Démystifier la science des données : dévoiler les bases de ce domaine transformateur

Êtes-vous prêt à percer les secrets de l’un des domaines les plus captivants et transformateurs de notre époque ? Préparez-vous pour un voyage exaltant alors que nous plongeons profondément dans le domaine de la science des données, démystifiant sa nature énigmatique. Dans cet article de blog, nous dévoilerons l’essentiel et mettrons à nu les fondations qui font de la science des données une discipline si passionnante. Alors, prenez votre chapeau de détective et préparez-vous à être surpris par l’incroyable puissance qui réside dans ce domaine innovant.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine en plein essor avec un immense potentiel pour améliorer les opérations commerciales. Dans sa forme la plus simple, la science des données est le processus consistant à extraire du sens des données afin de prendre des décisions utiles. Mais la science des données ne consiste pas seulement à analyser des chiffres ; il s'agit également de comprendre le contexte et les motivations derrière les données. Cette compréhension vous permet de créer des informations qui peuvent être utilisées pour améliorer vos processus métier ou éclairer la politique de l'entreprise.

Pour devenir un data scientist qualifié, vous devez comprendre les statistiques, l’apprentissage automatique, le traitement du Big Data et d’autres domaines connexes. Cependant, même si vous n'avez aucune expérience préalable dans ces domaines, de nombreuses ressources sont disponibles en ligne pour vous aider à démarrer. Tant que vous êtes prêt à travailler dur et à apprendre de nouveaux concepts, devenir data scientist peut être l'une des carrières les plus enrichissantes que vous puissiez poursuivre.

L'histoire de la science des données

L’histoire de la science des données s’étend sur plus de cent ans et a connu de nombreuses transformations. La science des données a commencé comme l’étude de l’extraction de sens à partir de grandes quantités de données. Cependant, ce que nous appelons aujourd’hui la science des données a largement évolué au-delà de ses racines du début des années 1900. Aujourd'hui, la science des données est un domaine qui englobe un large éventail de connaissances et de compétences, notamment l'apprentissage automatique, l'analyse statistique, la récupération d'informations et l'analyse commerciale.

Compte tenu de sa diversité, les origines de la science des données sont difficiles à cerner avec précision. Le terme « science des données » a été introduit pour la première fois en 2000 par Brian Cunningham et Ross Quinlan dans un article du magazine InformationWeek intitulé « Data Scientist : The New IT Professional ? Dans cet article, ils ont décrit comment les entreprises commençaient à exiger davantage de leurs professionnels de l'informatique et que cette nouvelle classe de professionnels devrait posséder un mélange de compétences, notamment de fortes capacités quantitatives ainsi que de fortes capacités de réflexion analytique. Il convient de noter que Cunningham et Quinlan n’ont pas inventé le terme « science des données » – ce titre a été attribué pour la première fois à Shreyas Doshi qui a publié un article sur le sujet en 2001 à l’Université Purdue.

Même si ses origines sont quelque peu floues, force est de constater que la science des données a parcouru un long chemin depuis sa conception. Au fil des années, diverses techniques ont été développées pour aider à extraire des informations à partir de grands ensembles de données – dont certaines sont encore utilisées aujourd’hui tandis que d’autres sont tombées en disgrâce en raison des diverses avancées dans le domaine. Par exemple, l’une des premières techniques utilisées pour extraire des informations à partir d’ensembles de données était connue sous le nom de « tri de cartes ». Dans le tri des cartes, les données sont divisées en petits lots et chaque lot est trié en différentes catégories, telles que le type de client, la gamme de produits, etc. Cette méthode était à l'origine utilisée pour étudier la manière dont les clients interagissaient avec divers produits et constituait l'une des premières formes de tri. exploration de données.

Au fil du temps, la science des données a évolué pour englober un plus large éventail de connaissances et de compétences. Aujourd’hui, les data scientists doivent généralement posséder de solides connaissances en mathématiques, en statistiques, en apprentissage automatique et en analyse commerciale. En raison de cette diversité de connaissances et de compétences, il peut être difficile de classer la science des données dans une catégorie spécifique. Cependant, beaucoup diraient que la science des données est avant tout un domaine qui couvre l’extraction et l’analyse d’informations à partir de grands ensembles de données.

Les principales techniques utilisées en science des données

En science des données, nous utilisons diverses techniques pour tirer des connaissances et des informations à partir des données. Voici les principales techniques utilisées en science des données :

Exploration de données : il s'agit du processus d'extraction d'informations utiles à partir de grands ensembles de données.
Analyse des données : il s'agit du processus de décomposition de données complexes en éléments gérables afin de trouver des informations significatives.
Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique est un sujet brûlant en science des données et fait référence à un sous-ensemble d'algorithmes qui peuvent « apprendre » à partir des données sans être explicitement programmés.

Quels sont les outils de la ceinture à outils d'un Data Scientist ?

En matière de science des données, chacun semble avoir sa propre définition. Mais qu’entendons-nous par science des données ? En termes simples, il s’agit de l’application de méthodes et d’outils scientifiques aux données afin de trouver des informations susceptibles d’aider à prendre des décisions. De quels outils un data scientist a-t-il besoin dans sa ceinture à outils ?

Il existe de nombreux progiciels et langages de programmation différents utilisés en science des données, mais certains des plus couramment utilisés sont R, Python, SQL et Java. De plus, un data scientist aura probablement besoin d’accéder à des technologies Big Data telles que Hadoop et Spark.

Une fois qu'ils ont rassemblé les outils et les ressources nécessaires, la prochaine étape d'un data scientist consiste à commencer à traiter ses données. Cela peut impliquer des tâches simples comme le nettoyage d'enregistrements sales ou obsolètes ou des analyses plus complexes comme l'identification de tendances ou de corrélations. Après avoir traité les données, un data scientist créera généralement des tableaux et des graphiques visuellement attrayants avec ses résultats afin d'informer les parties prenantes des conclusions qu'ils ont tirées.

Comment puis-je me former pour devenir un Data Scientist performant ?

La science des données est le processus consistant à extraire du sens des données afin de prendre des décisions éclairées. Elle peut être décomposée en trois tâches principales : le nettoyage, l’exploration et la modélisation. Le nettoyage implique l'identification et la suppression des points de données invalides ou non pertinents. Explorer implique de fouiller dans les données pour trouver des modèles et des informations qui auraient pu être cachées. La modélisation consiste à appliquer des modèles statistiques aux données afin d'en déduire des conclusions.

Les compétences nécessaires pour réussir une carrière en science des données ne sont pas un mystère. Cependant, acquérir ces compétences sans une formation appropriée peut s’avérer difficile et prendre beaucoup de temps. C'est là que des programmes comme le Data Science Bootcamp s'avèrent utiles. Ce cours de trois mois couvre toutes les bases de la science des données, du nettoyage et de l'exploration des données à la création de modèles efficaces.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon de devenir un data scientist à succès, consultez notre article de blog sur la démystification de la science des données : dévoiler les bases de ce domaine transformateur.