Science des données
Qu’est-ce que la science des données?
La science des données fournit des informations significatives basées sur de grandes quantités de données complexes ou de mégadonnées. La science des données, ou science axée sur les données, combine différents domaines de travail en statistique et en calcul pour interpréter les données à des fins de prise de décision.
Comprendre la science des données
Les données proviennent de différents secteurs, canaux et plates-formes, notamment les téléphones portables, les médias sociaux, les sites de commerce électronique, les enquêtes sur la santé et les recherches sur Internet. L’augmentation de la quantité de données disponibles a ouvert la porte à un nouveau domaine d’étude basé sur le big data – les ensembles de données massifs qui contribuent à la création de meilleurs outils opérationnels dans tous les secteurs.
L’accès sans cesse croissant aux données est possible grâce aux progrès de la technologie et des techniques de collecte. Les habitudes d’achat et le comportement des individus peuvent être surveillés et des prédictions peuvent être faites sur la base des informations recueillies.
Cependant, les données en constante augmentation ne sont pas structurées et nécessitent une analyse pour une prise de décision efficace. Ce processus est complexe et prend du temps pour les entreprises, d’où l’émergence de la science des données.
La science des données, ou science axée sur les données, utilise les mégadonnées et l’apprentissage automatique pour interpréter les données à des fins de prise de décision.
Une brève histoire de la science des données
Le terme science des données existe depuis la plus grande partie des 30 dernières années et a été utilisé à l’origine comme un substitut à «informatique» en 1960. Environ 15 ans plus tard, le terme a été utilisé pour définir l’enquête sur les méthodes de traitement des données utilisées dans différents applications. En 2001, la science des données a été introduite en tant que discipline indépendante. La Harvard Business Review a publié un article en 2012 décrivant le rôle du data scientist comme «le travail le plus sexy du 21e siècle».
Points clés à retenir
- Les progrès de la technologie, Internet, les médias sociaux et l’utilisation de la technologie ont tous amélioré l’accès aux mégadonnées.
- La science des données utilise des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour extraire des informations significatives et pour prédire les modèles et comportements futurs.
- Le domaine de la science des données se développe à mesure que la technologie progresse et que les techniques de collecte et d’analyse des mégadonnées deviennent plus sophistiquées.
Comment la science des données est appliquée
La science des données intègre des outils de plusieurs disciplines pour collecter un ensemble de données, traiter et tirer des informations de l’ensemble de données, extraire des données significatives de l’ensemble et les interpréter à des fins de prise de décision. Les domaines disciplinaires qui composent le domaine de la science des données comprennent l’exploitation minière, les statistiques, l’apprentissage automatique, l’analyse et la programmation.
L’exploration de données applique des algorithmes à l’ensemble de données complexe pour révéler des modèles qui sont ensuite utilisés pour extraire des données utiles et pertinentes de l’ensemble. Les mesures statistiques ou l’analyse prédictive utilisent ces données extraites pour évaluer les événements susceptibles de se produire dans le futur en fonction de ce que les données montrent qui s’est passé dans le passé.
L’apprentissage automatique est un outil d’intelligence artificielle qui traite des quantités massives de données qu’un humain ne serait pas en mesure de traiter au cours de sa vie. L’apprentissage automatique perfectionne le modèle de décision présenté sous l’analyse prédictive en faisant correspondre la probabilité qu’un événement se produise à ce qui s’est réellement passé à un moment prévu.
À l’aide de l’analyse, l’analyste de données collecte et traite les données structurées de la phase d’apprentissage automatique à l’aide d’ algorithmes. L’analyste interprète, convertit et résume les données dans un langage cohérent que l’équipe décisionnelle peut comprendre. La science des données est appliquée à pratiquement tous les contextes et, à mesure que le rôle du scientifique des données évoluera, le domaine s’étendra pour englober l’architecture des données, l’ingénierie des données et l’administration des données.
Fait rapide
Selon IBM, la demande de data scientists devrait augmenter de 28% d’ici 2020.
Définition du Data Scientist
Un data scientist collecte, analyse et interprète de grands volumes de données, dans de nombreux cas, pour améliorer les opérations d’une entreprise. Les professionnels de la science des données développent des modèles statistiques qui analysent les données et détectent les modèles, les tendances et les relations dans les ensembles de données. Ces informations peuvent être utilisées pour prédire le comportement des consommateurs ou pour identifier les risques commerciaux et opérationnels. Le scientifique des données est souvent un narrateur qui présente des informations sur les données aux décideurs d’une manière compréhensible et applicable à la résolution de problèmes.
La science des données aujourd’hui
Les entreprises appliquent le big data et la science des données à leurs activités quotidiennes pour apporter de la valeur aux consommateurs. Les institutions bancaires capitalisent sur les mégadonnées pour améliorer leurs succès en matière de détection des fraudes. Les sociétés de gestion d’actifs utilisent le big data pour prédire la probabilité que le prix d’un titre augmente ou diminue à un moment donné.
Des entreprises telles que Netflix exploitent les mégadonnées pour déterminer les produits à proposer à leurs utilisateurs. Netflix utilise également des algorithmes pour créer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs en fonction de leur historique de visualisation. La science des données évolue à un rythme rapide et ses applications continueront de changer des vies à l’avenir.