Data science et machine learning

La science des données inclut un large éventail de services basés sur un domaine de connaissances très avancé. La science des données applique des méthodes véritablement scientifiques à vos données pour découvrir les tendances et dépendances importantes. La science des données peut fonctionner avec des données très brutes nécessitant beaucoup de préparation et de nettoyage. 

Lorsque les données sont prêtes, la science des données utilise également les mathématiques, les statistiques et les dernières technologies informatiques pour créer des modèles complexes. La science des données résout des problèmes pratiques en utilisant un niveau très élevé d'abstraction procédurale

Bien que la science des données puisse contribuer à fournir des informations générales sur les entreprises, ses principaux domaines d'application sont davantage axés sur la technique. Les scientifiques des données peuvent assister les ingénieurs dans la reconnaissance des images, aider les institutions financières à dévoiler les fraudes et les anomalies, établir des classements de clients, faire des prévisions complexes et révéler des tendances et des relations, qui ne semblent pas si évidentes, entre elles.

Lorsque votre entreprise repose fortement sur le Big Data, alors vous avez besoin d'un scientifique des données, d'une intelligence artificielle ou d'un spécialiste du l'apprentissage automatique.

La préparation des données est très importante pour tout projet de science des données. Seules les données propres peuvent fournir des informations fiables. C'est pourquoi, la plupart du temps, un scientifique des données commencera à travailler en organisant les données.

Une fois qu'il n'y a plus de données manquantes ou externes (deux problèmes typiques de préparation des données), la phase principale du projet peut commencer. Cela peut inclure les modèles, les réseaux neuronaux, le deep learning ou les arbres de décision. À l'étape finale, le scientifique des données travaille sur un rapport ou une autre méthode de présentation des résultats, telle qu'une visualisation de données.

Outre les méthodes de préparation des données dont les scientifiques des données ont surtout besoin pour eux-mêmes, la science des données comprend également des méthodes issues des mathématiques appliquées, des statistiques et de l'informatique.

Dans de nombreux cas, les scientifiques des données créent un algorithme (une séquence d'actions programmées) et l'entraînent à l'aide d'un ensemble de données connu pour lui permettre d'interpréter tout ensemble de données inconnu. En d'autres termes, un scientifique des données forme un algorithme pour gérer indépendamment les situations inconnues en fonction des expériences obtenues par le biais d'une formation. Ces ensembles de données peuvent contenir des images, des chiffres et du texte.

Les scientifiques des données ont généralement besoin de technologies informatiques avancées pour effectuer leurs calculs et stocker toutes les données qu'ils utilisent, notamment des langages de programmation spécialisés qui leur permettent de construire des algorithmes, tels que R et Python. Toutefois, quelques célèbres géants de l'informatique proposent des outils de science des données sans code ou Low-Code, comme IBM Watson, Google ML Kit et Azure ML Studio. 

Lorsque vous gérez d'énormes quantités de données, vous devez réfléchir aux outils qui les traitent et aux outils qui peuvent les stocker et fournir un accès rapide. Il s'agit souvent de technologies basées sur le cloud.