Science des données vs exploration de 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 des principales différences entre la science des données et l'exploration de données.

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Alors que le monde s'intéresse de plus en plus à la science des données, il est compréhensible qu'il puisse y avoir une certaine confusion sur la terminologie qui est souvent utilisée de manière incorrecte et interchangeable. Dans cet esprit, nous avons examiné de plus près la différence entre la science des données et l'exploration de données.

Science des données

Comme nous l'avons abordé dans d'autres domaines de ce guide, la science des données est un domaine qui utilise les mathématiques et la technologie pour trouver des modèles autrement invisibles dans les volumes massifs de données brutes que nous générons de plus en plus. Dans le but de faire des prédictions précises et de prendre des décisions intelligentes, la science des données nous permet de trouver des informations autrement imperceptibles qui se cachent à la vue de tous dans ces trésors de données.

Les impacts commerciaux et sociétaux de la science des données sont vastes, et alors que la prise de décision basée sur les données devient une priorité de plus en plus urgente pour les entreprises intelligentes - les recherches du MIT montrent que les entreprises qui ouvrent la voie à l'utilisation de la prise de décision basée sur les données étaient 6% plus rentables que leurs concurrents - le domaine de la science des données influence et change la façon dont nous percevons les meilleures pratiques marketing, le comportement des consommateurs, les problèmes opérationnels, les cycles de la chaîne d'approvisionnement, la communication d'entreprise et les analyses prédictives.

Une croyance naissante dans la science des données est vraiment cohérente dans tous les types d'entreprises. L'étude de Dresner a révélé que les industries ouvrant la voie aux investissements dans le big data comprennent les télécommunications (95 % d'adoption), les assurances (83 %), la publicité (77 %), les services financiers (71 %) et les soins de santé (64 %).

La science des données est un vaste domaine, couvrant l'analyse causale prédictive (ou la prévision des possibilités d'un événement futur), l'analyse prescriptive (qui examine une gamme d'actions et les résultats associés) et l'apprentissage automatique, qui décrit le processus d'utilisation des algorithmes pour enseigner ordinateurs comment trouver des modèles dans les données et faire des prédictions.

L'enquête sur les compétences numériques de BrainStation a révélé que les scientifiques des données travaillent principalement sur le développement de nouvelles idées, produits et services, contrairement aux autres professionnels des données qui consacrent plus de temps à l'optimisation des plates-formes existantes. Et les Data Scientists sont également uniques parmi les professionnels du Big Data dans la mesure où leur outil le plus utilisé est Python.

Bien que la science des données soit un vaste domaine, son objectif ultime est d'utiliser les données pour prendre des décisions plus éclairées.

Exploration de données

Là où la science des données est un vaste domaine, l'exploration de données décrit un éventail de techniques au sein de la science des données pour extraire des informations d'une base de données qui était autrement obscure ou inconnue. L'exploration de données est une étape du processus connu sous le nom de

découverte de connaissances dans des bases de données ou KDD, et comme d'autres formes d'exploitation minière, il s'agit de creuser pour quelque chose de précieux. Étant donné que l'exploration de données peut être considérée comme un sous-ensemble de la science des données, il y a bien sûr un chevauchement ; L'exploration de données comprend également des étapes telles que le nettoyage des données, l'analyse statistique et la reconnaissance des modèles, ainsi que la visualisation des données, l'apprentissage automatique et la transformation des données.

Là où la science des données, cependant, est un domaine d'étude scientifique multidisciplinaire, l'exploration de données concerne davantage le processus métier et, contrairement à l'apprentissage automatique, l'exploration de données ne concerne pas uniquement les algorithmes. Une autre différence clé est que la science des données traite toutes sortes de données, tandis que l'exploration de données traite principalement des données structurées.

L'objectif de l'exploration de données est en grande partie de prendre des données à partir d'un certain nombre de sources et de les rendre plus utilisables, là où la science des données a des objectifs plus larges pour créer des produits centrés sur les données et prendre des décisions commerciales basées sur les données.