Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données est une étude scientifique approfondie des données dans le but d’extraire des données et des informations importantes pour des insights actionnables.
Qu’est-ce qu’un scientifique des données ?
Un scientifique des données dirige des projets de recherche pour extraire des informations précieuses des big data et possède des compétences en technologie, en mathématiques, en affaires et en communication. Les organisations utilisent ces informations pour prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes complexes et améliorer leurs opérations. En révélant des informations exploitables cachées dans de grands ensembles de données, un scientifique des données peut améliorer considérablement la capacité de son entreprise à atteindre ses objectifs. C'est pourquoi les scientifiques des données sont très demandés et même considérés comme des "rock stars" dans le monde des affaires.
Science des données définie
La science des données est l'étude scientifique des données pour acquérir des connaissances. Ce domaine combine plusieurs disciplines pour extraire des connaissances à partir d'ensembles de données massifs dans le but de prendre des décisions et de faire des prédictions éclairées. Les scientifiques des données, les analystes de données, les architectes de données, les ingénieurs de données, les statisticiens, les administrateurs de bases de données et les analystes commerciaux travaillent tous dans le domaine de la science des données.
Le besoin de science des données augmente rapidement, car la quantité de données augmente de façon exponentielle et les entreprises dépendent davantage de l'analytique pour générer des revenus et innover. Par exemple, les interactions commerciales devenant de plus en plus numériques, davantage de données sont créées, ce qui offre de nouvelles possibilités de tirer des enseignements sur la façon de mieux personnaliser les expériences, d'améliorer le service et la satisfaction des clients, de développer des produits nouveaux et améliorés et d'augmenter les ventes. En outre, dans le monde des affaires et au-delà, la science des données a le potentiel d'aider à résoudre certains des défis les plus difficiles du monde.
Qu’est-ce qu’un scientifique des données fait ?
Un scientifique des données collecte, analyse et interprète le Big Data pour découvrir des modèles et des insights, faire des prédictions et créer des plans actionnables. Le Big data peut être défini en tant que jeux de données avec une plus grande variété, volume et vélocité que les méthodes antérieures de gestion des données ont été équipés pour gérer. Les scientifiques des données travaillent avec de nombreux types de Big Data, notamment :
- les données structurées, qui sont généralement organisées en lignes et en colonnes et incluent des mots et des chiffres tels que des noms, des dates et des informations de carte de crédit. Par exemple, un scientifique des données de l’industrie de l’utilitaire peut analyser des tables de données de génération et d’utilisation de l’alimentation pour réduire les coûts et détecter les modèles susceptibles d’entraîner l’échec de l’équipement.
- les données non structurées, ce qui n’est pas organisé et inclut du texte dans les fichiers de documents, les données sur les réseaux sociaux et mobiles, le contenu du site web et les vidéos. Par exemple, un scientifique des données du secteur de la distribution peut répondre à une question sur l’amélioration de l’expérience client en analysant les notes de centre d’appels non structurées, les e-mails, les enquêtes et les publications sur les réseaux sociaux.
En outre, les caractéristiques du jeu de données peuvent être décrites comme quantitatif, des données numériques structurées ou de données qualitatifs ou catégorienelles, qui ne sont pas représentées par des valeurs numériques et peuvent être regroupées en fonction de catégories. Il est important pour les scientifiques des données de connaître le type de données avec lequel ils travaillent, car cela affecte directement le type d’analyses qu’ils effectuent et les types de graphiques qu’ils peuvent utiliser pour visualiser les données.
Pour obtenir des connaissances de tous ces types de données, les scientifiques des données utilisent leurs compétences dans :
- Programmation de l’ordinateur. Les scientifiques des données écrivent des requêtes à l’aide de langages tels que Marie, R ou Python pour extraire des données de la base de données de leur entreprise. Python est le langage de choix pour de nombreux scientifiques des données, car il est facile à apprendre et à utiliser, même pour les personnes sans expérience de codage, et offre des modules de science des données prédéfinies pour l’analyse des données.
- Mathématiques, statistiques et probabilités. Les scientifiques des données s’appuient sur ces compétences pour analyser les données, tester les anomalies et créer des modèles Machine Learning, des fichiers que les scientifiques des données entraînent pour reconnaître certains types de modèles. Les scientifiques des données utilisent des modèles Machine Learning entraînés pour découvrir les relations dans les données, faire des prédictions sur les données et trouver des solutions aux problèmes. Au lieu de créer et d’entraîner des modèles à partir de zéro, les scientifiques des données peuvent également tirer parti du Machine Learning automatisé pour accéder aux modèles Machine Learning prêts pour la production.
- Connaissance du domaine. Pour traduire les données en aperçus pertinents et significatifs qui stimulent les résultats commerciaux, les scientifiques des données ont également besoin d'une connaissance du domaine - une compréhension du secteur et de l'entreprise où ils travaillent. Voici quelques exemples de la manière dont les data scientists appliqueraient leur connaissance du domaine pour résoudre des problèmes spécifiques à l'industrie.
Types de projets de science des données
| Secteur | Types de projets de science des données |
|---|---|
| Entreprise |
Nouveau développement de produits et améliorations du produit
Gestion de la chaîne d’approvisionnement et de l’inventaire Améliorations du service clientèle Recommandations sur les produits pour les clients de commerce électronique |
| Divertissement |
Compréhension des modèles d’utilisation du contenu multimédia
Développement de contenu basé sur les données du marché cible Mesure des performances du contenu Recommandations personnalisées basées sur les préférences de l’utilisateur |
| Finances et banque |
Prévention des fraudes et autres violations de sécurité
Gestion des risques des portefeuilles d’investissement Assistants virtuels pour aider les clients à poser des questions |
| Gouvernement |
Décisions de stratégie
Analyse de la satisfaction des électeurs Détection des fraudes, telles que les demandes de handicap social |
| Santé |
Médicaments basés sur des preuves et efficacité du coût des nouvelles drogues
Suivi en temps réel des apparitions de maladies Dispositifs de suivi wearables pour améliorer les soins des patients |
| Télécommunications |
Améliorations des services en fonction des préférences utilisateur et des emplacements
Réduction des appels ignorés et d’autres problèmes de service |
| Services publics |
Analyse de compteur intelligent pour améliorer l’utilisation de l’utilitaire et la satisfaction client
Amélioration de la gestion des ressources et de la main-d’œuvre |
Une autre compétence est critique pour la question « Qu’est-ce qu’un scientifique des données ? » La communication efficace des résultats de leurs analyses avec les responsables, les cadres et d’autres parties prenantes est l’une des parties les plus importantes du travail. Les scientifiques des données doivent rendre leurs résultats faciles à comprendre pour un public non technique, afin qu’ils puissent utiliser les insights pour prendre des décisions informées. Par conséquent, les scientifiques des données doivent être qualifiés dans :
- de visualisation des données, des communications, des paroles en public et des données. Les grands scientifiques des données ont de solides compétences en communication verbale, notamment la narration et la parole en public. Dans le domaine de la science des données, une image vaut vraiment mille mots. La présentation des résultats de la science des données à l’aide de graphiques et de graphiques permet à l’audience de comprendre rapidement les données, en un maximum de cinq secondes. Pour cette raison, les scientifiques des données qui ont réussi prennent leurs visualisations de données aussi sérieux que leurs analyses.
Processus de science des données
Les scientifiques des données suivent un processus similaire pour terminer leurs projets :
-
Définir le problème de l’entreprise
Le scientifique de données travaille avec les parties prenantes pour définir clairement le problème qu’ils souhaitent résoudre ou la question à laquelle ils doivent répondre, ainsi que les objectifs du projet et les exigences de solution.
-
Définir l’approche analytique
En fonction du problème de l’entreprise, le scientifique des données décide de l’approche analytique à suivre :
- Descriptif pour plus d’informations sur l’état actuel.
- Diagnostic pour comprendre ce qui se passe et pourquoi.
- Prédictif pour prévoir ce qui se passe.
- Prescriptif pour comprendre comment résoudre le problème.
-
Obtenir les données
Le scientifique des données identifie et acquiert les données nécessaires pour obtenir le résultat souhaité. Cela peut impliquer l’interrogation de bases de données, l’extraction d’informations à partir de sites web (mise au point web) ou l’obtention de données à partir de fichiers. Les données sont peut-être disponibles en interne ou l’équipe devra peut-être acheter les données. Dans certains cas, les organisations devront peut-être collecter de nouvelles données pour pouvoir exécuter un projet.
-
Nettoyer les données, également appelées nettoyages
Les organisations utilisent généralement ces informations pour prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes complexes et améliorer leurs opérations. En révélant des informations exploitables cachées dans de grands ensembles de données, un scientifique des données peut améliorer considérablement la capacité de son entreprise à atteindre ses objectifs.
-
Explorer les données
Une fois les données nettoyées, un scientifique des données explore les données et applique des techniques analytiques statistiques pour révéler les relations entre les caractéristiques des données et les relations statistiques entre elles et les valeurs qu’ils prédisent (appelées étiquette). L’étiquette prédite peut être une valeur quantitative, comme la valeur financière d’un élément à l’avenir ou la durée d’un retard de vol en minutes.
L’exploration et la préparation impliquent généralement une grande quantité d’analyse et de visualisation interactives des données, généralement à l’aide de langages tels que Python et R dans des outils et environnements interactifs spécialement conçus pour cette tâche. Les scripts utilisés pour explorer les données sont généralement hébergés dans des environnements spécialisés tels que Jupyter Notebooks. Ces outils permettent aux scientifiques des données d’explorer les données par programmation tout en documentant et en partageant les insights qu’ils trouvent.
-
Modéliser les données
Le scientifique des données crée et entraîne des modèles prescriptifs ou descriptifs, puis teste et évalue le modèle pour s’assurer qu’il répond à la question ou résout le problème métier. À son niveau le plus simple, un modèle est un élément de code qui prend une entrée et produit une sortie. La création d’un modèle Machine Learning implique la sélection d’un algorithme, la fourniture de données et le réglage des hyperparamètres. Les hyperparamètres sont des paramètres réglables qui permettent aux scientifiques des données de contrôler le processus d’entraînement du modèle. Par exemple, avec les réseaux neuronaux, le scientifique des données détermine le nombre de couches masquées et le nombre de nœuds dans chaque couche. Réglage des hyperparamètres, également appelé optimisation des hyperparamètres, est le processus de recherche de la configuration des hyperparamètres qui donnent les meilleures performances.
Une question courante est « Quel algorithme machine learning dois-je utiliser ? » Un algorithme d’apprentissage automatique transforme un jeu de données en modèle. L’algorithme sélectionné par le scientifique des données dépend principalement de deux aspects différents du scénario de science des données :
- Quelle est la question métier à laquelle le scientifique des données souhaite répondre en apprenant des données passées ?
- Quelles sont les exigences du scénario de science des données, notamment la précision, le temps d’entraînement, la linéarité, le nombre de paramètres et le nombre de fonctionnalités ?
Pour répondre à ces questions, Azure Machine Learning fournit un portefeuille complet d’algorithmes, tels que de forêt de décision multiclasse, systèmes de recommandation, régression de réseau neuronal, réseau neuronal multiclasse et clustering k-moyennes. Chaque algorithme est conçu pour résoudre un type de problème machine learning différent. En outre, l’Aide-mémoire des algorithmes Azure Machine Learning aide les scientifiques des données à choisir l’algorithme approprié pour répondre à la question métier.
-
Déployer le modèle
Le scientifique de données fournit le modèle final avec la documentation et déploie le nouveau jeu de données en production après les tests, afin qu’il puisse jouer un rôle actif dans une entreprise. Les prédictions d’un modèle déployé peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales.
-
Visualiser et communiquer les résultats
Les outils de visualisation tels que Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset et Metabase permettent aux spécialistes des données d'explorer facilement les données et de générer de superbes visualisations qui présentent les résultats d'une manière simple à comprendre pour un public non technique.
Les spécialistes des données peuvent également utiliser des carnets de données basés sur le Web, tels que Zeppelin Notebooks, tout au long du processus d'ingestion des données, de découverte, d'analyse, de visualisation et de collaboration des données.
Méthodes de science des données
Les scientifiques des données utilisent des méthodes statistiques telles que le test d’hypothèses, l’analyse des facteurs, l’analyse de régression et le clustering pour obtenir des insights statistiquement sonores.
Documentation sur la science des données
Bien que la documentation de la science des données varie selon le projet et l'industrie, elle comprend généralement une documentation qui montre d'où viennent les données et comment elles ont été modifiées. Cela aide les autres membres de l'équipe de données à utiliser efficacement les données à l'avenir. Par exemple, la documentation aide les analystes commerciaux à utiliser des outils de visualisation pour interpréter l'ensemble des données.
Les types de documentation de science des données incluent :
- plans de projet pour définir les objectifs stratégiques, les mesures d’évaluation, les ressources, la chronologie et le budget du projet.
- Des histoires d'utilisateurs de science des données pour générer des idées de projets de science des données. Le scientifique des données écrit l'histoire du point de vue de la partie prenante, en décrivant ce qu'elle aimerait réaliser et la raison pour laquelle elle demande le projet.
- documentation du modèle de science des données pour documenter le jeu de données, la conception de l’expérience et les algorithmes.
- Support de la documentation des systèmes, y compris les guides de l'utilisateur, la documentation de l'infrastructure pour la maintenance du système, et la documentation du code.
Comment puis-je devenir scientifique des données ?
Il existe de multiples voies pour devenir un scientifique des données. Les exigences comprennent généralement un diplôme en technologie de l'information ou en informatique. Cependant, certains professionnels de l'informatique apprennent la science des données en suivant des bootcamps et des cours en ligne, et d'autres obtiennent un master ou une certification en science des données.
Pour apprendre à être scientifique des données, tirez parti de ces ressources de formation Microsoft conçues pour vous aider :
- prise en main rapide. Lisez le livre électronique packt gratuit Principes de la science des données, guide d’un débutant sur les techniques statistiques et la. Vous allez apprendre les bases de l’analyse statistique et du Machine Learning, des termes clés et des processus de science des données.
- développez vos compétences machine learning avec Azure, la plateforme cloud Microsoft. Explorez Azure Machine Learning pour les ressources des scientifiques des données, notamment des vidéos de formation gratuites, des exemples d’architectures de solution et des récits client.
- Bénéficiez gratuitement d’une expertise en apprentissage automatique sur Azure, en seulement 4 semaines. Prenez une heure par jour pour apprendre à créer des solutions innovantes pour les problèmes complexes. Vous allez apprendre les bases de la mise à l’échelle de vos projets Machine Learning à l’aide des outils et frameworks les plus récents. Le le chemin d’accès zero to hero machine learning vous prépare également au certificat Azure Scientifique Données Associate.
- Obtenez des de formation complètes. Suivez le parcours d’apprentissage des scientifiques des données Microsoft et choisissez parmi une gamme de cours dirigés par un enseignant. Découvrez comment créer des modèles Machine Learning, utiliser des outils visuels, exécuter des charges de travail de science des données dans le cloud et créer des applications qui prennent en charge le traitement en langage naturel.
Certifications des scientifiques des données
Les certifications sont un excellent moyen de démontrer vos qualifications en science des données et de faire décoller votre carrière. Les professionnels certifiés Microsoft sont très demandés et il y a des emplois disponibles pour les scientifiques de données Azure dès maintenant. Explorez les certifications des scientifiques des données les plus demandées par les employeurs :
- Microsoft Certified : Azure Scientifique Données Associate. Appliquez votre connaissance de la science des données et du Machine Learning pour implémenter et exécuter des charges de travail Machine Learning sur Azure à l’aide de Azure Machine Learning Service.
- Microsoft Certified : de spécialisation de plateforme de données client. Implémentez des solutions qui fournissent des insights sur les profils clients et assurent le suivi des activités d’engagement afin d’améliorer les expériences des clients et d’accroître la rétention des clients.
Les différences entre les analystes de données et les scientifiques des données
Comme les scientifiques des données, les analystes de données travaillent avec de grands ensembles de données pour découvrir des tendances dans les données. Cependant, les scientifiques des données sont généralement des membres de l'équipe plus techniques, avec plus d'expertise et de responsabilités, comme le lancement et la direction de projets de science des données, la construction et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique, et la présentation de leurs conclusions aux dirigeants et lors de conférences. Certains scientifiques des données effectuent toutes ces tâches et d'autres se concentrent sur des tâches spécifiques, comme la formation d'algorithmes ou la construction de modèles. De nombreux scientifiques des données ont commencé leur carrière en tant qu'analystes de données et les analystes de données peuvent être promus à des postes de scientifiques des données en quelques années.
Scientifique des données et analyste de données
| Analyste Données | Scientifique des données | |
|---|---|---|
| Rôle | Analyse des données statistiques | Développer des solutions aux besoins métier complexes à l’aide du Big Data |
| Outils standard | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Run, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Notebooks de science des données |
| Analyse des types de données | Données structurées | Données structurées et non structurées |
| Tâches et responsabilités |
|
|
Ressources supplémentaires
Explorer
Forum aux questions sur la science des données
-
Un scientifique des données est responsable du Big Data d’exploration de données pour extraire des informations utiles. Les organisations utilisent ces informations pour améliorer la façon dont elles prennent des décisions, résolvent les problèmes et optimisent les opérations.
-
La science des données est l’étude des données pour acquérir des connaissances. Elle combine diverses disciplines scientifiques pour extraire les connaissances de jeux de données volumineux afin d’aider à informer les décisions et les prédictions.
-
Les scientifiques des données mènent des projets de recherche pour extraire des informations utiles et des insights actionnables à partir du Big Data. Cela inclut la définition du problème à résoudre, l’écriture de requêtes pour extraire les données appropriées des bases de données, le nettoyage et le tri des données, la génération et la formation de modèles Machine Learning, et l’utilisation de techniques de visualisation des données pour communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes.
Découvrez comment les scientifiques des données extraient les connaissances des données
-
Bien que la documentation sur la science des données varie selon les projets et les secteurs, elle comprend généralement des plans de projet, des récits d'utilisateurs, une documentation sur les modèles et une documentation sur les systèmes de soutien, comme des guides d'utilisation.
En savoir plus sur la documentation sur la science des données
-
Certains professionnels de l'informatique apprennent la science des données en suivant des bootcamps et des cours en ligne, et d'autres obtiennent un master ou une certification en science des données. Les certifications sont un excellent moyen de démontrer vos qualifications en science des données et de faire décoller votre carrière. Les professionnels certifiés Microsoft sont très demandés et il y a des emplois disponibles pour les scientifiques des données Azure en ce moment.
Explorez les ressources et certifications de formation en science des données
-
Les analystes de données et les scientifiques des données travaillent avec des jeux de données volumineux pour découvrir des tendances dans les données. Toutefois, les scientifiques des données ont généralement plus d’expertise technique et de responsabilité lorsqu’il s’agit de lancer leurs projets de recherche. Par exemple, un analyste de données peut être invité à effectuer une analyse des données statistiques alors qu’un scientifique des données peut être invité à développer des solutions aux besoins métier complexes en analysant le Big Data.
-
Les projets de science des données varient en fonction des besoins de l’industrie et de l’organisation. Dans un paramètre métier, par exemple, un scientifique des données peut mener un projet de recherche sur la façon d’améliorer les expériences du service clientèle. Les données requises incluent non seulement des données structurées telles que des métriques de site web et de transaction, mais aussi des données non structurées telles que les avis des utilisateurs et les notes des équipes du service clientèle. L’analyse détaillée de toutes ces sources de données récentes donne des insights qui peuvent vous aider à informer les modifications recommandées des procédures actuelles.
-
En entreprise, l’objectif le plus courant de la science des données est d’améliorer le fonctionnement des organisations. Les insights obtenus de l’analyse d’une multitude de données organisationnelles ensemble peuvent aider à résoudre les problèmes existants ou à générer des idées pour de nouvelles façons de faire des affaires.
-
Oui, même si les scientifiques des données n’ont peut-être pas besoin du même code que les programmeurs. Les scientifiques des données peuvent utiliser des langages de programmation tels que Marie, R ou Python pour écrire des requêtes. Python est également populaire, car il est relativement facile à apprendre et à utiliser.
-
Les conditions requises pour les rôles de science des données peuvent varier, mais elles incluent généralement au moins l’une des valeurs suivantes :
- Un diplôme en informatique ou science de l’ordinateur.
- L’achèvement d’un bootcamp de science des données ou d’un cours en ligne.
- Un diplôme ou certification de science des données master.
Microsoft offre une variété de ressources de formation et de parcours d’apprentissage pour vous permettre de commencer à devenir scientifique des données.
Mise en route avec un compte Azure gratuit
Profitez de services populaires Azure gratuits pendant 12 mois, de plus de 55 services gratuits en permanence et de $200 crédit à utiliser au cours de vos 30 premiers jours.
Contactez un spécialiste des ventes Azure AI.
Obtenez des conseils pour démarrer avec Azure AI. Posez des questions, découvrez les prix et les meilleures pratiques, et obtenez de l'aide pour concevoir une solution répondant à vos besoins.