Le monde de l’informatique et du numérique ne cesse de se développer de jour en jour, et cela, à une vitesse hallucinante. En effet, de nos jours, nous sommes arrivés à une nouvelle science que l’on appelle Data Science et qu’on retrouve partout dans les différents secteurs et domaines.
Quand on ne connaît pas cela, on peut comprendre que la Data science est la science des données, mais sans plus. Si vous faites partie des personnes qui ne connaissent pas ce domaine technique, vous vous demandez certainement : quelle est la définition de la Data Science ?
Qu’est-ce que la Data Science ?
Il peut parfois être assez compliqué de définir la Data Science tant elle est complexe et qu’on la retrouve dans différents champs d’application. Mais la manière la plus simple de le faire serait de la décrire comme étant l’extraction d’informations qui sont exploitables, et cela, à partir d’une liste de données brutes. Les Data Scientists ont souvent recours au processus de Data Mining, qui consiste en une exploration informatique de données provenant d’une très grande base de données.
Le champ de la Data Science est large et multidisciplinaire, mais celle-ci est surtout utilisée dans le but de faire l’identification des tendances, des connexions, des motifs ainsi que des corrélations dans un large ensemble de données.
En revanche, la Data Science doit être distinguée du Big Data et de l’analyse des données. Les Data Scientists ne font pas d’analyse mais essentiellement de l’extraction de données précises et utiles.
La science des données va alors englober une assez large variété d’outils et de techniques, comme :
- la programmation informatique ;
- l’analyse prédictive ;
- les mathématiques ;
- les statistiques ;
- l’intelligence artificielle.
De nos jours, la Data Science inclut dans ses calculs les algorithmes de Machine Learning.
Actuellement, il faut savoir que presque toutes les entreprises font usage de la Data Science, d’une manière ou d’une autre, pour exploiter leurs données récoltées. Néanmoins, les méthodes ainsi que les approches qui sont employées différent bien évidemment d’une organisation à l’autre, selon leur domaine et leur activité.
Il peut parfois s’avérer assez compliqué de donner une explication claire et concrète à la Data Science. On peut expliquer cela du fait que ces nouvelles technologies apparaissent et évoluent de jour en jour.
Quel fonctionnement pour la Data Science ?
La Data Science est une discipline qui couvre une grande variété d’autres disciplines ainsi que de champs d’expertise. Le but premier de cette science est donc de donner du sens à un ensemble de données brutes.
Afin de faire cela, les Data Scientists doivent avoir un ensemble de compétences en ingénierie des données, en mathématiques et plus précisément en statistique, en informatique et bien évidemment en Data Visualization.
Ce sont autant de compétences nécessaires qui vont leur permettre de parcourir un énorme ensemble de données qui sont brutes, et cela, dans le but d’en faire ressortir des informations qui sont pertinentes, puis de les transférer vers les décideurs de l’organisation compétente.
Les Data Scientists vont aussi exploiter l’intelligence artificielle, et plus exactement le Machine Learning ainsi que le Deep Learning. Ce sont deux technologies qui aident à créer des modèles puis à réaliser un ensemble de prédictions, et cela, en utilisant des algorithmes ainsi que d’autres techniques.
En d’autres termes, on peut dire que la Data Science se décompose en différentes étapes, dont chacune demande différentes techniques, compétences et outils.
Premièrement, l’ensemble des données est collecté et extrait à partir d’un certain nombre de sources différentes.
Elles seront ensemble entreposées au niveau d’un Datawarehouse (entrepôt de données) afin d’être filtrées et nettoyées, afin de les analyser par la suite.
L’étape qui vient après est celle où l’on traite les données, et cela se fait à l’aide du Data Mining (forage de données), du clustering, ou encore de la classification ou même la modélisation.
Ces données seront alors analysées par le biais de différentes techniques, telles que l’analyse prédictive, la régression ou encore le text mining.
Pour finir, la dernière étape se résume à communiquer ces informations que l’on a pu dégager grâce au reporting, de la Data Visualization ou encore du dashboarding.
Quand est utilisée la Data Science ?
On retrouve la Data Science un peu partout actuellement du fait qu’elle a de nombreux champs d’application, notamment en entreprise.
Elle est donc utilisée, par exemple, pour la détection des anomalies ou encore des fraudes, mais aussi pour la prédiction, comme dans le cas des ventes et des revenus d’une entreprise. On la retrouve aussi dans tout ce qui est reconnaissance faciale, textuelle ou vocale. On peut aussi la retrouver dans le domaine de la santé puisqu’elle aide les médecins et les chercheurs à mieux comprendre certaines maladies et à inventer des traitements plus efficaces.
On retrouve aussi fortement la data sciences en finance, en logistique ou encore en cybersécurité.
