Qu’est-ce que la Data Science ?
Vous avez surement déjà entendu parler de data sciences et vous vous demandez peut-être ce que cela représente et ce qui se cache derrière ce concept.
Nous allons vous expliquer dans cet article sur quoi reposent les data science et à quoi elles servent.
Concept
Les data sciences mettent en œuvre un ensemble de disciplines complémentaires qui permettent de produire de la connaissance en faisant parler les données.
Ces fameuses « datas » sont des mesures et des observations acquises sur le terrain ou bien des informations récupérées sur les différents réseaux et points de contact d’une entreprise.
Les traitements performants utilisés à cette fin nécessitent des ordinateurs possédant une importante puissance de calcul. De façon plus imagée, c’est comme si nous supposions qu’un bouton indiquant « produire de la connaissance » et sur lequel on pourrait appuyer pour faire parler les données que nous avons rassemblées.
Les data sciences ne sont pas nées d’hier mais c’est grâce à la puissance toujours plus importante des ordinateurs que depuis quelques années l’application des méthodes qui les composent est enfin rendue possible. Les processus automatisés mis en œuvre réclament en effet une importante puissance de calcul et un espace de stockage conséquent.
Mise en application
Certaines personnes peuvent penser que produire des connaissances ou des informations à partir d’autres informations n’est pas très excitant et que l’on ne voit pas la finalité d’une telle démarche. Mais les données produites vont nous aider à prendre une décision ou nous permettre de réaliser des actions précises comme prédire la demande d’un produit sur une période, fidéliser une clientèle en fonction de leurs préférences, piloter une voiture autonome, accélérer une recherche médicale, prédire la météo ou des résultats sportifs et cela fonctionne !
Son fonctionnement
La data science conduit à produire et à manipuler un gros volume de données de sources diverses bien souvent acquises de façon automatique. La collecte et le traitement de ces informations font appel à plusieurs disciplines complémentaires et tout aussi indispensables les unes que les autres. Parmi ces disciplines, on peut citer la détection et l’acquisition automatisée des données, la conception et l’interrogation de base de données, le cryptage et la sécurité des données, l’informatique au sens large, les mathématiques, la statistique, l’algorithmie, la programmation python, le machine learning, la visualisation graphique et enfin la communication. L’expertise liée à la communication va être très importante car elle permet de présenter de façon claire et compréhensible par tous, les résultats obtenus afin que l’on puisse avoir une idée de la structure des données et de ce qu’il en a résulté après les avoir fait parler.
La précision et la fiabilité des données manipulées sont au centre de la problématique et conduisent en conséquence à des modèles plus ou moins fiables et plus ou moins précis. La manipulation des données nécessite donc une expertise pour être efficace.
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Il faut être conscient que dans le contexte actuel du tout numérique et du tout connecté, les datas sont de l’or et que cette ruée vers l’or et loin d’être terminée car les domaines d’application des data sciences sont illimités.
