Qu’est-ce que la data science ?

Un tunnel avec un code binaire

La data science combine différents domaines, à savoir :

  • Les statistiques
  • Les méthodes scientifiques
  • L’intelligence artificielle (IA)
  • L’analyse des données

Ceux qui pratiquent la science des données sont appelés scientifiques des données.

Le rôle data scientist consiste à analyser les données collectées à partir du Web :

  • Des smartphones
  • Des clients
  • Des capteurs
  • D’autres sources

La data science comprend la préparation des données pour l’analyse, y compris :

  • Le nettoyage
  • L’agrégation
  • La manipulation des données

Les applications analytiques et les scientifiques des données permettent aux chefs d’entreprise de tirer des informations éclairées.

Science des données : une ressource d’apprentissage automatique ?

Aujourd’hui, la data science est devenue l’une des ressources inexploitées pour l’apprentissage automatique. 

Mais pourquoi est-ce si important?

Parce que les entreprises sont assises sur un trésor de données. 

Peut-être plus important encore, cela permet aux modèles d’apprentissage automatique (ML) d’apprendre une quantité de données qui leur sont fournies, plutôt que de compter principalement sur les analystes métier.

Comment la science des données transforme l’entreprise ?

Les organisations utilisent la data science pour transformer les données en un avantage concurrentiel en affinant leurs produits et services. 

L’utilisation de la data science et de l’apprentissage automatique permettent de :

  • Améliorer l’efficacité en analysant les modèles de trafic, les conditions météorologiques et d’autres facteurs afin que les entreprises de logistique puissent améliorer les vitesses de livraison et réduire les coûts
  • Améliorer les diagnostics des patients en analysant les données des tests médicaux et les symptômes signalés afin que les médecins puissent diagnostiquer les maladies plus tôt et les traiter plus efficacement
  • Optimiser la chaîne d’approvisionnement en prédisant quand l’équipement tombera en panne

Les outils pour la science des données

Les scientifiques des données utilisent de nombreux types d’outils qui permettent de :

  • Écrire et d’exécuter du code
  • Visualiser des données et de voir les résultats, le tout dans le même environnement
  • Les plateformes de data science ont été aussi conçues pour résoudre ce problème

Les avantages d’une plateforme de big data data science

Une plate-forme de data science réduit la redondance et stimule l’innovation en permettant aux équipes de partager du code, des résultats et des rapports. 

En effet, les plateformes de data science ont pour objectif de :

  • Rendre les scientifiques des données plus productifs en les aidant à accélérer
  • Faciliter et simplifier le travail des data scientists avec de grands volumes et variétés de données
  • Fournir une intelligence artificielle fiable, de qualité entreprise, sans biais, vérifiable et reproductible

Les plates-formes de data science sont conçues pour la collaboration par un éventail d’utilisateurs, notamment :

  • Des scientifiques des données experts
  • Des scientifiques des données citoyens
  • Des ingénieurs de données
  • Des ingénieurs ou spécialistes de l’apprentissage automatique

Data science et intelligence artificielle

Afin de mieux comprendre la data science et la façon dont vous pouvez l’exploiter, il faut connaître les autres domaines liés à la data science, notamment

Souvent, vous constaterez que ces termes sont utilisés de manière interchangeable, mais il y a des nuances.

Et pour faire bonne mesure, il faut comprendre qu’est qu’une intelligence artificielle.

Définition de l’intelligence artificielle

L’IA signifie obtenir un ordinateur pour imiter le comportement humain d’une manière ou d’une autre.

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes plus complexes.

L’apprentissage automatique est un autre sous-ensemble de l’IA, et il se compose des techniques qui permettent aux ordinateurs de :

  • Comprendre les choses à partir des données
  • Fournir des applications d’IA

La data science est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, et elle se réfère davantage aux domaines qui se chevauchent des statistiques, des méthodes scientifiques et de l’analyse des données, qui sont tous utilisés pour extraire du sens et des informations des données.

Comment la science des données est menée ?

Le processus d’analyse et d’action sur les données est itératif plutôt que linéaire, mais c’est ainsi que le cycle de vie de la data science s’écoule généralement pour un projet de modélisation de données :

  • Planification : Définir un projet et ses extrants potentiels.
  • Évaluation d’un modèle : les scientifiques des données doivent atteindre un pourcentage élevé de précision pour leurs modèles avant de pouvoir se sentir en confiance en le déployant. L’évaluation du modèle génère généralement une suite complète de mesures et de visualisations d’évaluation pour mesurer les performances du modèle par rapport aux nouvelles données, et les classer au fil du temps.
  • Expliquer les modèles : Être capable d’expliquer la mécanique interne des résultats des modèles d’apprentissage automatique en termes humains n’a pas toujours été possible, mais cela devient de plus en plus important. Les scientifiques des données veulent des explications et des détails explicatifs spécifiques au modèle sur les prédictions du modèle.
  • Déploiement d’un modèle : Prendre un modèle d’apprentissage automatique formé et l’intégrer est souvent difficile. Cela peut être facilité par l’opérationnalisation des modèles en tant qu’API évolutives et sécurisées, ou par l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique.
  • Modèles de surveillance : Malheureusement, le déploiement d’un modèle n’est pas la fin.