Qu'est-ce qu'un Dataset / jeu de données ? Définition et guide

Tu es un peu confus par le terme "dataset" qui revient souvent dans tes lectures ou discussions en tech ? Pas de panique, tu es au bon endroit ! Ici, on va voir ce que sont les datasets en réalité.

Eh oui, ces fameux jeux de données sont partout, que ce soit dans la recherche, l'analyse de marché ou même tes applis préférées.

Pour faire court, un Dataset est en fait une sorte de tableau qui va contenir une collection ou un catalogue de données. Il est notamment très utilisé en Data Science, mais également dans le cadre de pipeline de données en Data Engineering.

La forme et les types de ces données va grandement varier ce qui rend difficile la compréhension de ce qu'est réellement qu'un jeu de données.

Regardons cela de plus près :

Qu'est-ce qu'un Dataset ou "jeu de données"

Un jeu de données dataset), c'est un ensemble organisé de données.

Imagine un tableau Excel géant où chaque colonne représente une variable (comme la couleur d'une voiture, sa marque, ou son année de fabrication) et chaque ligne est une observation (genre, chaque voiture individuelle).

Donc, un dataset, c'est un peu comme le menu de tes données.

C'est la base de tout travail d'analyse.

Sans dataset, pas de chiffres à analyser, pas d'insights à découvrir et encore moins de modèles prédictifs !

On peut avoir des Datasets sur n'importe quelles données : Météo, Ventes, Insights Clients etc...

Et pourquoi c'est si important ? Parce que sans dataset, toutes les théories et modèles ne pourraient jamais vraiment s'appliquer au monde réel.

C'est le pont entre tes idées et la réalité concrète. En gros, c'est ce qui fait le travail d'un Data Analyst.

Utilisation d'un jeu de données en interne et en externe

Ces jeux de données sont utilisés à la fois en interne (par une entreprise ou une organisation pour prendre des décisions stratégiques) et en externe (partagés avec le grand public pour des études ou projets de recherche).

En travaillant avec un dataset en interne, tu peux par exemple étudier les tendances de vente d'une entreprise pour déterminer ses produits les plus populaires.

Et dans un contexte externe, un chercheur pourrait utiliser un jeu de données sur les habitudes alimentaires pour observer les tendances de consommation dans un pays donné.

Partage d'un jeu de données

Il y a plusieurs manières de partager un dataset, comme par exemple les plateformes en ligne spécialisées dans le partage de données (comme Kaggle) ou encore via des plateformes gouvernementales qui rendent publics certains jeux de données pour promouvoir la transparence.

En tant que Data Analyst, il est important de savoir où trouver des datasets fiables et comment les utiliser légalement.

Sur Kaggle, vous pouvez trouver un grand nombre de Datasets libre de droits par exemple.

Mise à jour d'un jeu de données

À quoi sert un Dataset ?

Alors, pourquoi tant de battage autour des datasets ? Eh bien, parce qu'ils servent à beaucoup de choses !

Pour un data scientist, c'est vraiment une boite à outils indispensable

1. Premièrement, les datasets servent à comprendre le passé. En analysant les données historiques, tu peux voir les tendances passées, comprendre ce qui a fonctionné ou non, et tirer des leçons pour l'avenir. C'est un peu comme si tu regardais dans une boule de cristal avec des lunettes high-tech.
2. Ensuite, ils te permettent de prédire le futur. Avec un bon dataset, tu peux créer des modèles prédictifs qui te diront quelles sont les chances que ton équipe de foot préférée gagne le prochain match. À toi les paris gagnants ! 😉
3. Et enfin, les datasets aident à prendre de meilleures décisions. Que tu sois entrepreneur ou chercheur, avoir les bonnes données peut faire toute la différence entre un projet qui cartonne et un flop total.

Dataset et Machine Learning

Si tu es familier avec le Machine Learning, alors tu sais déjà que les datasets sont essentiels pour entraîner les modèles prédictifs.

En effet, pour qu'un algorithme puisse prédire avec précision, il a besoin d'apprendre à partir de données existantes. C'est pourquoi avoir un bon dataset est crucial dans ce domaine.

Pourquoi on parle de Dataset pour le machine learning ?

En réalité, le Machine Learning et les datasets ont une relation symbiotique.

Les algorithmes de Machine Learning apprennent à partir des données pour faire des prédictions, mais ils ont aussi besoin de données étiquetées pour savoir quelle réponse donner en fonction de chaque input.

Et c'est là que les datasets entrent en jeu ! Grâce aux labels fournis dans un dataset, l'algorithme peut "apprendre" à associer les entrées avec les bonnes réponses et ainsi s'améliorer au fil du temps.

Trouver le bon Dataset

Maintenant que tu sais à quel point les datasets sont importants pour  le Machine Learning, tu te demandes peut-être comment trouver les bons datasets pour tes projets.

Il existe plusieurs plateformes en ligne qui proposent des datasets gratuits ou payants, comme Kaggle, Data.world ou encore Google Dataset Search.

Tu peux également créer ton propre dataset à partir de données que tu collectes toi-même ou en faisant appel à des entreprises spécialisées dans la collecte et l'analyse de données.

Les jeux de données d'entrainements pour les modèles ML

Les datasets sont divisés en deux catégories : les données d'entraînement et les données de test.

Les données d'entraînement sont utilisées pour "apprendre" au modèle à faire des prédictions, tandis que les données de test servent à évaluer la précision du modèle en le soumettant à des données qu'il n'a jamais vues auparavant.

Il est important d'avoir un ensemble de données d'entraînement représentatif et diversifié pour éviter le surapprentissage (overfitting) du modèle.

Jeux de données publics et jeux privés

Certains datasets sont disponibles publiquement, tandis que d'autres sont privés et nécessitent une demande d'accès.

Les jeux de données publics peuvent être utilisés par n'importe qui pour des projets d'apprentissage automatique, tandis que les jeux de données privés sont généralement réservés à un usage professionnel ou académique.

Pourquoi utiliser un Dataset plutôt qu'une base de données ? Quelles différences entre jeux de données et bases de données

Bonne question !

Les data sets et les bases de données, ça peut sembler similaire, mais il y a quelques différences notables. Alors, pourquoi opter pour un dataset ?

Tout d'abord, les data sets sont souvent plus légers et plus simples à manipuler. Si tu n'as pas besoin de gérer des tonnes de données complexes, un dataset peut être ton meilleur ami. C'est un peu comme préférer un vélo à une voiture pour une petite balade en ville.

De plus, les datasets sont pratiques pour analyser des données spécifiques. Avec un dataset, tu peux te concentrer sur les variables qui t'intéressent vraiment sans te perdre dans un océan d'informations inutiles.

Enfin, les data sets sont idéals pour le partage et la collaboration. En formatant bien ton dataset, tu facilites le travail de ton équipe. Tout le monde peut comprendre et utiliser les données sans avoir besoin d'un manuel d'instructions.

Les cas d'utilisation d'un jeu de données (Exemple)

Dans le marketing, un bon dataset te permet de connaître tes clients sur le bout des doigts. Tu peux analyser leurs comportements, prévoir leurs besoins, et ainsi créer des campagnes hyper ciblées. Et là, c'est carton plein pour ta boîte !

Même dans le domaine de la santé, les data sets sont cruciaux. Ils aident à suivre l'évolution des maladies, à comprendre les facteurs de risque et à améliorer les traitements. Bref, ils sauvent des vies, rien que ça.

Les cas d'utilisation d'une base de données (Exemple)

Alors, à quoi servent les bases de données dans tout ça ? Eh bien, elles ont leur propre utilité.

Pour des transactions en temps réel, là encore, les bases de données sont incontournables. Dans l'e-commerce, elles gèrent les ventes, les stocks, les transactions financières... Elles sont obligatoire pour garder une trace sûre de ce qui s'est passé.

Et pour la sécurité des données, les bases de données sont normalement beaucoup plus sécurisées que des Datasets qu'on pourrait envoyer par mail, ou par simple partage Google Drive.

Où trouver des Data sets et des jeux de données ?

Différentes sources peuvent fournir des data sets via un lien ou directement en accès libre :

• Les organisations publiques (gouvernements, agences gouvernementales)
• Les organisations privées (entreprises, instituts de sondage)
• Les plateformes en ligne spécialisées dans les données (Kaggle, Google Dataset Search)

Mais attention, il est important de toujours vérifier la fiabilité et la qualité d'un dataset avant de l'utiliser.

Par exemple sur Kaggle, vous pourrez trouver des datasets par collection et catégorie pour vous projets juste ici : https://www.kaggle.com/datasets.

Comment créer un jeu de données de 0 ?

Commence par identifier ce que tu recherches : des données sur le marché du travail, sur le trafic routier ou sur les habitudes alimentaires.

Ensuite, trouve les sources fiables où tu vas collecter ces données : sites gouvernementaux, études universitaires, journaux spécialisés...

Tu peux ici utiliser du Webscraping, soit via des outils, soit en faisant du scraping python.

Une fois que tu as toutes les données en main, organise-les selon des catégories et range-les dans un fichier Excel, Google Sheet ou CSV.

Et voilà, ton premier dataset est créé !

Y a t'il une disposition spéciale de données à respecter pour un dataset destiné au Machine Learning (intelligence artificielle) ? (Une forme de fichier à respecter pour une lecture optimisée ?)

En effet, pour être efficace dans le domaine de l'IA, il est recommandé de suivre une structure spécifique pour ton dataset en fonction de ton modèle.

D'abord, il faut séparer les données en deux groupes : un groupe d'entraînement et un groupe de test.

Cela permet de vérifier si le modèle que tu as créé est capable de prédire des valeurs correctement sur de nouvelles données.

Ensuite, assure-toi d'avoir une proportion équilibrée entre les différentes classes ou catégories dans tes données. Généralement, un 50/50 est la règle pour un jeu de données bien divisé.

Enfin, vérifie que tes données soient propres et ne contiennent pas d'erreurs ou de valeurs manquantes. Car cela pourrait alors fausser les résultats de ton modèle.

Si nécessaire, tu peux utiliser des techniques de prétraitement de données, (on va parler de Data Cleaning) pour nettoyer tes jeu de données avant de l'utiliser pour du Machine Learning.

Quels poids pour les jeux de données ?

Le poids des jeux de données dépend de plusieurs facteurs, tels que le type d'algorithme utilisé pour le Machine Learning, la qualité et la quantité des données, ainsi que l'équilibre entre les différentes classes, types de données, élément ou catégories.

En général, un jeu de données plus important peut améliorer les performances du modèle en lui fournissant plus d'informations pour apprendre et s'entraîner.

Cependant, il va donc peser plus lourd et l'exploration et la lecture de ce data set va donc être plus longue.

Il va donc falloir bien optimiser les formats de fichiers que vous allez mettre à disposition à la plateforme, et à votre modèle.

Mise à disposition de jeux de données : Comment mettre en Open Source ses données ?

Mettre en accès Open Source ses données signifie les rendre disponibles et accessibles au public, sans restriction ni limitation.

Cela peut être fait pour différentes raisons, telles que la transparence des données, la collaboration et le partage avec d'autres chercheurs ou professionnels, ou encore encourager l'innovation et le développement de nouveaux modèles.

Pour mettre en Open Source ses données, il est important de suivre certaines bonnes pratiques afin de garantir la qualité et l'utilité des données mises à disposition.

• Tout d'abord, il est recommandé de documenter rigoureusement les sources et méthodes utilisées pour collecter et traiter les données, ainsi que de fournir une description complète du contenu et du contexte des données.
• Ensuite, il est nécessaire de choisir une licence appropriée pour les données, qui précisera les conditions d'utilisation et de redistribution des données. Des licences courantes pour les jeux de données sont par exemple la licence Creative Commons ou la licence Open Data Commons.
• Enfin, il est important de veiller à ce que les données soient stockées sur une plateforme sécurisée et pérenne, offrant un accès facile et fiable aux utilisateurs.

Il existe aujourd'hui plusieurs plateformes dédiées au partage de jeux de données en Open Source, telles que Data.gov, Zenodo ou encore Kaggle.

En mettant en Open Source ses données, on contribue ainsi à la création d'une communauté de partage et de collaboration autour des données, stimulant ainsi l'innovation et le progrès dans différents domaines.

De plus, cela permet également à des personnes qui n'ont pas les moyens d'accéder à des jeux de données privées d'utiliser ces ressources pour leurs projets de recherche ou d'analyse.

Apprendre à créer des DataSets : Faire une formation au Data Engineering

En effet, le Data Engineering regroupe l'ensemble des pratiques et méthodologies permettant de collecter, stocker, traiter et visualiser des données à grande échelle.

Il peut alors être nécéssaire et même utile de suivre une formation au Data Engineering pour développer ses compétences !

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