La data science est un élément essentiel à la réussite de toute entreprise de nos jours. Elle se trouve à l'origine des décisions les plus importantes prises par les chefs d'entreprises tandis que les data scientists occupent un rôle clé dans les industries d'aujourd'hui.
L'évolution de la technologie, l'intelligence artificielle et le Big Data ont conduit à la génération d'une quantité de données considérable. La data science vise à donner un sens à ces données en extrayant les informations essentielles. Pour ce faire, elle utilise différentes méthodes, à savoir des algorithmes ou d'autres systèmes spécifiques. Mais qu'est-ce que la data science et à quoi sert-elle vraiment ?
La data science : qu'est-ce que c'est ?
La data science ou science des données consiste à dériver des informations significatives à partir de vastes volumes de données brutes. Ces informations permettent aux entreprises de prendre les meilleures décisions commerciales. Les données traitées peuvent provenir de plusieurs sources et se présenter sous différents formats.
Pour extraire et traiter les informations, la data science implique l'utilisation d'algorithmes de machine learning, ou d'apprentissage automatique, afin de construire des modèles prédictifs. Elle inclut également la programmation informatique, l'analyse prédictive, les mathématiques et les statistiques.
Les différentes approches de la science des données
La data science permet donc de prendre des décisions en se basant sur des informations extraites de données brutes. Il existe différentes approches pour analyser ces données et en dérivés des connaissances significatives.
L'analyse prédictive
Comme son nom l'indique, ce type d'analyse permet de faire des prédictions sur les possibilités d'un événement futur. Par exemple, en se basant sur l'historique de paiements d'un client, l'analyse révélera la probabilité qu'ils effectuent les futurs paiements à temps.
L'analyse prescriptive
Dans ce cas-ci, l'analyse des données permet de prendre des décisions et de les modifier en cas de besoin. Elle combine l'analyse prédictive et décisionnelle. Autrement dit, en plus de prédire des événements futurs, cet aspect de la data science suggère une série d'actions s'y rapportant.
Le machine learning
En matière de data science, les algorithmes de machine learning sont les outils les plus utilisés. La première raison est qu'ils permettent de faire des prédictions en s'entraînant sur des données existantes. D'un autre côté, l'apprentissage automatique permet de découvrir les modèles cachés dans l'ensemble de données.
La différence entre l'analyse des données et la data science
Même si la data science implique une certaine analyse des données, il ne faut pas confondre la data science avec l'analyse de données classique. Généralement, l'analyste de données extrait des informations à partir de l'historique des données. Autrement dit, l'analyse des données consiste à effectuer une simple analyse exploratoire des données (AED). En revanche, la data science examine les donnés sous différents angles. Par ailleurs, elle permet de faire une analyse prédictive en plus d'une analyse explicative.
En d'autres termes, la data analysis comprend l'analyse descriptive et la prédiction dans une certaine mesure. Pour sa part, la data science est plus axée vers une analyse prédictive et un apprentissage automatique.
Quelle est son importance ?
Auparavant, l'extraction d'informations à partir de données brutes se faisait à l'aide d'outils d'informatique décisionnelle traditionnels. Ces outils sont assez efficaces pour traiter les données structurées. Cependant, aujourd'hui la plupart des données sont non structurées ou semi-structurées. Cela demande donc des outils plus complexes et plus performants d'où l'utilisation des algorithmes.
En termes simples, la data science permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions à l'aide des analyses prédictives et la découverte des modèles. Mais pour comprendre ce que cela implique réellement, voyons quelques exemples.
La science des données permet de trouver la cause principale d'un problème en posant les bonnes questions. De même, elle offre la possibilité d'identifier les points à améliorer. Par exemple, la data science offre l'avantage de dévoiler les besoins des clients en se basant sur des données existantes. Il peut s'agir d'un historique de navigation ou d'achats ou encore de l'âge et le revenu du client. Grâce au machine learning, les data scientists peuvent créer des modèles plus efficacement et recommander de meilleurs produits aux clients.
Comme nous l'avons dit plus tôt, la data science aide à prendre de meilleures décisions. Nous pouvons voir cet aspect dans les véhicules autonomes. Ils utilisent différents capteurs pour collecter les données, dont des caméras et des radars. Ces données servent ensuite à créer une carte de l'environnement dans lequel le véhicule circule. Le système utilise ces informations pour prendre des décisions comme le fait de ralentir ou d'accélérer.
Améliorez la performance de vos projets grâce à l’IA générative ?
Le cycle de vie d'un projet de data science
Chaque projet de data science suit un cycle de vie bien détaillé comportant six étapes.
L'étude du concept
Comme pour tout projet, la première étape consiste à étudier le concept. En d'autres termes, les data scientists doivent avant tout comprendre les différentes spécifications et les exigences liées au projet.
Ensuite, ils réalisent une étude du modèle économique. Cela implique d'évaluer les ressources disponibles, notamment le personnel, la technologie, le temps et par-dessus tout les données. L'étude du concept permet également de définir le problème commercial et de formuler des hypothèses initiales.
Préparation des données
Étant donné que la data science s'applique à des données brutes, celles-ci doivent être conditionnées avant d'être modélisées. Autrement dit, cette étape consiste à nettoyer les données pour ne garder que les informations significatives.
Là encore, le data scientist doit passer par plusieurs étapes en commençant par intégrer les données. Pour cela, il doit résoudre les différents conflits en éliminant, par exemple, les données redondantes. Dans la prochaine étape, il applique le processus ETL (extraction, transformation, chargement). Ensuite, il réduit la taille des données tout en préservant leur qualité. Enfin, il procède au nettoyage en corrigeant les incohérences, en complétant les valeurs manquantes et en lissant les données bruyantes.
La planification du modèle
Une fois que les données sont prêtes à être traitées, la prochaine étape est la sélection du modèle. Elle se fait en fonction de la nature du problème (régression ou classification). Une analyse exploratoire des données (AED) est également nécessaire dans cette étape afin d'approfondir l'analyse et comprendre la relation entre les variables. Comme techniques d'AED, nous pouvons citer les outils de visualisation tels que les histogrammes, les diagrammes en boîtes ou encore les analyses de tendances. Par ailleurs, R est l'outil le plus couramment utilisé pour la planification du modèle. Néanmoins, Python, Matlab, SAS et SQL peuvent également servir pour cette étape.
La construction du modèle
Pour cette phase également, divers techniques et outils analytiques permettent de manipuler les données à la recherche des informations utiles. Entre autres, le data scientist développe des ensembles de données pour former et tester le modèle. La construction de modèles implique des techniques d'apprentissage comme la classification, l'association ou le regroupement. Par ailleurs, les outils utilisés sont les paquets Python issus des bibliothèques telles que Pandas, Matplotlib ou NumPy.
La communication
Après l'étude, la préparation, la planification et la modélisation des données, la prochaine phase du cycle de vie d'un projet de data science est la communication des résultats. En effet, il est important de faire part des conclusions aux parties prenantes ainsi que de chaque processus mis en œuvre. Cela permet d'évaluer la réussite ou l'échec du projet.
L'opérationnalisation
Après que les conclusions ont été validées auprès de toutes les parties, elles sont mises en œuvre. Cela implique encore la livraison des rapports finaux, de code et des documents techniques.
Les applications de la data science
Maintenant que vous savez tout sur la data science, ses différentes approches ainsi que son cycle de vie, parlons de ses domaines d'application. Comme nous l'avons mentionné au début de cet article, la science des données est essentielle à toutes les entreprises. Elle a donc une application dans presque tous les secteurs d'activité. Nous avons déjà évoqué le transport, la météorologie et le commerce.
Nous pouvons également prendre comme exemple le domaine de la santé. Les entreprises concernées se basent sur la data science pour construire des instruments médicaux qui permettent de détecter plus facilement des maladies et de développer des traitements.
Les systèmes de recommandation et de reconnaissance d'images sont également de parfaits exemples d'utilisations courantes de la data science. En effet, certaines plateformes de vidéos telles que TikTok, YouTube ou encore Netflix tirent parti des données pour suggérer des contenus en fonction des préférences des utilisateurs. En outre, c'est la science des données qui permet à différents systèmes d'IA d'identifier des objets ou des personnes dans une image.
D'autre part, les entreprises logistiques utilisent la science des données afin d'optimiser les itinéraires de livraisons. Enfin, les institutions financières se basent sur la data science et les algorithmes connexes pour détecter des fraudes dans les transactions.
Pour conclure, la data science est tout simplement la clé de la réussite de toutes les entreprises pour les prochaines années. Elle permet de tirer parti des données pour prévoir leur croissance et analyser les menaces.
- Partager l'article :
