochaine étape après la définition du problème tout en essayant de trouver une solution à un problème commercial. Les méthodes de collecte et d'acquisition des données doivent être considérées comme faisant partie de ce processus. Les bases de données peuvent être numérisées en interne ou achetées auprès de fournisseurs tiers.
#3. Traitement des données à analyser
Une fois que vous avez terminé les deux premières phases et rassemblé toutes les données nécessaires, vous devrez les traiter avant de passer à la phase d'analyse. Si les données n'ont pas été correctement conservées, elles peuvent devenir confuses et sujettes à des inexactitudes susceptibles de fausser les résultats. Parmi ces problèmes figurent les valeurs manquantes, les valeurs en double, les valeurs définies sur null alors qu'elles devraient être nulles, et bien d'autres. Afin d'obtenir des résultats plus fiables, vous devrez examiner les données et résoudre les problèmes que vous rencontrez.
#4. Explorer les données
Ici, vous devrez penser à des solutions qui vous aideront à découvrir des connexions et des idées latentes. Vous devrez approfondir les chiffres pour découvrir des informations, y compris ce qui entraîne une augmentation ou une diminution des ventes de produits. Vous devez être plus attentif ou évaluer ce type d'informations. Il s'agit d'une partie extrêmement importante de toute procédure de science des données.
#5. Effectuer une analyse approfondie
Dans cette section, on vous posera des questions qui nécessitent une compréhension de l'arithmétique, des statistiques et de la technologie. Pour analyser efficacement les données et trouver toutes les informations qu'elles contiennent, vous devez utiliser tous les outils de science des données à votre disposition. Il est possible que vous deviez développer un modèle prédictif capable de différencier les clients typiques des clients peu performants. Dans votre recherche, vous pouvez rencontrer divers critères, tels que l'âge ou l'activité sur les réseaux sociaux, qui jouent un rôle important pour déterminer qui achèterait un service ou un produit particulier.
#6. Communication des résultats de cette analyse
Après avoir pris ces mesures, vous devez communiquer efficacement vos résultats et vos idées au directeur des ventes responsable. Une bonne communication aidera à trouver une solution à la tâche à accomplir. L'action peut résulter d'une communication efficace. D'autre part, une communication inefficace peut entraîner l'inaction.
Importance du processus de science des données
Voici l'importance du processus de science des données :
#1. Donne de meilleurs résultats et augmente la productivité
Il ne fait aucun doute qu'un avantage concurrentiel existe pour toute organisation disposant de données ou ayant accès à des données. L'organisation peut obtenir les données dont elle a besoin dans une variété de formats et utiliser ces données pour prendre des décisions éclairées. des conclusions sont tirées et les dirigeants de l'entreprise gagnent en confiance dans ces conclusions grâce à l'utilisation d'une approche de science des données étayée par des données et des statistiques. Cela améliore la position concurrentielle et la production de l'entreprise.
#2. Il rationalise la création de rapports
Les données sont généralement utilisées pour collecter des valeurs, puis générer des rapports basés sur ces chiffres. Une fois les données nettoyées et saisies dans le framework, elles sont accessibles d'un simple clic et la constitution des rapports ne prend que quelques minutes.
#3. Rapide, précis et plus fiable
Il est crucial de garantir un processus rapide et sans erreur de collecte d'informations et de statistiques. Lorsqu'elle est appliquée aux données, une approche de science des données ne laisse presque aucune place à l'erreur. Cela garantit un degré de précision plus élevé dans la procédure ultérieure. La procédure donne également des résultats supérieurs. Plusieurs rivaux partagent souvent les mêmes informations. L'entreprise disposant des informations les plus précises et les plus fiables sortira victorieuse.
#4. Stockage et distribution faciles
D'énormes quantités de données nécessitent des installations de stockage tout aussi massives. Cela augmente la possibilité que certaines informations ou données soient perdues ou mal interprétées. Les papiers et les fichiers compliqués peuvent être classés et classés plus proprement grâce à l'utilisation d'une infrastructure numérique par un processus de science des données. Cela simplifie le processus d'obtention et d'utilisation des informations. Un autre avantage de la science des données est que les données sont conservées sous forme numérique.
#5. Réduction des coûts
L'utilisation d'un processus de science des données pour collecter et stocker des données élimine le besoin de collecter et d'analyser à plusieurs reprises les mêmes données. Il est très facile de dupliquer des fichiers numériques à des fins de sauvegarde. La transmission et le stockage des données de recherche sont simplifiés. La société économise de l'argent à la suite de cela. Il favorise également les économies de coûts en empêchant la perte d'informations qui seraient autrement écrites. L'adoption d'une procédure de science des données permet également d'atténuer les pertes causées par des informations insuffisantes. Les coûts peuvent être encore réduits lorsque les données sont utilisées pour prendre des décisions réfléchies et sûres d'elles-mêmes.
#6. Sûr et sécurisé
La sécurité des données est nettement améliorée lorsqu'elles sont stockées numériquement via une procédure de science des données. La valeur croissante des données au fil du temps a entraîné une augmentation de la fréquence des vols de données. Une fois les données traitées, elles sont cryptées et protégées contre tout accès illégal à l'aide de divers outils.
Carrières pour les majors de Data Scientist
Des entreprises comme Apple, Amazon, Facebook et Google ne sont pas les seules à avoir besoin de data scientists. Les scientifiques des données sont en demande dans de nombreux secteurs, notamment l'industrie automobile, la santé, le secteur des télécommunications et le secteur de l'énergie. Les spécialisations populaires dans le domaine de la science des données comprennent :
#1. Ingénieur logiciel
Un architecte d'application est un professionnel du logiciel qui aide à la planification, au développement et à l'évaluation de systèmes logiciels.
#2. Développeur Intelligence d'affaires
Les développeurs BI créent des ressources BI telles que des rapports et des logiciels. Ils créent également des stratégies pour l'exploration de données.
#3. Ingénieur de données
Les scientifiques des données évaluent les quantités massives de données collectées et préparées par les ingénieurs de données.
#4. Architecte d'entreprise
Ceux qui travaillent comme architectes d'entreprise sont chargés de s'assurer que leurs entreprises utilisent les stratégies technologiques les plus efficaces.
#5. Ingénieur en apprentissage automatique
Des ingénieurs spécialisés en machine learning programment des systèmes autonomes qui sont utilisés pour développer des modèles de prévision. Plus le logiciel est utilisé longtemps, plus ses modèles prédictifs seront précis.
Salaire moyen pour la majeure en science des données
PayScale rapporte que le revenu annuel des scientifiques des données dans les 10 % inférieurs de la répartition des salaires est d'environ 66,000 96,000 $, avec une rémunération médiane d'environ 10 134,000 $. Les salaires annuels des XNUMX % des mieux rémunérés dépassent XNUMX XNUMX $.
Le salaire d'un employé peut aller de 30,000 60,000 $ à XNUMX XNUMX $ ou plus, selon son degré d'expérience, sa formation et ses certifications, ainsi que l'industrie dans laquelle il travaille et l'emplacement de son poste. Le certificat professionnel en science des données d'IBM, le scientifique certifié des données de SAS et le MCSE de Microsoft : gestion et analyse des données ne sont que quelques exemples supplémentaires de certificats pertinents.
Qu'est-ce que la science des données et le cloud computing ?
Le cloud computing permet à la science des données d'évoluer en offrant un accès à davantage de ressources telles que la puissance de calcul, l'espace de stockage et d'autres outils. Étant donné que les grands ensembles de données sont couramment utilisés en science des données, il est essentiel de disposer d'outils capables d'évoluer avec les données, en particulier pour les projets urgents. Les lacs de données et autres solutions de stockage basées sur le cloud offrent également un accès facile à l'infrastructure de stockage conçue pour gérer d'énormes quantités de données. Les utilisateurs finaux bénéficient de l'adaptabilité de ces systèmes de stockage car ils peuvent rapidement déployer d'énormes clusters selon les besoins.
Ils peuvent faire des sacrifices temporaires en échange d'un meilleur résultat à long terme en ajoutant des nœuds de calcul supplémentaires pour accélérer les activités de traitement des données. Les structures de tarification des plates-formes cloud peuvent varier d'un utilisateur à l'autre, des grandes entreprises aux entreprises naissantes, et sont conçues pour répondre à tous les besoins.
Les ensembles d'outils pour la science des données utilisent généralement largement les technologies open source. Lorsque les ressources sont hébergées dans le cloud, les équipes n'ont pas à se soucier de les configurer ou de les tenir à jour sur leurs machines locales. L'accès aux avancées technologiques et aux informations sur les données est encore plus démocratisé par le fait que plusieurs fournisseurs de cloud proposent des kits d'outils préemballés qui permettent aux data scientists de développer des modèles sans codage.
À quel point la science des données est-elle difficile ?
La science des données est un domaine d'étude difficile. Cela est dû à un certain nombre de facteurs, dont le plus important est l'étendue de l'expertise requise. La science des données repose sur les mathématiques, les statistiques et la programmation informatique. Du côté mathématique, nous avons l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques.
La science des données nécessite-t-elle un codage ?
Oui, puisque les scientifiques des données utilisent des langages de programmation comme Python et R pour créer des modèles d'apprentissage automatique et gérer des ensembles de données volumineux.
De quelles compétences les data scientists ont-ils besoin ?
Voici les compétences nécessaires à un data scientist :
- La programmation.
- Statistiques et probabilités.
- Traitement des données et gestion de la base de données.
- Apprentissage automatique et apprentissage profond.
- Visualisation de données.
- Cloud computing.
- Compétences interpersonnelles
Réflexions finales
Les scientifiques des données jouent un rôle crucial dans leurs entreprises, et ils prospèrent lorsque leur travail les met au défi intellectuellement et leur donne la possibilité d'appliquer leur expertise en résolution de problèmes. En raison d'un manque critique de scientifiques des données à travers le pays, leur expertise est également très demandée. Ceux qui étudient la science des données peuvent trouver plusieurs possibilités enrichissantes en raison de la forte demande du domaine et de l'adaptabilité des compétences de ses diplômés.
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Bibliographie
