De nos jours, au marché du travail un des mots-clés ou une des fonctions nécessaires à la réussite de grandes entreprises est devenue la science des données. Vous avez surement entendu ce nom quelque part et vous voulez en savoir bien plus, cet article vous suffira pour avoir la plupart d’informations clés quant à ce domaine devenu outil puissant.

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Qu’est-ce que la science des données?

Une étude brillante en 2013 a montré que 90% de la totalité des données mondiales ont été créées au cours des deux années précédentes. En deux ans seulement , nous avons recueilli et traité 9 fois plus d’informations que les 92 000 années précédentes de l’humanité réunies. Et ça ne ralentit pas. Il est prévu que nous ayons déjà créé 2,7 zettaoctets de données et que d’ici 2035, ce nombre atteindra 2142  zettaoctets.

Que faisons-nous de toutes ces données? Comment nous le rendons-nous utile? Quelles sont ses applications dans le monde réel? Ces questions relèvent du domaine de la science des données.

La définition la plus simple de la science des données (en Anglais data science) est l’extraction d’informations exploitables à partir de données brutes.

La science des données consiste à faire l’extraction de grandes quantités de données brutes, à la fois structurées et non structurées, pour identifier des modèles et en extraire des informations exploitables. Il s’agit d’un domaine interdisciplinaire et les fondements de la science des données comprennent les statistiques, l’inférence, l’informatique, l’analyse prédictive, le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique et les nouvelles technologies pour obtenir des informations à partir du big data.

Comment fonctionne la science des données?

La science des données implique une pléthore de disciplines et de domaines d’expertise pour produire un regard holistique, approfondi et raffiné sur les données brutes. Les scientifiques des données doivent être compétents dans tout ce qui concerne l’ingénierie des données, les mathématiques, les statistiques, le calcul avancé et les visualisations pour être en mesure de passer au crible efficacement des masses d’informations confuses et de ne communiquer que les éléments les plus vitaux qui aideront à stimuler l’innovation et l’efficacité.

Les scientifiques des données s’appuient également fortement sur l’intelligence artificielle, en particulier ses sous-domaines d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur, pour créer des modèles et faire des prédictions à l’aide d’algorithmes et d’autres techniques.

Le cycle de vie de la science des données

Pour définir la science des données et améliorer la gestion de projet de science des données, commencez par son cycle de vie. La première étape du flux de travail du pipeline de science des données consiste à capturer: acquérir des données, parfois les extraire et les entrer dans le système. La prochaine étape est la maintenance, qui comprend l’entreposage des données, le nettoyage des données, le traitement des données, la mise en scène des données et l’architecture des données.

Le traitement des données suit et constitue l’un des fondamentaux de la science des données. C’est lors de l’exploration et du traitement des données que les data scientists se distinguent des data ingénieurs. Cette étape implique l’exploration de données, la classification et la mise en cluster des données, la modélisation des données et la synthèse des informations glanées à partir des données – les processus qui créent des données efficaces.

Vient ensuite l’analyse des données, une étape tout aussi critique. Ici, les scientifiques des données mènent des travaux exploratoires et de confirmation, des régressions, des analyses prédictives, des analyses qualitatives et de l’exploration de texte. Cette étape est la raison pour laquelle la science des données à l’emporte-pièce n’existe pas, lorsqu’elle est effectuée correctement.

Au cours de la dernière étape, le scientifique des données communique des informations. Cela implique la visualisation des données, la communication des données, l’utilisation de divers outils de veille stratégique et l’aide aux entreprises, aux décideurs et à d’autres dans une prise de décision plus intelligente.

Bref, elle comprend cinq étapes principales :

1. Capture: acquisition de données, saisie de données, réception de signaux, extraction de données
2. Maintenir: entreposage des données, nettoyage des données, mise en scène des données, traitement des données, architecture des données
3. Processus: exploration de données, clustering / classification, modélisation de données, synthèse de données
4. Communiquer: reporting de données, visualisation de données, intelligence d’affaires, prise de décision
5. Analyser: Exploratoire / confirmatoire, analyse prédictive, régression, text mining, analyse qualitative

Devenir un scientifique des données

La science des données est l’un des domaines les plus en vogue à l’heure actuelle, et  les scientifiques des données sont extrêmement demandés . Et pour cause, les data scientists font tout, de la  création de voitures autonomes  au  sous-titrage automatique des images . Compte tenu de toutes les applications intéressantes, il est logique que la science des données soit une carrière très recherchée.

La science des données est appliquée dans de nombreux domaines, y compris dans le développement de voitures autonomes.

Compétences essentielles en science des données

La plupart des data scientists utilisent les compétences de base suivantes dans leur travail quotidien:

• Analyse statistique: identifier les modèles dans les données. Cela comprend un sens aigu de la détection de modèle et de la détection d’anomalies.
• Apprentissage automatique: implémenter des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre à un ordinateur d’apprendre automatiquement à partir des données.
• Informatique: appliquer les principes de l’intelligence artificielle, des systèmes de bases de données, de l’interaction homme / ordinateur, de l’analyse numérique et du génie logiciel.
• Programmation : écrire des programmes informatiques et analyser de grands ensembles de données pour trouver des réponses à des problèmes complexes. Les spécialistes des données doivent être à l’aise pour écrire du code dans divers langages tels que Java, R, Python et SQL.
• Storytelling de données: communiquer des informations exploitables à l’aide de données , souvent pour un public non technique.

Les scientifiques des données jouent un rôle clé en aidant les organisations à prendre de bonnes décisions. En tant que tels, ils ont besoin de «compétences générales» dans les domaines suivants.

• Intuition commerciale: se connecter avec les parties prenantes pour acquérir une compréhension complète des problèmes qu’elles cherchent à résoudre.
• Pensée analytique: Trouver des solutions analytiques aux problèmes commerciaux abstraits.
• Pensée critique: appliquer une analyse objective des faits avant d’arriver à une conclusion.
• Curiosité: regarder au-delà de ce qui se trouve à la surface pour découvrir des modèles et des solutions dans les données.
• Compétences interpersonnelles: Communiquer avec un public diversifié à tous les niveaux d’une organisation.

Commencer une carrière dans la science des données

La plupart des employeurs recherchent des professionnels de la science des données avec des diplômes avancés, comme un Master of Science en Data Science . Les candidats à des postes en science des données commencent généralement par une base en informatique ou en mathématiques et s’appuient sur une maîtrise en science des données, en analyse de données ou dans un domaine connexe.

Dans ces programmes de deuxième cycle, les professionnels acquièrent des compétences de base dans des compétences telles que l’analyse prédictive , la modélisation statistique , le big data, les applications d’exploration de données, l’analyse d’entreprise, la prise de décision basée sur les données, la visualisation de données et la narration de données .

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Sur quels domaines pouvez-vous vous concentrer en data science?

1. Ingénierie de données et entreposage de données

L’ingénierie des données fait référence à la transformation des données en un format utile pour l’analyse. Cela implique souvent de gérer la source, la structure, la qualité, le stockage et l’accessibilité des données afin qu’elles puissent être interrogées et analysées par d’autres analystes.

possibilités d’emploi en: Data Engineer, Database Developer, Data Analyst

2. Exploration de données et analyse statistique

L’exploration de données fait référence à l’application de statistiques sous la forme d’une analyse exploratoire des données et de modèles prédictifs pour révéler des modèles et des tendances dans les données provenant de sources de données existantes. Cette personne pourra examiner un problème commercial et le traduire en une question de données, créer des modèles prédictifs pour répondre à la question et raconter l’histoire des résultats.

possibilités d’emploi en: Data Scientist, Business Analyst, Statisticien

3. Cloud et calcul distribué

L’architecture cloud et système fait référence à la conception et à la mise en œuvre de l’infrastructure et des plates-formes d’entreprise requises pour le cloud et l’informatique distribuée. Le rôle analyse également les exigences du système et garantit que les systèmes seront intégrés en toute sécurité aux applications et aux utilisations commerciales actuelles.

possibilités d’emploi en :  Cloud Architect, Cloud Engineer, Platform Engineer

4. Gestion et architecture de la base de données

Ce rôle est responsable de la conception, du déploiement et de la maintenance des bases de données pour la prise en charge de transactions de données complexes à haut volume pour des services ou des groupes de services spécifiques.

possibilités d’emploi en: Analyste de base de données, Administrateur de base de données, Spécialiste des données

5. Intelligence économique et stratégie

Certaines des principales responsabilités de la BI incluent l’amélioration des sources de données back-end pour une précision et une simplicité accrues, la création de solutions d’analyse personnalisées, la gestion des tableaux de bord, la création de rapports aux parties prenantes, l’identification des opportunités et la reconnaissance des meilleures pratiques en matière de reporting et d’analyse: intégrité des données, conception de tests, analyse , validation et documentation.

possibilités d’emploi en: Ingénieur BI, Développeur BI, Analyste BI, Stratège de données

6. Développement ML / Informatique cognitive

C’est ce que la plupart des gens associent à la science des données: «fabriquer des robots». Il s’agit d’une version plus grande et plus complexe de l’exploration de données et de l’analyse statistique. Ces personnes se concentrent davantage sur l’obtention de toutes les informations dont vous avez besoin pour alimenter le modèle; création de pipelines de données, de sources de données pratiques, de tests A / B et d’une infrastructure de benchmarking.

Quand / si cela est fait, vous pouvez vous concentrer sur la construction des algorithmes / modèles réels, mais cette partie implique le plus souvent des outils et des techniques statistiques bien connus et standard de l’industrie. Ces domaines d’intervention sont cependant devenus un mot à la mode dans de nombreuses organisations, donc j’encourage à examiner les sous-domaines en son sein afin d’identifier vraiment ce que vous aimez.

possibilités d’emploi en: Ingénieur ML, Spécialiste IA, Développeur Cognitif, Chercheur

7. Visualisation et présentation des données

Être capable de présenter des données de manière visuellement attrayante fait désormais partie de presque tous les rôles d’analyste d’affaires et de scientifique des données. Lorsque ces domaines d’intervention deviennent un véritable rôle dans une entreprise, leur principale responsabilité consiste à créer des solutions BI pour les équipes et les clients en fonction des besoins métier et des cas d’utilisation spécifiques. Dans d’autres cas, il peut être plus orienté vers la conception graphique.

possibilités d’emploi en: Data Viz Engineer, Data Viz Developer, Software Developer

8. Analyse des données liées aux opérations

Si vous ne vous considérez pas comme très technique mais avez une passion pour la résolution de problèmes et les processus, celle-ci pourrait être la bonne voie pour vous. Ces types de rôles se concentrent sur l’exploitation des outils et des données fournis par les autres membres de l’équipe de science des données afin de trouver des opportunités d’amélioration dans les opérations de l’entreprise. Ceux-ci peuvent être axés sur la logistique, la technologie, les finances, les ressources humaines, etc.

emplois connexes: Analyste de la planification, analyste des décisions, analyste des communications, etc.

9. Analyse des données liées au marché

Ces rôles ont différents niveaux d’expertise technique en fonction du niveau d’analyse et de l’entreprise. Ces personnes ont tendance à se concentrer davantage sur des données externes liées aux clients, aux ventes et au marketing, mais leur objectif est similaire à celui des opérations: suivre les performances et trouver des opportunités.

possibilités d’emploi en: Analyste Web, Analyste de produits, Analyste de marché, Analyste des ventes

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10. Analyse des données spécifiques au secteur (santé, finance, assurance, etc.)

Enfin, si vous avez étudié les soins de santé, la finance ou quelque chose qui nécessite une expertise dans le domaine de l’analyse, vous pouvez choisir de vous pencher sur de simples postes d’analystes au sein d’organisations de ces secteurs. Encore une fois, l’expertise technique de ces rôles dépendra des attentes de l’entreprise qui embauche et des outils qu’elle utilise.

emplois associés: Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist – spécialisé

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