Science des données
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données est un domaine des mathématiques appliquées et des statistiques qui fournit des informations utiles basées sur de grandes quantités de données complexes ou de mégadonnées.
La science des données, ou science axée sur les données, combine des aspects de différents domaines à l'aide du calcul pour interpréter des quantités de données à des fins de prise de décision.
Comprendre la science des données
Les données proviennent de différents secteurs, canaux et plateformes, 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 habitudes d'achat et le comportement des individus peuvent être surveillés et des prévisions peuvent être 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 chronophage pour les entreprises, d'où l'émergence de la science des données.
Le but de la science des données
La science des données, ou science axée 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" est utilisé depuis le début des années 1960, lorsqu'il était synonyme d'"informatique". Plus tard, le terme a été rendu distinct pour définir l'enquête sur les méthodes de traitement des données utilisées dans une gamme d'applications différentes.
En 2001, William S. Cleveland a utilisé pour la première fois le terme "science des données" pour désigner une discipline indépendante. La Harvard Business Review a publié un article en 2012 décrivant le rôle du scientifique des données comme le « métier le plus sexy du 21e siècle ».
Comment la science des données est appliquée
La science des données intègre des outils de plusieurs disciplines pour collecter 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 à l'avenir 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 de sa 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 passé à un moment prévu.
À l'aide d'analyses, l'analyste de données collecte et traite les données structurées de l'étape 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'élargira pour englober l'architecture des données, l'ingénierie des données et l'administration des données.
En bref
La demande de chercheurs en informatique et en recherche d'information devrait augmenter de 15 % de 2019 à 2029, beaucoup plus rapidement que les autres professions, selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis.
Scientifiques des données
Un scientifique des données collecte, analyse et interprète de grands 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 rôle du scientifique des données est souvent celui d'un conteur présentant des informations sur les données aux décideurs d'une manière 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 capitalisent sur le big data pour améliorer leurs succès en matière de détection des fraudes. 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 des mégadonnées pour déterminer quels produits offrir à leurs utilisateurs. Netflix utilise également des algorithmes pour créer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage. La science des données évolue à un rythme rapide et ses applications continueront de changer des vies dans le futur.
Points forts
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.
Le domaine de la science des données se développe à mesure que la technologie progresse et que les techniques de collecte et d'analyse de mégadonnées deviennent plus sophistiquées.
Les progrès de la technologie, d'Internet, des médias sociaux et de l'utilisation de la technologie ont tous accru l'accès aux mégadonnées.
FAQ
Quels sont les inconvénients de la science des données ?
L'exploration de données et les efforts déployés par les entreprises de médias sociaux pour banaliser les données personnelles ont fait l'objet de critiques à la lumière de plusieurs scandales, tels que Cambridge Analytica,. où des données personnelles ont été utilisées par des scientifiques des données pour influencer les résultats politiques ou saper les élections.
À quoi sert la science des données ?
La science des données peut identifier des modèles, permettant de faire des inférences et des prédictions, à partir de données apparemment non structurées ou non liées. Les entreprises technologiques qui collectent les données des utilisateurs peuvent utiliser des techniques pour transformer ce qui est collecté en sources d'informations utiles ou rentables.
Toutes les sciences n'utilisent-elles pas des données ?
Oui, toutes les sciences empiriques collectent et analysent des données. Ce qui distingue la science des données, c'est qu'elle se spécialise dans l'utilisation de méthodes de calcul sophistiquées et de techniques d'apprentissage automatique afin de traiter et d'analyser de grands ensembles de données. Souvent, ces ensembles de données sont si volumineux ou complexes qu'ils ne peuvent pas être correctement analysés à l'aide des méthodes traditionnelles.
