Qu'est-ce que la science des données?
La science des données fournit des informations significatives basées sur de grandes quantités de données complexes ou de mégadonnées. La science des données, ou science basée sur les données, combine différents domaines de travail en statistique et en calcul pour interpréter les données à des fins de prise de décision.
Comprendre la science des données
Les données proviennent de différents secteurs, canaux et plates-formes, notamment les téléphones portables, les médias sociaux, les sites de commerce électronique, les enquêtes sur les soins de santé et les recherches sur Internet. L'augmentation de la quantité de données disponibles a ouvert la porte à un nouveau domaine d'étude basé sur les mégadonnées - les ensembles de données massifs qui contribuent à la création de meilleurs outils opérationnels dans tous les secteurs.
L'accès sans cesse croissant aux données est possible grâce aux progrès de la technologie et des techniques de collecte. Les modèles d'achat et les comportements des individus peuvent être surveillés et des prévisions faites sur la base des informations recueillies.
Cependant, les données en constante augmentation ne sont pas structurées et nécessitent une analyse pour une prise de décision efficace. Ce processus est complexe et prend du temps pour les entreprises, d'où l'émergence de la science des données.
La science des données, ou science basée sur les données, utilise les mégadonnées et l'apprentissage automatique pour interpréter les données à des fins de prise de décision.
Une brève histoire de la science des données
Le terme science des données existe depuis une bonne partie des 30 dernières années et a été utilisé à l'origine comme substitut de la "science informatique" en 1960. Environ 15 ans plus tard, le terme a été utilisé pour définir l'enquête sur les méthodes de traitement des données utilisées dans différents applications. En 2001, la science des données a été introduite en tant que discipline indépendante. La Harvard Business Review a publié un article en 2012 décrivant le rôle du data scientist comme «le travail le plus sexy du 21e siècle».
Points clés à retenir
- Les progrès de la technologie, d'Internet, des médias sociaux et de l'utilisation de la technologie ont tous accru l'accès aux mégadonnées.La science des données utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour extraire des informations significatives et prédire les modèles et comportements futurs. la science se développe à mesure que la technologie progresse et que les techniques de collecte et d'analyse des mégadonnées deviennent plus sophistiquées.
Comment la science des données est appliquée
La science des données incorpore des outils de plusieurs disciplines pour rassembler un ensemble de données, traiter et tirer des informations de l'ensemble de données, extraire des données significatives de l'ensemble et les interpréter à des fins de prise de décision. Les domaines disciplinaires qui composent le domaine de la science des données comprennent l'exploitation minière, les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse et la programmation.
L'exploration de données applique des algorithmes à l'ensemble de données complexe pour révéler des modèles qui sont ensuite utilisés pour extraire des données utiles et pertinentes de l'ensemble. Les mesures statistiques ou l'analyse prédictive utilisent ces données extraites pour évaluer les événements susceptibles de se produire dans le futur en fonction de ce que les données montrent s'est passé dans le passé.
L'apprentissage automatique est un outil d'intelligence artificielle qui traite des quantités massives de données qu'un humain serait incapable de traiter au cours d'une vie. L'apprentissage automatique perfectionne le modèle de décision présenté dans l'analyse prédictive en faisant correspondre la probabilité qu'un événement se produise à ce qui s'est réellement produit à un moment prévu.
À l'aide de l'analytique, l'analyste de données collecte et traite les données structurées de la phase d'apprentissage automatique à l'aide d'algorithmes. L'analyste interprète, convertit et résume les données dans un langage cohérent que l'équipe décisionnelle peut comprendre. La science des données est appliquée à pratiquement tous les contextes et, à mesure que le rôle du scientifique des données évolue, le domaine s'étendra pour englober l'architecture des données, l'ingénierie des données et l'administration des données.
Fait rapide
Selon IBM, la demande de scientifiques des données devrait augmenter de 28% d'ici 2020.
Définition du Data Scientist
Un data scientist collecte, analyse et interprète de gros volumes de données, dans de nombreux cas, pour améliorer les opérations d'une entreprise. Les professionnels des Data Scientists développent des modèles statistiques qui analysent les données et détectent les modèles, les tendances et les relations dans les ensembles de données. Ces informations peuvent être utilisées pour prédire le comportement des consommateurs ou pour identifier les risques commerciaux et opérationnels. Le data scientist est souvent un conteur présentant des informations sur les données aux décideurs d'une manière qui est compréhensible et applicable à la résolution de problèmes.
La science des données aujourd'hui
Les entreprises appliquent le Big Data et la science des données aux activités quotidiennes pour apporter de la valeur aux consommateurs. Les institutions bancaires tirent parti des mégadonnées pour améliorer leurs succès en matière de détection de fraude. Les sociétés de gestion d'actifs utilisent les mégadonnées pour prédire la probabilité d'une hausse ou d'une baisse du prix d'un titre à un moment donné.
Des entreprises telles que Netflix exploitent les mégadonnées pour déterminer les produits à livrer à leurs utilisateurs. Netflix utilise également des algorithmes pour créer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs en fonction de leur historique de visualisation. La science des données évolue à un rythme rapide et ses applications continueront de changer des vies à l'avenir.
