Définition Data Science
Un champ multidisciplinaire visant la valorisation des données brutes
La data science est un domaine complexe qui représente un enjeu stratégique pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activités. En effet, la maîtrise de cette science permet aux décideurs d’avoir accès à des informations utiles riches en prédictions concernant les tendances du marché. Dans cette optique, des spécialistes comme le data analyst s’appuient sur leur expertise, afin de collecter et de traiter des données brutes pour les transformer en informations exploitables. Pour ce faire, les personnes qui souhaitent exercer ce type de métiers doivent disposer des compétences approfondies en big data, grâce à leurs connaissances en algorithmes, mathématiques, statistiques … Si vous avez envie de suivre une formation spécialisée dans ce domaine, vous pouvez vous inscrire auprès d’une plateforme dédiée pour bénéficier d’un cursus d’apprentissage spécifique. Vous aurez ainsi l’opportunité de découvrir la définition de la data science et son domaine d’application, à travers les séries de module dispensées par des professionnels du métier.
Partie 1 – Principes fondamentaux
Pour mener à bien sa mission, un data analyst utilise différentes techniques et exploite une large variété d’outils spécifiques. A l’instar de :
- Mathématiques,
- programmation informatique,
- intelligence artificielle
- analyse prédictive,
- statistiques,
- économétrie,
- algorithmes de Machine Learning …
C’est ce qui permet aux experts en data science de procéder à l’identification des tendances globales du marché et d’appréhender les motifs de connexion des utilisateurs. Au terme de leur démarche, ces spécialistes en big data seront notamment en mesure d’établir la corrélation entre un vaste ensemble de données brutes.
Appréhension du fonctionnement global du système
Concrètement, les approches et les méthodes d’exécution peuvent changer en fonction de chaque entreprise, même si la plupart des entités font recours à la data science au quotidien. De ce fait, il n’est pas évident de donner une définition précise de cette science, étant donné que chacun l’applique à sa façon sous différente forme. De plus, l’apparition de nouvelles technologies de manière incessante apporte continuellement des transformations au niveau de la pratique dans ce domaine.
Quoi qu’il en soit, la finalité des missions confiées aux experts en data science restent identiques, puisqu’elles consistent principalement à :
- entreprendre des collectes de données,
- organiser le stockage des datas,
- déployer une structure en data mining,
- lancer une analyse des données,
- exécuter une data viz.
Apparition du phénomène d’explosion du big data
Il est effectivement primordial de prendre en compte le fait que la forte croissance de la data science est générée essentiellement par l’explosion des données utilisées par l’humanité. En effet, tous les secteurs d’activités ont rencontré un essor fulgurant en matière de data science, comme les chiffres ci-après le démontrent :
- multiplication du volume mondial par 9 entre 2011 et 2013,
- augmentation à 44 zettabytes du volume total des données vers la fin des années 2020, contre moins de 5 zettabytes seulement selon les statistiques en 2013.
Dans la pratique, ce phénomène s’explique par l’émergence des différentes technologies conçues spécialement pour produire des données, tels que les smartphones ainsi que les objets connectés. Sans oublier les réseaux sociaux et les moteurs de recherche qui sont devenus incontournables dans les habitudes de nombreux utilisateurs, que ce soit pour des raisons professionnelles ou personnelles.
Accessibilité auprès d’une mine d’informations stratégiques
En effet, les mines de datas ainsi générées sont considérées comme le pétrole du XXIè siècle, étant donné qu’elles offrent aux différentes organisations l’occasion d’accéder à des opportunités inouïes. Et pour cause, l’exploitation de ces données leur permet de les valoriser à travers l’exploration d’une immense étendue de data lacs. Autrement dit, la data science donne aux décideurs la possibilité d’entreprendre des actions stratégiques, en se fiant à des données concrètes et non sur la base d’une simple intuition. A savoir :
- la création de nouveaux produits,
- la conception de services innovants,
- la résolution des diverses problématiques,
- l’amélioration des performances de l’entité.
Ainsi, grâce à la data science, les institutions de recherche, les entreprises ou le secteur public peuvent identifier la nature de la demande de connexions de leur population cible. De même, ils sont capables de prendre les meilleures décisions en termes d’orientation, avec les prédictions fournies par leur data analyst sur les tendances futures. Par ailleurs, ils sont en mesure de cerner les principaux points d’intérêt de leur clientèle en s’appuyant sur l’interprétation proposée par les spécialistes à propos des données recueillies.
Partie 2 – Domaine d’expertise
Pour optimiser la valorisation des données brutes, le data analyst doit réussir à maîtriser différents champs d’expertise et assimiler une large étendue de disciplines.
Compétences requises
Pour mener à bien leur mission, les experts en data science doivent acquérir un certain nombre de savoir-faire, tels que :
- ingénierie des datas,
- connaissances approfondies en mathématiques,
- compétences en statistique,
- spécialisation en informatique,
- expertise en Data Visualization.
Au terme de leur cursus d’apprentissage, avant de devenir un data analyst confirmé, ceux qui souhaitent exercer ces métiers spécifiques doivent également avoir la capacité d’exploiter l’intelligence artificielle. De la même manière, les compétences en manipulation d’outils dédiés comme le deep learning ainsi que le machine learning font partie des exigences à remplir.
Autrement, ils ne seront pas en mesure de répondre aux attentes des entreprises et d’extraire des données pertinentes en vue de les communiquer aux décideurs. Pareillement, une meilleure connaissance des technologies requises leur permet de développer diverses techniques ainsi que des algorithmes, afin de mettre en place la création des modèles. Par ailleurs, ces compétences sont indispensables pour réussir à établir des prédictions particulièrement utiles au cours des processus de prise de décision.
Processus à suivre
Pour parvenir à valoriser les données brutes et leur donner un sens, il existe principalement 5 étapes essentielles à suivre. A commencer par la collecte des datas à partir de différentes sources, avant de procéder à leur extraction. Par la suite, le spécialiste en data science prendra soin de les stocker dans une Data Warehouse et enchainera son intervention avec le nettoyage des données ainsi recueillies. Cette étape aboutira sur la transformation de ces datas en vue de faciliter leur analyse et d’optimiser leur traitement, grâce aux opérations suivantes :
Après ces différentes actions, l’expert s’appuiera sur des techniques spécifiques comme l’analyse prédictive, le text mining ou encore la régression pour analyser ces données. Et à la fin de ce processus, il communiquera les informations pertinentes qui seront extraites en rédigeant un dashboard ou un reporting ou encore en utilisant la data visualization.
Partie 3 – Cas d’usage
Dans la pratique, le cas d’usage de la Data science varie sensiblement en fonction de chaque entreprise, comme il peut également devenir tangible à travers différents contextes. Mais généralement, cette science est particulièrement utilisée dans l’objectif de :
- fournir une assistance lors des prises de décision stratégique,
- procéder à l’automatisation de diverses tâches.
La data science reste effectivement un outil incontournable, car elle permet aux entreprises de détecter plus facilement les tentatives de fraudes ou des cas d’anomalies. De la même façon, elle donne aux entreprises la capacité d’appréhender les patterns ou les tendances des datas ou bien d’avoir des prédictions sur les revenus ou les ventes.
Autrement, la data science constitue un outil performant pour aider les entreprises à classifier leurs données, grâce au triage automatique des emails dans votre boîte de réception par exemple. Pareillement, elle est excellente pour réaliser différentes sortes d’opérations de reconnaissance (vocale, faciale, textuelle) ou bien alimenter les moteurs de recherche. L’exploitation de cette technologie offre effectivement aux entreprises l’opportunité de planifier la recommandation de certains produits ou de suggérer des contenus spécifiques, en fonction des préférences de leur cible.
Domaine de la santé
Le cas d’usage de cette science change effectivement de différentes manières, selon les principaux centres d’intérêts du secteur d’activités qui l’exploite. Ainsi, en matière de santé, la valorisation des datas ont permis d’avoir :
- une meilleure compréhension des maladies,
- la capacité d’explorer l’étendue de la médecine préventive,
- la possibilité d’effectuer des recherches avancées pour réussir l’invention de nouveaux traitements,
- l’opportunité d’entamer des démarches en vue de faciliter l’accélération des diagnostics.
Secteur de la logistique
Pour les professionnels dans ce domaine, le recours à la data science leur a offert l’occasion de profiter de certains avantages, tels que :
- l’optimisation des itinéraires des véhicules,
- la gestion de manière efficiente et en temps réel des opérations internes, en prenant en considération des facteurs prépondérants (trafic, météo).
Branche du retail
Les professionnels dans cette branche d’activités font recours à la data science dans l’objectif de réaliser des opérations spécifiques, à l’instar de :
- campagne de ciblage publicitaire,
- actions marketing personnalisées.
Pour ce faire, ils fondent leur stratégie sur la recommandation d’offres spécifiques en se référant à l’analyse des préférences de leur population cible. C’est notamment le cas de Google dans le cadre d’exploitation de son moteur de recherche web ou celui de Netflix et de Spotify sur leur plateforme de streaming. Cette pratique est également utilisée par différentes entreprises évoluant dans le secteur de l’e-commerce, à l’exemple d’Amazon.
Section de la cybersécurité
Les experts dans ce domaine exploitent essentiellement la data science ainsi que l’intelligence artificielle, afin de réussir à détecter les risques d’attaques en identifiant de nouveaux malwares.
Industrie de la construction de voitures autonomes
Le cas d’usage de la data science est particulièrement essentiel pour cette industrie, car l’exploitation des techniques comme l’analyse prédictive permet de procéder à des actions stratégiques. A savoir :
- la faculté d’ajuster la vitesse de la voiture en fonction des circonstances,
- la capacité de contourner les obstacles pour éviter d’éventuels accidents,
· l’intelligence de changer de route en empruntant des voies moins dangereuses ou en choisissant un itinéraire plus rapide.