Qu'est-ce que la science des données ?

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour un aperçu du domaine de la science des données, ainsi que du rôle de Data Scientist.

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La science des données est un domaine interdisciplinaire axé sur l'extraction d'informations significatives à partir de grands ensembles de données. Pour découvrir des modèles cachés, les scientifiques des données utilisent les mathématiques, la science, les algorithmes et les systèmes pour identifier les opportunités d'augmentation de l'efficacité, de la productivité et de la rentabilité.

En termes plus simples, la science des données utilise les mathématiques et la technologie pour trouver des modèles cachés (et des moyens d'être plus productifs et rentables) dans les données brutes. Pour trouver ces modèles, un Data Scientist passe beaucoup de temps à collecter, nettoyer, modéliser et examiner des données, sous de nombreux angles, dont certains n'ont jamais été examinés auparavant.

Essentiellement, la science des données concerne la création de connaissances : elle utilise les techniques et les outils les plus avancés que les domaines de l'informatique et des statistiques ont à offrir pour transformer un gâchis de données en connaissances qu'une organisation peut utiliser pour informer leurs pratiques commerciales.

Parmi les techniques les plus remarquables utilisées par un Data Scientist figurent l'analyse causale prédictive, l'analyse prescriptive et l'apprentissage automatique. La première, l'analyse causale prédictive, utilise des données pour prédire la probabilité de différents résultats possibles d'un événement futur. L'analyse prescriptive va encore plus loin en suggérant une gamme d'actions différentes en fonction de ces possibilités, dans le but d'optimiser les résultats. L'apprentissage automatique, contrairement aux deux techniques que nous venons de mentionner, n'est pas le quoi mais le comment de la science des données : c'est la pratique consistant à utiliser des algorithmes basés sur des données qui s'améliorent automatiquement en fonction des expériences passées - essentiellement en apprenant à mieux faire leur travail - pour découvrir des modèles et faire des prédictions.

Cela dit, dans le monde réel, la pratique de la science des données implique bien plus que la simple utilisation d'ordinateurs pour calculer des chiffres. En fait, les Data Scientists peuvent être fortement impliqués dans le processus de prise de décision dans tous les départements, ce qui signifie que, concrètement, la science des données implique également de collaborer avec d'autres, et surtout de savoir comment communiquer des découvertes importantes à d'autres personnes.

Que font les data scientists ?

La perception commune selon laquelle les Data Scientists calculent les chiffres n'est pas trop éloignée de la réalité ; ils travaillent avec de grands ensembles de données, décident quelles données sont nécessaires, nettoient les données, construisent des modèles de ce que les données peuvent montrer et les organisent pour révéler des informations latentes - et cet effort est toujours dirigé vers un certain objectif.

Notamment, ces ensembles de données ne sont pas toujours des nombres. Alors que la plupart des Data Scientists travaillent avec des données numériques (73%, selon l'enquête BrainStation Digital Skills Survey), il existe également d'autres types de données. Selon la même enquête, 61 % des personnes interrogées travaillent avec du texte, 44 % avec des données structurées, 13 % avec des images et 12 % avec des graphiques. Même la vidéo et l'audio sont mûrs pour l'analyse, avec 6 et 4 % (respectivement) des personnes interrogées. travailler régulièrement avec ces médias.

Ces résultats suggèrent la façon dont la science des données s'étend bien au-delà du monde des tableaux financiers et exerce son influence dans des domaines tels que la maximisation de la satisfaction client et l'extraction d'informations précieuses des médias sociaux.

Par conséquent, chaque industrie a ses propres types de données et ses propres façons d'exploiter ces données pour aider à atteindre les résultats souhaités. Dans tous les cas, cependant, la science des données est un moyen d'aider les dirigeants à prendre de meilleures décisions plus éclairées, qu'il s'agisse d'améliorer un produit, de comprendre un nouveau marché, de fidéliser les clients, de déployer efficacement une main-d'œuvre ou de faire de meilleures embauches.

Les Data Scientists utilisent donc une combinaison de techniques et de concepts, notamment :

Analyse descriptive

Étudie de grands ensembles de données pour comprendre comment les choses sont, y compris les corrélations et même les causes qui ne sont pas immédiatement évidentes.

Analyse causale prédictive

Tire des conclusions à partir de données à l'aide de diverses techniques statistiques, notamment l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique, pour prédire les possibilités d'un événement futur.

Analyse prescriptive

Fournit des recommandations basées sur l'intelligence pour produire un résultat souhaité ou accélérer les résultats d'une application ou d'un processus métier donné.

Apprentissage automatique

Pour le dire simplement, l'apprentissage automatique - ou le processus par lequel un ordinateur apprend à mieux exécuter une tâche au fur et à mesure qu'il acquiert plus d'expérience - utilise des algorithmes pour faire des prédictions et trouver des modèles. L'apprentissage automatique couvre un large éventail d'idées, d'outils et de techniques utilisés par les scientifiques des données et d'autres professionnels, et c'est l'une des méthodes les plus populaires pour traiter de grandes quantités de données brutes.

Il pourrait être plus facile de considérer l'apprentissage automatique comme faisant partie de la science des données. L'apprentissage automatique libère les scientifiques des données de la tâche fastidieuse de passer au crible d'énormes volumes de données en utilisant des algorithmes complexes et des méthodes de résolution de problèmes, notamment l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification, le regroupement et les réseaux de neurones.

Des exemples d'apprentissage automatique sont tout autour de vous. Facebook, par exemple, utilise l'apprentissage automatique pour analyser votre comportement passé afin de présenter du contenu et des notifications en fonction de vos intérêts. De même, lorsque Netflix recommande d'une manière ou d'une autre une émission que vous aimeriez regarder en rafale, c'est un exemple d'apprentissage automatique.

L'exemple le plus simple d'apprentissage automatique en mouvement réside peut-être dans la façon dont il aborde la tâche de reconnaissance de l'écriture manuscrite. Pour former une machine avec des exemples de paires d'entrée-sortie correctes - ce que l'on appelle l'apprentissage automatique supervisé - on montre à l'ordinateur des images de nombres manuscrits à côté des étiquettes correctes pour ces chiffres. L'ordinateur essaie alors de comprendre les caractéristiques communes de chaque chiffre, et reprend progressivement les modèles entre les images et les étiquettes.

Généralement, l'apprentissage automatique est efficace pour résoudre des problèmes de nature statistique ou probabiliste, profondément complexes, et qui peuvent être traités de manière adéquate avec une solution approximative. Par exemple, la question de la détection de la fraude par carte de crédit coche ces cases : les solutions sont probabilistes car une détermination ne sera prise qu'une fois qu'une entreprise aura atteint son client ; les règles relatives à la fraude sont complexes ; et les solutions approximatives sont adéquates puisque nous signalons simplement les transactions pour un examen plus approfondi.

Bien que de nombreux outils d'apprentissage automatique plus avancés nécessitent une certaine expérience et un certain savoir-faire, les bases peuvent toujours avoir un impact pour ceux qui cherchent à approfondir. De nombreux modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés sont implémentés dans R et Python, et des modèles simples comme la régression linéaire ou logistique peuvent être utilisés pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique informatives.