Qu’est-ce que la science des données ? Introduction, base Concepts & Processus
Evelyn Clarke
Qu'est-ce que la science des données?
Sciences des données est le domaine d'étude qui consiste à extraire des informations à partir de grandes quantités de données à l'aide de diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques. Il vous aide à découvrir des modèles cachés à partir des données brutes. Le terme Data Science est apparu en raison de l'évolution des statistiques mathématiques, de l'analyse des données et le Big Data.
La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui permet d'extraire des connaissances à partir de données structurées ou non structurées. La science des données vous permet de traduire un problème commercial en projet de recherche, puis de le traduire en solution pratique.
Pourquoi la science des données ?
Voici les avantages significatifs de l’utilisation de la technologie d’analyse de données :
- Les données sont le pétrole du monde d’aujourd’hui. Avec les bons outils, technologies et algorithmes, nous pouvons utiliser les données et les convertir en un avantage commercial distinct.
- La science des données peut vous aider à détecter la fraude à l'aide d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique
- Cela vous aide à éviter toute perte monétaire importante
- Permet de développer la capacité d'intelligence des machines
- Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments pour évaluer la fidélité des clients à la marque
- Il vous permet de prendre des décisions meilleures et plus rapides
- Il vous aide à recommander le bon produit au bon client pour améliorer votre entreprise
Composants de science des données
Statistique
Les statistiques constituent l'unité la plus critique des bases de la science des données. Il s'agit de la méthode ou de la science permettant de collecter et d'analyser des données numériques en grande quantité pour obtenir des informations utiles.
Visualisation
La technique de visualisation vous aide à accéder à d’énormes quantités de données sous forme de visuels faciles à comprendre et à digérer.
Machine Learning
Machine Learning explore la construction et l'étude d'algorithmes qui apprennent à faire des prédictions sur des données imprévues/futures.
L'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur La méthode est une nouvelle recherche en apprentissage automatique dans laquelle l'algorithme sélectionne le modèle d'analyse à suivre.
Processus de science des données
Maintenant dans ce Tutoriel sur la science des données, nous apprendrons le processus de science des données :
1. Découverte
L'étape de découverte implique l'acquisition de données provenant de toutes les sources internes et externes identifiées, ce qui vous aide à répondre à la question commerciale.
Les données peuvent être :
- Journaux des serveurs Web
- Données recueillies sur les réseaux sociaux
- Ensembles de données de recensement
- Données diffusées à partir de sources en ligne à l'aide d'API
2. Préparation
Les données peuvent présenter de nombreuses incohérences telles que des valeurs manquantes, des colonnes vides, un format de données incorrect, qui doivent être nettoyées. Vous devez traiter, explorer et conditionner les données avant la modélisation. Plus vos données sont propres, meilleures sont vos prédictions.
3. Planification du modèle
À cette étape, vous devez déterminer la méthode et la technique permettant d’établir la relation entre les variables d’entrée. La planification d'un modèle est effectuée à l'aide de différentes formules statistiques et outils de visualisation. Les services d'analyse SQL, R et SAS/access sont quelques-uns des outils utilisés à cette fin.
4. Construction de modèles
Au cours de cette étape, le processus de création de modèle proprement dit commence. Ici, Data scientist distribue des ensembles de données pour la formation et les tests. Des techniques telles que l'association, la classification et le clustering sont appliquées à l'ensemble de données de formation. Le modèle, une fois préparé, est testé par rapport à l’ensemble de données « test ».
5. Operanationaliser
À ce stade, vous fournissez le modèle de référence final avec des rapports, du code et des documents techniques. Le modèle est déployé dans un environnement de production en temps réel après des tests approfondis.
6. Communiquer les résultats
À cette étape, les principales conclusions sont communiquées à toutes les parties prenantes. Cela vous aide à décider si les résultats du projet sont un succès ou un échec en fonction des entrées du modèle.
Rôles d'emploi en science des données
Les titres d’emploi les plus importants de Data Scientist sont :
- Data Scientist
- Data Engineer
- Data Analyst
- Statisticien
- Sauvegarde de Archiprotéger
- Administrateur de données
- Business Analyst
- Gestionnaire de données/analyses
Apprenons en détail ce que chaque rôle implique :
Data Scientist
Rôle: Un Data Scientist est un professionnel qui gère d’énormes quantités de données pour proposer des visions commerciales convaincantes en utilisant divers outils, techniques, méthodologies, algorithmes, etc.
Langues: R, SAS, Python, SQL, Ruche, Matlab, Cochon, Spark
Data Engineer
Rôle: Le rôle d'un ingénieur de données consiste à travailler avec de grandes quantités de données. Il développe, construit, teste et maintient des architectures telles que des systèmes de traitement et des bases de données à grande échelle.
Langues: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ et Perl
Data Analyst
Rôle: Un analyste de données est chargé d’extraire de grandes quantités de données. Ils rechercheront des relations, des modèles et des tendances dans les données. Later il ou elle fournira des rapports et une visualisation convaincants pour analyser les données afin de prendre les décisions commerciales les plus viables.
Langues:R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL
Statisticien
Rôle: Le statisticien collecte, analyse et comprend des données qualitatives et quantitatives à l'aide de théories et de méthodes statistiques.
Langues: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perle, Spark, et Ruche
Administrateur de données
Rôle : L'administrateur des données doit s'assurer que le base de données est accessible à tous les utilisateurs concernés. Il s'assure également de son bon fonctionnement et le met à l'abri des piratage.
Langues: Ruby sur Rails, SQL, Java, C# et Python
Business Analyst
Rôle: Ce professionnel a besoin d'améliorer les processus d'affaires. Il/elle est un intermédiaire entre l'équipe dirigeante de l'entreprise et la direction informatique.
Langues: SQL, Tableau, Power BI et, Python
Lisez également les questions et réponses d'entretien sur la science des données : Cliquez ici
Outils pour la science des données
| Historique | Stockage et Gestion des Données | Visualisation de données | Machine Learning |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python et SAS | Hadoop,SQL, Ruche | R, Tableau, Brut | Spark, Azure Studio ML, Mahout |
Différence entre la science des données et la BI (Business Intelligence)
| Paramètres | Business Intelligence | Sciences des données |
|---|---|---|
| Perception | Regarder en arrière | Avoir hâte de |
| Les sources de données | Données structurées. Principalement SQL, mais parfois Data Warehouse) | Données structurées et non structurées. Comme les journaux, SQL, NoSQL ou le texte |
| approche | Statistiques et visualisation | Statistiques, apprentissage automatique et graphiques |
| Accentuation | Passé et Présent | Analyse & Programmation Neuro-linguistique |
| Outils | Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Lisez également la différence entre Data Science et Machine : Cliquez ici
Applications de la science des données
Certaines applications de la science des données sont :
Recherche Internet
La recherche Google utilise la technologie de la science des données pour rechercher un résultat spécifique en une fraction de seconde
Systèmes de recommandation
Créer un système de recommandation. Par exemple, « amis suggérés » sur Facebook ou vidéos suggérées » sur YouTube, tout est fait avec l’aide de la Data Science.
Reconnaissance d'images et de parole
La parole reconnaît des systèmes tels que Siri, Google Assistant et Alexa qui fonctionnent selon la technique de la science des données. De plus, Facebook reconnaît votre ami lorsque vous téléchargez une photo avec lui, grâce à la Data Science.
Monde du jeu
EA Sports, Sony, Nintendo utilisent la technologie de la science des données. Cela améliore votre expérience de jeu. Les jeux sont désormais développés à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et peuvent se mettre à jour automatiquement lorsque vous passez à des niveaux supérieurs.
Comparaison de prix en ligne
PriceRunner, Junglee, Shopzilla travaillent sur le mécanisme de Data science. Ici, les données sont récupérées sur les sites Web concernés à l'aide d'API.
Défis de la technologie de la science des données
- Une grande variété d’informations et de données sont nécessaires pour une analyse précise
- Bassin de talents en science des données insuffisamment disponible
- La direction ne fournit pas de soutien financier à une équipe de science des données
- Indisponibilité/accès difficile aux données
- Les décideurs commerciaux n’utilisent pas efficacement les données. Résultats scientifiques
- Expliquer la science des données aux autres est difficile
- Problèmes de confidentialité
- Manque d’expert du domaine significatif
- Si une organisation est très petite, elle ne peut pas avoir d'équipe Data Science
Résumé
- La science des données est le domaine d'étude qui consiste à extraire des informations à partir de grandes quantités de données en utilisant diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques.
- Les statistiques, la visualisation, le Deep Learning et le Machine Learning sont des concepts importants de la Data Science.
- Le processus de science des données passe par la découverte, la préparation des données, la planification du modèle, la création de modèles, Operanationaliser, communiquer les résultats.
- Les rôles importants du Data Scientist sont : 1) Data Scientist 2) Data Engineer 3) Data Analyst 4) Statisticien 5) Data Architect 6) Administrateur de données 7) Analyste commercial 8) Gestionnaire de données/analyses.
- R, SQL, Python, SaS sont des outils essentiels de la Data science.
- Les prédictions de la Business Intelligence sont tournées vers le passé, tandis que celles de la Data Science sont tournées vers l’avenir.
- Les applications importantes de la science des données sont 1) la recherche sur Internet 2) les systèmes de recommandation 3) la reconnaissance d'images et de parole 4) le monde du jeu 5) la comparaison de prix en ligne.
- La grande variété d’informations et de données constitue le plus grand défi de la technologie de la science des données.
