Définition : Data Science

Alors que le monde est entré dans l’ère du big data, le besoin de stockage de ces données a également augmenté. C’était le principal défi et la principale préoccupation des entreprises jusqu’en 2010. L’accent était mis sur la création d’un cadre et de solutions pour le stockage des données. Maintenant que Hadoop et d’autres cadres ont résolu avec succès le problème du stockage, l’attention s’est portée sur le traitement de ces données. La science des données est la sauce secrète ici. Toutes les idées que vous voyez dans les films de science-fiction d’Hollywood peuvent devenir réalité grâce à la science des données. La science des données est l’avenir de l’intelligence artificielle. Il est donc très important de comprendre ce qu’est la science des données et comment elle peut apporter une valeur ajoutée à votre entreprise.

Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science est un mélange de divers outils, algorithmes et principes d’apprentissage automatique dont l’objectif est de découvrir des modèles cachés à partir des données brutes. Mais en quoi cela diffère-t-il de ce que font les statisticiens depuis des années ?

La réponse réside dans la différence entre expliquer et prédire.

Comme vous pouvez le voir sur l’image ci-dessus, un Data Analyst explique généralement ce qui se passe en traitant l’historique des données. En revanche, le Data Scientist ne se contente pas d’effectuer l’analyse exploratoire pour en tirer des enseignements, mais utilise également divers algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour identifier l’occurrence d’un événement particulier dans le futur. Un scientifique des données examine les données sous de nombreux angles, parfois des angles inconnus auparavant.

Ainsi, la Data Science est principalement utilisée pour prendre des décisions et faire des prédictions en utilisant l’analyse causale prédictive, l’analyse prescriptive (science prédictive et décisionnelle) et l’apprentissage automatique.

Analyse causale prédictive – Si vous voulez un modèle capable de prédire les possibilités d’un événement particulier dans le futur, vous devez appliquer l’analyse causale prédictive. Par exemple, si vous fournissez de l’argent à crédit, vous devez vous préoccuper de la probabilité que les clients effectuent leurs futurs paiements à temps. Dans ce cas, vous pouvez construire un modèle capable d’effectuer une analyse prédictive sur l’historique des paiements du client afin de prédire si les paiements futurs seront effectués à temps ou non.

• Analyse prescriptive : Si vous voulez un modèle qui a l’intelligence de prendre ses propres décisions et la capacité de le modifier avec des paramètres dynamiques, vous avez certainement besoin de l’analytique prescriptive pour cela. Ce domaine relativement nouveau a pour but de fournir des conseils. En d’autres termes, il ne se contente pas de prédire mais suggère une série d’actions prescrites et les résultats associés.
  Le meilleur exemple en est la voiture autonome de Google, dont j’ai déjà parlé. Les données recueillies par les véhicules peuvent être utilisées pour former les voitures à conduite autonome. Vous pouvez exécuter des algorithmes sur ces données pour leur apporter de l’intelligence. Cela permettra à votre voiture de prendre des décisions telles que le moment de tourner, le chemin à prendre, le moment de ralentir ou d’accélérer.
• L’apprentissage automatique pour faire des prédictions – Si vous avez des données transactionnelles d’une société financière et que vous avez besoin de construire un modèle pour déterminer la tendance future, alors les algorithmes d’apprentissage automatique sont le meilleur pari. Cela relève du paradigme de l’apprentissage supervisé. Il est appelé supervisé parce que vous disposez déjà des données sur lesquelles vous pouvez entraîner vos machines. Par exemple, un modèle de détection des fraudes peut être entraîné en utilisant un historique des achats frauduleux.
• L’apprentissage automatique pour la découverte de modèles – Si vous ne disposez pas des paramètres sur lesquels vous pouvez faire des prédictions, vous devez alors découvrir les modèles cachés dans l’ensemble de données pour pouvoir faire des prédictions significatives. Ce n’est rien d’autre que le modèle non supervisé, car vous n’avez pas d’étiquettes prédéfinies pour le regroupement. L’algorithme le plus couramment utilisé pour la découverte de modèles est le clustering.
  Imaginons que vous travaillez dans une compagnie de téléphone et que vous devez établir un réseau en installant des tours dans une région. Vous pouvez alors utiliser la technique du clustering pour trouver les emplacements des pylônes qui permettront à tous les utilisateurs de recevoir une puissance de signal optimale.

 

Pourquoi Data Science ?

Traditionnellement, les données dont nous disposions étaient principalement structurées et de petite taille, et pouvaient être analysées à l’aide d’outils de BI simples. Contrairement aux données des systèmes traditionnels qui étaient principalement structurées, aujourd’hui la plupart des données sont non structurées ou semi-structurées. Jetons un coup d’œil aux tendances des données dans l’image ci-dessous qui montre que d’ici 2020, plus de 80 % des données seront non structurées.

Ces données sont générées à partir de différentes sources comme les journaux financiers, les fichiers texte, les formulaires multimédia, les capteurs et les instruments. Les outils de BI simples ne sont pas capables de traiter cet énorme volume et cette variété de données. C’est pourquoi nous avons besoin d’outils analytiques et d’algorithmes plus complexes et avancés pour les traiter, les analyser et en tirer des enseignements significatifs.

Ce n’est pas la seule raison pour laquelle la Data Science est devenue si populaire. Creusons un peu plus et voyons comment la Data Science est utilisée dans différents domaines.

• Et si vous pouviez comprendre les besoins précis de vos clients à partir des données existantes, telles que leur historique de navigation et d’achat, leur âge et leurs revenus. Il ne fait aucun doute que vous disposiez également de toutes ces données auparavant, mais maintenant, grâce à la grande quantité et à la variété des données, vous pouvez former des modèles plus efficacement et recommander le produit à vos clients avec plus de précision. Ne serait-ce pas formidable, car cela apporterait plus d’activité à votre organisation ?
• Prenons un autre scénario pour comprendre le rôle de la Data Science dans la prise de décision. Que diriez-vous si votre voiture avait l’intelligence de vous reconduire chez vous ? Les voitures à conduite autonome collectent des données en direct à partir de capteurs, notamment des radars, des caméras et des lasers, pour créer une carte de son environnement. Sur la base de ces données, elles prennent des décisions telles que le moment d’accélérer, de ralentir, de doubler ou de tourner, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique avancés.
• Voyons comment la Data Science peut être utilisée dans l’analyse prédictive. Prenons l’exemple des prévisions météorologiques. Les données provenant de navires, d’avions, de radars, de satellites peuvent être collectées et analysées pour construire des modèles. Ces modèles permettront non seulement de prévoir le temps, mais aussi de prédire l’apparition de toute calamité naturelle. Cela vous aidera à prendre les mesures appropriées à l’avance et à sauver de nombreuses vies précieuses.

Qui est un scientifique spécialisé dans les données ?

Il existe plusieurs définitions du terme « scientifique des données ». En termes simples, un Data Scientist est une personne qui pratique l’art de la Data Science. Le terme « Data Scientist » a été inventé après avoir considéré le fait qu’un Data Scientist tire beaucoup d’informations des domaines et applications scientifiques, qu’il s’agisse de statistiques ou de mathématiques.

Que fait un scientifique des données ?

Les scientifiques des données sont ceux qui résolvent des problèmes de données complexes grâce à leur forte expertise dans certaines disciplines scientifiques. Ils travaillent avec plusieurs éléments liés aux mathématiques, aux statistiques, à l’informatique, etc. (même s’ils ne sont pas forcément experts dans tous ces domaines). Ils utilisent beaucoup les dernières technologies pour trouver des solutions et parvenir à des conclusions qui sont cruciales pour la croissance et le développement d’une organisation. Les scientifiques des données présentent les données sous une forme beaucoup plus utile que les données brutes dont ils disposent sous des formes structurées ou non.