Data Science : Qu'est ce que la Data Science ? Comment elle s'articule dans notre quotidien ?

De nos jours, les données sont à la base de nombreuses décisions commerciales, technologiques et sociales.

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Elles sont partout : brutes, prêtes à être transformées en informations exploitables, mais à moins de posséder les outils et les compétences appropriées, elles peuvent sembler indéchiffrables ou, à tout le moins, sous-utilisées. C'est là qu'intervient la science des données.

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La Science des données n'est pas un domaine réservé aux statisticiens, aux analystes ou aux ingénieurs logiciels. Et on peut dorénavant devenir Data Scientist et se former à la Data Science facilement.

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C'est une discipline transversale qui impacte différentes strates de la société.

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Cette publication, destinée aux analystes de données, aux passionnés de technologie, aux propriétaires d'entreprises et aux étudiants, explore les fondamentaux de la Data Science, et en quoi elle est essentielle pour comprendre le monde dans lequel nous évoluons et pour en anticiper l'avenir.

Définition : Qu'est-ce que la Data Science ?

La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui combine des compétences en mathématiques, en statistiques, en informatique et en communication pour extraire des informations à partir de données brutes.

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Elle implique la collecte, le nettoyage, l'analyse et la visualisation de grandes quantités de données afin d'en tirer des connaissances exploitables.

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La Data Science fait partie intégrante du Big Data et des métiers liés à l'analyse de données.

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En utilisant des algorithmes, des modèles statistiques et des techniques de visualisation, les scientifiques des données peuvent identifier des tendances, dégager des informations précieuses et prendre des décisions éclairées basées sur les données.

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On va par exemple avec la Data Science, créer des modèles de machine Learning appelés LLM.

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Comprendre la Data Science

La Data Science, c'est l'art d'extraire de la connaissance ou des idées des données d'une manière qui soit compréhensible pour tous.

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Elle combine des algorithmes, des outils et des connaissances à la fois en mathématiques, en statistiques et en informatique, le tout dans le but de trouver des tendances cachées de résoudre des questions complexes ou de faire des prédictions.

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Pourquoi est-elle si importante ? En transformant des masses de données brutes en informations significatives, la Data Science permet de prendre des décisions mieux éclairées. Des entreprises utilisent ces capacités pour prédire les ventes et adapter leur offre, identifier les causes des défauts de fabrication, ou encore pour personnaliser les recommandations de produits.

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Quels sont les outils clés ? Des logiciels tels que Python, R, et des systèmes comme Hadoop pour le traitement distribué des données sont parmi les outils majeurs. Les algorithmes de Machine Learning et d'analyse prédictive sont également essentiels pour automatiser le processus d'analyse.

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Puissance de calcul en Data Science

La Data Science nécessite une puissance de calcul importante pour pouvoir traiter des quantités massives de données en un temps raisonnable. Des techniques telles que le cloud computing, la parallélisation et les systèmes distribués sont utilisés pour augmenter cette capacité.

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C'est pourquoi aujourd'hui, on va notamment louer de la capacité de calcul, par exemple chez TensorFlow, pour pouvoir développer des modèles de machine learning et Deep Learning, et ainsi diminuer les coûts pour une petite entreprise Data.

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Les métiers de la Data Science

Data Scientist

Le Data Scientist est un expert en création de modèles et en manipulation de données.

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Le Data Scientist travaille par ailleurs en collaboration avec des Data Analyst, des Data Engineer, et globalement le pôle data au complet.

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Machine Learning Engineer et Deep Learning Engineer

Ces deux métiers sont étroitement liés, avec un focus particulier sur l'utilisation d'algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning pour résoudre des problèmes complexes.

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Le Machine Learning Engineer est chargé de développer et déployer les modèles prédictifs, tandis que le Deep Learning Engineer se concentre sur la création et l'amélioration des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes d'intelligence artificielle.

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Le Data Scientist est également amené à travailler avec ces deux rôles.

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Ces rôles peuvent d'ailleurs venir avec des spécialités suivant leur rôle au sein de l'entreprise.

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Par exemple, OpenAI (société créatrice de ChatGPT) différencie les ML engineers qui entrainent le modèle d'IA de ceux qui le déploient.

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Data Analyst

Le Data Analyst est en charge de la collecte, du nettoyage et de la visualisation des données en utilisant des outils tels que SQL, Excel et Tableau.

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Son rôle est essentiel pour assurer la qualité des données et comprendre les tendances et les performances de l'entreprise.

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Les Data Analysts travaillent généralement en étroite collaboration avec les Data Scientists pour fournir des informations précieuses aux décideurs.

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Bien que le Data Analyst ne se concentre pas sur des missions liés à la Data Science, il est souvent amené à travailler main dans la main avec un Data Scientist pour justement cette partie Science des données qu'il ne maitrise pas.

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LLM Engineer

Le LLM (Language and Learning Modeling) Engineer est un des métiers émergent dans le domaine de l'IA et de la Data Science.

Ce poste combine les compétences en science des données avec la linguistique et se concentre sur la création de modèles de langage pour améliorer les systèmes d'apprentissage automatique.

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Research Scientist

Le Research Scientist est un poste de haut niveau qui se concentre sur la recherche et le développement de nouvelles méthodes et techniques en intelligence artificielle en Data Science.

Ces professionnels travaillent habituellement dans des instituts de recherche ou pour des entreprises technologiques renommées.

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Ils sont responsables de l'exploration et du développement de nouvelles idées pour améliorer les algorithmes et les techniques utilisés en intelligence artificielle.

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Ils peuvent également être impliqués dans la publication d'articles académiques et de recherche pour partager leurs découvertes avec la communauté scientifique.

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Applications de la Data Science

La Data Science est devenue un élément crucial dans de nombreux domaines d'activité, avec une utilisation croissante pour résoudre des problèmes et prendre des décisions basées sur les données.

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Finance

Dans le secteur financier, la Data Science est utilisée pour identifier les tendances du marché, évaluer les risques, détecter la fraude et automatiser les processus.

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Les banques et les entreprises d'investissement utilisent des modèles de prévision basés sur l'analyse de données pour prendre des décisions en matière d'investissement et de prise de risque.

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Santé

En médecine, la Data Science est utilisée pour l'analyse de données médicales et génomiques afin d'améliorer le diagnostic, la prévention et le traitement des maladies.

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Elle peut également être utilisée pour détecter les épidémies et suivre les tendances en matière de santé publique.

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Marketing

La Data Science est également utilisée dans le domaine du marketing pour analyser les données des consommateurs et améliorer la compréhension de leur comportement.

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Cela permet aux entreprises de cibler efficacement leurs campagnes publicitaires et d'ajuster leurs stratégies en fonction des préférences et des habitudes des consommateurs.

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On va notamment parler ici de "Big Data" ou "Data Marketing". Car on recueille un grand nombre de data qui doivent ensuite être analysées par l'entreprise qui les utilisent.

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Transport

Dans le secteur des transports, la science des data est utilisée pour optimiser les itinéraires, réduire la congestion routière et améliorer l'efficacité énergétique.

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Elle peut également être utilisée pour prédire les retards de vol et gérer les systèmes de transport en temps réel.

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Environnement

La science des données est également utilisée par les Data Scientist pour surveiller et prévoir les changements environnementaux, tels que le réchauffement climatique et la dégradation de l'environnement.

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Le processus de Data Science en détail

Collecte de données

La première étape de toute analyse de données implique de récupérer les données à partir de sources variées. Cela peut aller des bases de données internes d'une entreprise aux jeux de données extrêmement vastes disponibles sur Internet, en passant par les données recueillies à partir de capteurs ou d'appareils IoT.

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Nettoyage des données

Les données brutes ne sont souvent ni complètes ni prêtes pour l'analyse. Il peut y avoir des valeurs manquantes, des incohérences, ou des données erronées à supprimer. Le nettoyage des données est une étape cruciale pour garantir la validité des résultats de l'analyse.

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Analyse exploratoire des données

L'analyse exploratoire des données consiste à comprendre la nature des données, à rechercher des modèles préliminaires et à identifier les variables clés pour une analyse plus approfondie. Des visualisations telles que des graphiques et des histogrammes peuvent aider à cet égard.

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Ingénierie des fonctions

Dans la création de modèles de Machine Learning, l'ingénierie des fonctions implique de transformer les données en un format exploitable pour l'algorithme, en utilisant des techniques telles que la normalisation, la transformation logarithmique ou l'encodage un à chaud.

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Modélisation

La modélisation elle-même implique de choisir l'algorithme le plus approprié pour les données et le problème donnés, d'entraîner ce modèle sur un sous-ensemble des données, puis de le tester sur un autre sous-ensemble pour évaluer sa performance.

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Évaluation et optimisation du modèle

Il est essentiel de pouvoir évaluer la performance du modèle de manière objective. Cela peut se faire à l'aide de différentes métriques selon le type de modèle et le problème. Si nécessaire, on peut revenir en arrière, modifier l'algorithme ou les données, et entrainer à nouveau le modèle.

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Mise en œuvre et déploiement

Une fois le modèle validé, il est temps de le mettre en œuvre dans un système, un service, ou une autre application. Il est important de le mettre à jour régulièrement avec de nouvelles données pour qu'il continue à donner des résultats précis.

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La Data Analyse : Un élément clé de la Data Science

La Data Analyse est une discipline importante à l'intérieur de la Data Science. Elle consiste à examiner, nettoyer, transformer et modéliser des données avec le but d'extraire des informations utiles, de soutenir la prise de décision et de repérer des tendances.

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À qui s'adresse-t-elle ? Les analystes de données et d'affaires, les scientifiques des données et les décideurs utilisent l'analyse de données pour comprendre des phénomènes, proposer des réponses à des questions et résoudre des problèmes.

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Types d'analyse

Il existe différents types d'analyse selon les objectifs recherchés. L'analyse descriptive cherche à décrire les caractéristiques du jeu de données. L'analyse diagnostique cherche à comprendre les raisons derrière certaines tendances ou résultats. L'analyse prédictive cherche à prédire des événements futurs, et enfin, l'analyse prescriptive offre des recommandations sur ce qu'il est bon de faire à propos d'une situation.

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Outils d'analyse

Comme pour la Data Science, les outils d'analyse peuvent varier, mais incluent généralement des logiciels pour des tâches spécifiques comme la visualisation de données (Tableau, Qlik, Power BI), le traitement de texte (l'outil R pour le traitement de texte), ou encore l'analyse de réseau (outils comme Cytoscape ou Gephi).

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Le Data Scientist : Un profil incontournable

Qui est le Data Scientist ? Il s'agit d'un professionnel qui est capable de concevoir et de mettre en œuvre des processus scientifiques pour extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données structurées et non structurées.

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Ses compétences vont des compétences techniques (programmation, bases de données, et connaissance d'outils de Data Science) à des compétences en maths et en statistiques, en passant par des compétences en communication pour pouvoir expliquer et communiquer les résultats à des non-spécialistes.

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Rôles d'un Data Scientist

Le Data Scientist peut occuper différents postes selon les besoins de l'entreprise. Ils peuvent être analyste de données, ingénieur de données, ou encore chercheur en intelligence artificielle.

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Quelques missions de Data Scientist

Parmi les nombreuses tâches que peut avoir un Data Scientist, on compte l'analyse de données, la mise en place de systèmes de prédiction, le développement d'algorithmes, ainsi que l'optimisation de l'expérience utilisateur en fonction de modèles de Machine Learning.

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