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Qu’est-ce que la Data Science ?

Datascience

Tu as envie de comprendre ce qu’est la Data Science ? Dans cet article, nous explorons les moindres recoins de ce domaine passionnant.

Qu’est-ce que la Data Science ?

Dans un monde où les données sont générées à un rythme exponentiel, la Data Science est cruciale pour les entreprises et les organisations. L'explosion du big data nécessite des compétences en analyse et en interprétation des données pour prendre des décisions éclairées. C’est là que la Data Science prend tout son sens. Cet ensemble de disciplines et processus permet de préparer, analyser les données, découvrir des informations, révéler et résoudre des problèmes.

Table des matières

Définition de la Data Science, origine et enjeux

Dès 1974, l’expression de Data Science apparait dans des œuvres universitaires et dans la presse. Tout s’accélère en 1990/2000 avec la démocratisation d’Internet. Le volume de données partagées augmente en même temps que le développement des bases pour les stocker. Les entreprises s’entourent de scientifiques et ingénieurs pour créer les premières briques de la science des données : des processus et algorithmes pour structurer la donnée en information intelligible.

Capitaliser sur la donnée pour prendre des décisions devient incontournable.

On ne se base plus seulement sur des intuitions ou des estimations, mais sur des chiffres, des éléments mesurables et vérifiables.

Aujourd’hui, la science de données repose sur l’exploration et l’étude du big data (volume massif de données) pour extraire des connaissances exploitables, établir des modèles prédictifs et dégager des tendances.

Un modèle prédictif analyse les comportements et les données passées afin de pouvoir anticiper et prévoir des comportements futurs. On connait ça depuis longtemps avec la météo ! Le Big Data a renforcé la pertinence et l'efficacité des modèles prédictifs : comme le volume de données collecté est plus important, les analyses et prédictions sont plus précis.  

Data Analyse et Data Science sont intimement liés. Là où la Data Analyse se concentre sur les données existantes, en Data Science, tu peux aussi les exploiter dans une dimension différente ou créer de nouvelles sources de données.




La science des données, un domaine multidisciplinaire passionnant !

La science de données fait appel à différentes disciplines pour analyser les données de manière holistique.

Les maths et les statistiques sont utilisés pour comprendre et résoudre une problématique, extraire les infos qui aideront vraiment la gestion de l’entreprise. Plus que la théorie, la Data Science repose sur l’application et l’utilisation des formules. Au programme : algèbre linéaire, mathématiques discrètes, logique booléenne, corrélation entre 2 variables…  

La science des données utilise aussi le data engineering, défini par le cabinet de conseil Gartner comme « la discipline visant à rendre les données adéquates accessibles et disponibles pour différents types de consommateurs de données (et ce compris les data scientists, les business analysts, les data analysts et d’autres intervenants). »

Du côté des langages informatiques, ce sont SQL, Python ou encore R qui permettent de collecter des données, les trier, les comparer, les rapprocher et les présenter sous différentes formes de graphes.

Python est le langage de programmation le plus populaire pour l’analyse et la visualisation d’un grand volume de données. Sa simplicité de prise en main ainsi que la variété des librairies utiles pour la Data Science (ex. : Pandas, Numpy, Scikit-lard, Tensorflow) favorise largement son adoption.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) a une place centrale dans la Data Science.

L'IA et Big Data sont étroitement liés car la première ne peut pas nourrir son intelligence si elle n’est pas alimentée par un volume massif de données.

L’IA apporte de l’intelligence « humaine » aux machines et va même au-delà en termes de capacité de calcul par exemple.

Le machine learning (apprentissage automatique) est une discipline de l'IA qui se concentre sur le développement de modèles et d'algorithmes permettant à « la machine » d'apprendre par elle-même, tester différents scénarios, sans suivre une série d’instructions définie.

Pour réussir cet exploit :

  • On fait ingérer à la machine un grand volume de données brutes et de sources variées. Évidemment, la qualité de la donnée est ici essentielle.
  • On met en place un algorithme d’apprentissage qui va apprendre et s’améliorer en continu.
  • On utilise des probabilités statistiques pour aider à prédire ou prendre des décisions.

On distingue 3 types d’apprentissage :

  • L’apprentissage supervisé où les algorithmes appliquent leurs apprentissages passés pour des événements futurs. Objectif : construire une fonction de prédiction à partir d’exemples.
  • L’apprentissage non supervisé qui se base sur des données brutes qui n’ont pas été catégorisées. Utile pour trouver une structure dans les données.
  • L’apprentissage semi-supervisé qui fonctionne sur la base de données étiquetées et non étiquetées.

Le deep learning est aussi une technique d’apprentissage qui permet de résoudre des tâches plus complexes que le machine learning. Cet apprentissage est basé sur la création d’un réseau de neurones artificiels qui imite le cerveau humain.

Plus le nombre de neurones est élevé, plus le réseau est dit « profond ». Il existe d’ailleurs plusieurs types d’architectures de deep learning tels que les réseaux neuronaux profonds, les réseaux de croyance profonds et les réseaux neuronaux récurrents.

L’utilisation d’outils de data visualisation permet de représenter des données statistiques qualitatives et/ou quantitatives, de façon visuelle. Par exemple : des points, de lignes ou des histogrammes.

Parce qu’il est primordial de partager ses résultats de façon claire, compréhensible et utilisable, certains voient la Dataviz (ou data visualisation) comme la partie la plus importante, tout au long d’un projet de Data Science.

Data Science : un processus en 6 étapes

  1. Collecte des données.

Il s’agit de rechercher, identifier et stocker des données pertinentes pour répondre à une question ou résoudre un problème. Sur Internet, la technique de collecte des données est appelée Web Scraping ; le stockage s’effectue dans des bases de type SQL ou noSQL.

  1. Préparation des données

Les données brutes qui ont été collectées peuvent être désorganisées, incomplètes ou incohérentes. La préparation des données consiste à les nettoyer, transformer et structurer afin de les rendre exploitables, analysables.

  1. Exploration des données

On analyse et on visualise les données pour comprendre leur nature, détecter des grandes tendances, des anomalies et ainsi optimiser plus finement la qualité des données.

  1. Modélisation et apprentissage automatique

Dans un processus de Data Science, la modélisation est l’étape où on fait intervenir le machine learning. Il s’agit de développer et tester des méthodologies et algorithmes de modélisation (ex. : régression, classification) qui exploitent les données pour créer ou sélectionner puis déployer le.s modèle.s éprouvé.s.

  1. Évaluation

Une fois les modèles créés, ils sont évalués pour mesurer leur performance, leur précision et leur fiabilité. Cette étape permet d'ajuster et d'améliorer les modèles.

  1. Interprétation des résultats et communication

L'évaluation et l'interprétation des résultats sont des étapes incontournables pour :

  • interpréter les résultats,
  • tirer des conclusions,
  • répondre à la problématique exposée,
  • communiquer les résultats de manière compréhensible aux parties prenantes (cf. Dataviz).

La science des données a son métier : Data Scientist

Ceux qui appliquent la science de données sont appelés Data Scientists. En plus d’un intérêt et de connaissances pointues sur les sujets tels que l’IA, le big data… quelques compétences clés sont indispensables pour être Data Scientist : mathématiques, statistiques et langages de programmation associés (Perl, Java, C++, Python, R…).

Mais, Data Scientist, ce n’est pas uniquement un « job de scientifique ».

Outre les compétences métier, il est nécessaire de comprendre les enjeux business des organisations pour bien répondre à leurs questions et résoudre leurs problématiques.

Le métier de Data Scientist est-il fait pour toi ?

Si tu es d’accord avec toutes ces affirmations, alors le job de Data Scientist pourrait te correspondre :

  • Je m’intéresse et je veux me former à tous les composants de la science des données : IA, big data, machine et deep learning, data engineering
  • Je maîtrise ou je me forme à la programmation informatique. Un langage comme Python attise ma curiosité.
  • J’ai envie d’aider les entreprises à se transformer, à répondre à leurs enjeux business d’aujourd’hui et à préparer leur futur,
  • J’aime résoudre des problèmes complexes,
  • Je suis à l’écoute, pédagogue, curieu.x.se, rigoureu.x.se et créati.f.ve

Tu souhaites devenir Data Scientist ?  

Pour devenir Data Scientist, tout dépend de ton mode d’apprentissage et de ton parcours :

  • Si tu t’intéresses au métier juste après le bac, tu pourrais viser un diplôme universitaire ou en école d’ingénieur (Bac +5).
  • Si tu as déjà fait des études ou que tu souhaites te reconvertir, il existe des formations et certifications plus courtes. On distingue les formations de type MOOC que tu peux suivre à ton rythme, et les formations guidées, où tu seras suivi et encadré par des experts du secteur.

Data Scientist : un métier recherché par les entreprises 🤩

En capitalisant sur les experts de la Data Science, les entreprises conduisent leurs projets de transformation digitale vers le succès. Grâce à leurs conseils et prédictions, les Data Scientists apportent de la valeur aux entreprises et participent à leur croissance.

Droit des données, éthique et cybercriminalité

L'utilisation des données dans le cadre de la Data Science soulève des questions juridiques et éthiques.

Depuis 2016, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) protège les données personnelles des citoyens européens, en encadrant leur utilisation et conservation par les entreprises. La Data Science a un rôle prépondérant dans le respect des mesures liées à la collecte, au stockage, à l’anonymisation, à la durée de conservation des données et à la possibilité de les récupérer, effacer…

Parallèlement au cadre légal, l'éthique de la data science est de plus en plus importante pour garantir une utilisation responsable des données.

On ne peut pas parler de science de données sans évoquer la cybercriminalité.

La menace est omniprésente pour les entreprises. Il ne se passe pas une journée sans qu’on entende parler de piratage de SI et de la divulgation d’informations personnelles ou stratégiques.  

L’enjeu réside donc en une collaboration étroite entre les professionnels de la data et de la cybersécurité. L’objectif de ce rapprochement ? Que les attaques, inévitables, impactent le moins possible les organisations et préservent la confidentialité des données stockées.  

La Data Science est partout : quelques applications concrètes

La Data Science est partout dans notre quotidien et incontournable dans tous les milieux professionnels et notamment santé, marketing, finance ou industrie. C’est un pilier de leur croissance et de leur transformation.

- Côté marketing, le travail sur les données clients permet de proposer des offres qui répondent à leurs habitudes d’achat, d’optimiser le parcours d’achat, le ciblage des offres, l’expérience client, les campagnes publicitaires.

- Dans le secteur bancaire, les processus qui analysent les habitudes des utilisateurs, détectent et contrent les utilisations frauduleuses de carte bleue ou des mouvements suspects sur leurs comptes en banque.  

- Le machine learning est un allié précieux pour les investisseurs en les aidant à identifier les opportunités et à prédire les mouvements.

- En santé, la Data Science fait avancer la recherche et les diagnostics. Déjà en 2017, une équipe américaine a entraîné un ordinateur à effectuer le diagnostic de mélanomes grâce à 100 000 images de grains de beauté déjà caractérisés comme bénins ou malins.

On le croise tous les jours… Le deep learning est déjà bien ancré dans notre vie quotidienne avec :

  • la reconnaissance faciale sur les smartphones,
  • les différents niveaux de conduite autonome qui permettront à terme de faire circuler des véhicules sans l’intervention du conducteur,
  • les chatbots qui répondent précisément à des questions de plus en plus pointues,
  • Les recommandations de vidéos en fonction de ce que tu as déjà regardé,  
  • La distinction entre mails importants et spams.

Vous l’aurez compris, chez DataBird, nous sommes conscients et surtout convaincus que la Data Science est un domaine puissant et passionnant. Aujourd’hui, son potentiel est infini. L'IA joue un rôle croissant dans la Data Science pour alimenter non seulement l'innovation mais aussi la croissance économique.

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