Qu’est-ce que la science des données ? Introduction, Concepts & Processus

Par : Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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ex. Science des donnéestracCette solution exploite de vastes volumes de données structurées et non structurées grâce aux statistiques, à la visualisation et à l'apprentissage automatique. Son processus en six étapes, ses principaux rôles, ses outils et ses principales applications métier sont présentés ci-dessous.

  • (I.e. Définition: Un domaine interdisciplinaire qui transforme les données brutes en connaissances exploitables par une entreprise.
  • ☑️ Quatre composantes : Les statistiques, la visualisation, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont à la base de chaque projet.
  • ✅ Six étapes : Découverte, préparation, planification du modèle, construction du modèle, mise en œuvre et communication des résultats.
  • 🧪 Les rôles: Data scientist, ingénieur, analyste, statisticien, architecte, administrateur, analyste commercial et responsable analytique.
  • ️ Outillage: R, Python, SAS et Spark Pour l'analyse ; Hadoop et Hive pour le stockage ; Tableau pour la visualisation.
  • ⚠️ Contrainte: La pénurie de talents, l'accès restreint aux données et les règles de confidentialité limitent ce que les équipes peuvent réaliser.
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Qu'est-ce que la science des données

Qu'est-ce que la science des données?

Sciences des données est le domaine d'étude qui implique extracL'analyse de données consiste à extraire des informations pertinentes à partir de vastes quantités de données grâce à diverses méthodes scientifiques, algorithmes et processus. Elle permet de découvrir des tendances cachées dans les données brutes. Le terme « science des données » a émergé grâce à l'évolution des statistiques mathématiques, de l'analyse des données et… le Big Data.

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui vous permet d'extracL'analyse de données permet d'extraire des connaissances à partir de données structurées ou non structurées. Elle permet de transformer un problème commercial en un projet de recherche, puis de le retraduire en une 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. Grâce aux outils, technologies et algorithmes adéquats, nous pouvons exploiter les données et les transformer en un avantage concurrentiel indéniable.
  • 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 d'intégrer de l'intelligence dans les 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

La chronologie ci-dessous montre comment cette discipline s'est développée à partir des statistiques et de l'analyse.

Chronologie illustrant l'évolution de la science des données, des statistiques au big data
Évolution de la science des données

Composants de science des données

Le schéma ci-dessous résume les quatre éléments constitutifs.

Les quatre composantes de la science des données : les statistiques, la visualisation, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond

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 ou futures. Il se divise en deux grandes catégories : supervisé et sans surveillance Techniques.

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur Il s'agit d'une approche d'apprentissage automatique dans laquelle des réseaux neuronaux multicouches apprennent eux-mêmes les caractéristiques, de sorte que l'algorithme sélectionne le modèle d'analyse à suivre.

Processus de science des données

Maintenant dans ce Tutoriel sur la science des donnéesNous allons étudier le processus de science des données. Les six étapes ci-dessous se déroulent dans l'ordre indiqué :

Processus de science des données en six étapes, de la découverte à la communication des résultats

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 et un format de données incorrect ; il est donc nécessaire de les nettoyer. Avant toute modélisation, il faut traiter, explorer et préparer les données. Plus vos données sont propres, meilleures seront 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 visualisationLes services d'analyse SQL, R et SAS/ACCESS font partie des outils utilisés à cette fin.

4. Construction de modèles

C’est à cette étape que commence la construction du modèle. Le data scientist divise alors l’ensemble de données en deux sous-ensembles : un ensemble d’entraînement et un ensemble de test. Des techniques d’association, de classification et de clustering sont appliquées à l’ensemble d’entraînement. Une fois le modèle prêt, il est testé sur l’ensemble de test.

5. Operanationaliser

À cette étape, vous fournissez le modèle de référence final accompagné des rapports, du code et de la documentation technique. Après des tests approfondis, le modèle est déployé en environnement de production en temps réel.

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.

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Rôles d'emploi en science des données

Les titres d’emploi les plus importants de Data Scientist sont :

  • Scientifique des données
  • Data Engineer
  • Analyste de données
  • Statisticien
  • Centres de données Archiprotéger
  • Administrateur de données
  • Business Analyst
  • Gestionnaire de données/analyses

Apprenons en détail ce que chaque rôle implique :

Scientifique des données

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, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig Spark

Data Engineer

Rôle: Le rôle d'un ingénieur de données Ils travaillent avec de grandes quantités de données. Ils développent, construisent, testent et maintiennent des architectures telles que des systèmes de traitement à grande échelle et des bases de données.

LanguesSQL, Hive, R, SAS, MATLAB Python, Java, Rubis, C++et Perl

Analyste de données

RôleUn analyste de données est chargé d'explorer de vastes quantités de données. Il recherche les relations, les schémas et les tendances qui s'y dégagent. Later Ils fourniront des rapports et des visualisations convaincants pour analyser les données et prendre les décisions commerciales les plus pertinentes.

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.

LanguesSQL, 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. Ils veillent également à son bon fonctionnement et à sa sécurité. 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 notre Questions et réponses d'entretien en science des données pour s'entraîner avant un entretien.

Outils pour la science des données

Les outils se répartissent en quatre groupes, comme indiqué ci-dessous.

Catégories d'outils de science des données pour l'analyse, l'entreposage de données, la visualisation et l'apprentissage automatique

Historique Stockage et Gestion des Données Visualisation de Données Machine Learning
R, Spark, Python et SAS Hadoop,SQL, Ruche R, Tableau, Brut Spark, Azure ML Studio, Mahout

Différence entre la science des données et la BI (Business Intelligence)

Le tableau ci-dessous illustre les différences entre les deux.

Paramètres Business Intelligence Sciences des données
Perception Regarder en arrière Perspective d’avenir
Les sources de données Données structurées, principalement SQL, et parfois un entrepôt de données 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 et traitement automatique du langage naturel
Outils Pentaho, Microsoft BI, QlikView R, TensorFlow

Lisez également la différence entre Science des données et apprentissage automatique.

Applications de la science des données

Voici quelques applications de la science des données :

Recherche Internet

Google La recherche utilise la technologie de la science des données pour trouver un résultat spécifique en une fraction de seconde.

Systèmes de recommandation

Pour créer un système de recommandation. Par exemple, les « suggestions d'amis » sur Facebook ou les « suggestions de vidéos » sur YouTube. YouTube, tout est fait avec l’aide de la Data Science.

Reconnaissance d'images et de parole

Les systèmes de reconnaissance vocale comme Siri, Google Assistant et Alexa fonctionnent grâce à des techniques d'analyse de données. De même, Facebook reconnaît vos amis lorsque vous publiez une photo avec eux, toujours grâce à l'analyse de données.

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
  • Un vivier de talents adéquat en science des données n'est pas disponible.
  • La direction ne fournit pas de soutien financier à une équipe de science des données
  • Indisponibilité ou difficulté d'accès aux données
  • Les décideurs d'entreprise n'utilisent pas efficacement les résultats de la science des données.
  • Expliquer la science des données aux autres est difficile
  • Problèmes de confidentialité
  • Absence d'un expert du domaine significatif
  • Si une organisation est très petite, elle ne peut pas avoir d'équipe de science des données.

FAQ

L'analyse de données exploite les données existantes pour expliquer les événements et leurs causes, généralement au moyen de rapports et de tableaux de bord. La science des données, quant à elle, élabore des modèles prédictifs et s'appuie davantage sur la programmation, les statistiques et l'apprentissage automatique.

Les employeurs recherchent un diplôme en sciences quantitatives ou un portefeuille équivalent, ainsi qu'une maîtrise de… Python ou R, SQL et les statistiques. Les connaissances du domaine comptent souvent autant que les diplômes.

Python est le premier choix le plus sûr car il couvre également l'ingénierie, le déploiement et l'apprentissage profond. R Elle reste prédominante pour les statistiques classiques et la recherche universitaire. La plupart des équipes de travail consultent les deux.

Vous aurez besoin de statistiques descriptives, de probabilités, de tests d'hypothèses et d'algèbre linéaire. Le calcul différentiel et intégral intervient principalement lors de la conception ou de l'optimisation de modèles. Les démonstrations sont rares, mais les formules doivent être compréhensibles.

Les données brutes arrivent avec des champs manquants, des doublons, des unités incohérentes et des types incorrects. Chaque défaut se répercute sur le modèle, obligeant les équipes à consacrer une part importante de leur temps à les corriger en priorité.

Un data scientist définit la problématique, explore les données et valide les modèles dans un contexte de recherche. Un ingénieur en apprentissage automatique prend ensuite le modèle validé et assure son déploiement fiable en production, en tenant compte de la surveillance, du réentraînement et de la mise à l'échelle.

L'IA générative produit du code exploratoire, synthétise les ensembles de données et suggère des caractéristiques, accélérant ainsi les analyses de routine. Le choix de la question à poser et la fiabilité des résultats restent du ressort de l'humain.

Copilote GitHub autocompresse le code pandas, scikit-learn et de tracé à l'intérieur Jupyter et VS Codeet explique les fonctions que vous ne connaissez pas. Vérifiez chaque suggestion avec vos propres données ; le programme ne peut pas voir vos colonnes ni leur signification.

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