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Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est une étude scientifique et pluridisciplinaire des données dans le but d’extraire des données et des informations importantes afin d’obtenir des insights exploitables.

Qu’est-ce qu’un scientifique des données ?

Un scientifique des données dirige des projets de recherche pour extraire des informations précieuses du Big Data. Il dispose d’une expertise dans le domaine des technologies, des mathématiques, des entreprises et des communications. Les entreprises utilisent ces informations pour prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes complexes et améliorer leurs processus opérationnels. En révélant des insights exploitables masqués dans des jeux de données volumineux, un scientifique des données peut considérablement améliorer la capacité de son entreprise à atteindre ses objectifs. C’est pourquoi les scientifiques des données sont très demandés et sont même considérés comme des "rock stars" dans le monde de l’entreprise.

Définition de la science des données

La science des données est l’étude scientifique des données dans le but d’acquérir des connaissances. Ce domaine combine plusieurs disciplines pour extraire des connaissances de jeux de données volumineux afin de prendre des décisions éclairées et d’effectuer des prédictions documentées. Les scientifiques des données, les analystes données, les architectes de données, les ingénieurs données, les statisticiens, les administrateurs de base de données et les analystes d’entreprise travaillent tous dans le domaine de la science des données.

Le besoin en science des données augmente rapidement dans la mesure où la quantité de données augmente de façon exponentielle et où les entreprises dépendent plus largement de l’analytique pour booster le chiffre d’affaires et l’innovation. Par exemple, les interactions commerciales se faisant de plus en plus numériquement, davantage de données sont créées. Cela donne lieu à de nouvelles opportunités de générer des insights sur la façon de mieux personnaliser les expériences, d’améliorer le service et la satisfaction des clients, de développer de nouveaux produits, d’apporter des modifications à des produits existants et d’augmenter les ventes. En outre, dans le monde de l’entreprise, mais pas seulement, la science des données peut aider à résoudre certains des défis les plus difficiles au monde.

Que fait un scientifique des données ?

Un scientifique des données collecte, analyse et interprète le Big Data pour découvrir des modèles et des insights, effectuer des prédictions et créer des plans exploitables. Le Big Data correspond à des jeux de données ayant une plus grande variété, un plus grand volume et une plus grande rapidité que les méthodes précédentes de gestion des données. Les scientifiques des données travaillent avec de nombreux types de Big Data, notamment :

  • Les données structurées, généralement organisées en lignes et en colonnes, qui incluent des mots et des nombres, tels que des noms, des dates et des informations de carte de crédit. Par exemple, un scientifique des données dans le secteur des services publics peut analyser les tables de données sur la génération et l’utilisation de l’alimentation électrique pour réduire les coûts et détecter les modèles susceptibles de provoquer l’échec de l’équipement.
  • Les données non structurées, qui ne sont pas organisées et qui incluent le texte des fichiers et documents, les données mobiles et issues des réseaux sociaux, le contenu des sites web et les vidéos. Par exemple, un scientifique des données travaillant dans le secteur de la distribution peut répondre à une question sur l’amélioration de l’expérience client en analysant les données non structurées (notes des centres d’appels, e-mails, enquêtes et publications sur les réseaux sociaux).

En outre, les caractéristiques du jeu de données peuvent être décrites comme des données numériques structurées et quantitatives, ou des données qualitatives ou catégorielles, qui ne sont pas représentées par des valeurs numériques et peuvent être regroupées en fonction de catégories. Il est important que les scientifiques des données connaissent le type de données avec lequel ils travaillent, car cela a un impact direct sur le type d’analyses qu’ils effectuent et les types de graphes qu’ils peuvent utiliser pour visualiser les données.

Pour acquérir des connaissances sur tous ces types de données, les scientifiques des données utilisent leurs compétences dans les domaines suivants :

  • Programmation par ordinateur. Les scientifiques des données écrivent des requêtes à l’aide de langage,s tels que Julia, 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. En effet, il est facile à apprendre et à utiliser, même pour les personnes sans expérience de codage, et il inclut des modules de science des données prédéfinis pour l’analyse des données.
  • Mathématiques, statistiques et probabilité. Les scientifiques des données s’appuient sur ces compétences pour analyser les données, tester des hypothèses et créer des modèles Machine Learning, c’est-à-dire 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 entre les données, effectuer 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 insights pertinents et significatifs qui déterminent les résultats opérationnels, les scientifiques des données ont également besoin d’une connaissance du domaine, c’est-à-dire d’une compréhension du secteur et de l’entreprise où ils travaillent. Voici quelques exemples de la façon dont les scientifiques des données appliquent leurs connaissances du domaine pour résoudre des problèmes propres à un secteur d’activité.

Types de projets de science des données

Types de projets de science des données
Secteur d’activité Types de projets de science des données
Entreprise Développement de nouveaux produits et améliorations de produits existants
Gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks
Améliorations du service client
Recommandations sur les produits pour les clients du e-commerce
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 qui ont des questions
Gouvernement/administrations Décisions politiques
Surveillance de la satisfaction des électeurs
Détection des fraudes, telles que les demandes d’assurance invalidité
Santé Thérapie médicamenteuse basée sur des preuves et rentabilité des nouveaux médicaments
Suivi en temps réel des épidémies
Dispositifs de suivi portables pour améliorer les soins aux patients
Télécommunications Améliorations du service basées sur les préférences et la localisation des utilisateurs
Réduction des appels inaboutis et autres problèmes de service
Services publics Analyse par des compteurs intelligents pour améliorer la consommation énergétique et la satisfaction des clients
Amélioration de la gestion des ressources et de la main-d’œuvre

Il existe une autre compétence essentielle à la question "Que fait un scientifique des données ?" Communiquer avec efficacité les résultats des analyses aux responsables, aux cadres et aux autres parties prenantes est l’une des parties les plus importantes du travail d’un scientifique des données. Les scientifiques des données doivent faire en sorte que leurs résultats soient faciles à comprendre par un public non-technicien qui sera ainsi en mesure d’utiliser les insights pour prendre des décisions éclairées. Par conséquent, les scientifiques des données doivent avoir des compétences dans les domaines suivants :

  • Communication, prise de parole en public et visualisation des données. Les scientifiques des données talentueux ont de solides compétences en communication verbale, notamment la narration et la prise de parole en public. Dans le domaine de la science des données, une image vaut vraiment mille mots. La présentation des résultats obtenus par la science des données à l’aide de graphes et de graphiques permet au public de comprendre rapidement les données, en seulement cinq secondes ou moins. Pour cette raison, les scientifiques des données qui réussissent sont aussi rigoureux dans leurs visualisations de données que dans leurs analyses.

Processus de la sciences des données

Les scientifiques des données suivent un processus similaire pour réaliser leurs projets :

1. Définir le problème métier

Le scientifique des données collabore avec les parties prenantes pour définir clairement le problème à résoudre ou la question à laquelle ils doivent répondre, ainsi que les objectifs du projet et les exigences de la solution.

2. Définir l’approche analytique
En fonction du problème métier, le scientifique des données décide de l’approche analytique à suivre :

  • Dans un but descriptif pour plus d’informations sur l’état actuel.
  • Dans un but diagnostic pour comprendre ce qui se passe et pourquoi.
  • Dans un but prédictif pour prévoir ce qui va se produire.
  • Dans un but prescriptif pour comprendre comment résoudre le problème.

3. 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 (« web scraping ») ou l’obtention de données à partir de fichiers. Les données peuvent être disponibles en interne ou l’équipe peut avoir besoin d’acheter les données. Dans certains cas, les entreprises ont besoin de collecter de nouvelles données pour pouvoir mener correctement un projet.

4. Nettoyer les données

En règle générale, cette étape est la plus longue. Pour créer le jeu de données à des fins de modélisation, le scientifique des données convertit toutes les données dans le même format, organise les données, supprime ce qui n’est pas nécessaire et remplace les données manquantes.

5. Explorer les données

Une fois les données nettoyées, un scientifique des données les explore 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’elles prédisent (appelées étiquette). L’étiquette prédite peut être une valeur quantitative, par exemple la valeur financière d’un projet ou le retard d’un vol en minutes.

Cette exploration et cette préparation impliquent généralement une phase intense d’analyse et de visualisation des données interactives, traditionnellement à l’aide de langages comme Python et R dans des outils interactifs et des environnements spécifiquement conçus pour cette tâche. Les scripts utilisés sont généralement hébergés dans des environnements spécialisés, par exemple, des Notebooks Jupyter. Ces outils permettent aux scientifiques des données d’explorer les données par programme tout en documentant et en partageant les insights trouvés.

6. Modéliser les données

Le scientifique des données crée et entraîne des modèles descriptifs ou prescriptifs, puis teste et évalue le modèle pour s’assurer qu’il répond à la question ou résout le problème métier. Le modèle le plus simple est un morceau de code qui accepte une entrée et produit une sortie. La création d’un modèle Machine Learning implique la sélection d’un algorithme auquel vous devez fournir des données, ainsi que l’optimisation 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 des réseaux neuronaux, le scientifique des données détermine le nombre de couches masquées et le nombre de nœuds dans chaque couche. L’optimisation des hyperparamètres est le processus de recherche de la configuration des hyperparamètres qui produit les meilleures performances.

Vous êtes nombreux à vous poser la question suivante : "Quel algorithme de Machine Learning dois-je utiliser ?". Un algorithme de Machine Learning transforme un jeu de données en modèle. Le choix de l’algorithme par le scientifique des données repose principalement sur deux aspects distincts de son scénario de science des données :

  • Quelle est la question à laquelle le scientifique des données souhaite répondre en tirant des enseignements des données passées ?
  • Quelles sont les exigences d’un scénario de science des données, notamment en ce qui concerne la précision, le temps d’entraînement, la linéarité, le nombre de paramètres et le nombre de caractéristiques ?

Pour répondre à ces questions, Azure Machine Learning fournit une gamme complète d’algorithmes, tels que Forêt d'arbres de décision multiclasse, Systèmes de recommandation, Régression de réseau neuronal, Réseau neuronal multiclasse et Clustering k-moyennes. Chaque algorithme est conçu pour traiter un type particulier de problème de Machine Learning. En outre, l’aide-mémoire sur les algorithmes Azure Machine Learning aide les scientifiques des données à choisir l’algorithme approprié pour répondre à la question métier.

7. Déployer le modèle

Le scientifique des données fournit le modèle final accompagné de 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 issues d’un modèle déployé peuvent être utilisées pour les décisions d’entreprise.

8. Visualiser et communiquer les résultats

Les outils de visualisation, tels que Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset et Metabase, permettent au scientifique des données d’explorer facilement les données et de générer de superbes visualisations qui montrent les résultats d’une manière simple à comprendre pour les audiences sans connaissances techniques.

Les scientifiques des données peuvent également utiliser des notebooks de science des données basés sur le web, tels que des Notebooks Zeppelin, tout au long du processus d’ingestion, de découverte, d’analyse, de visualisation et de collaboration des données.

Méthodes utilisées par la science des données

Les scientifiques des données utilisent des méthodes statistiques, telles que le test d’hypothèses, l’analyse de facteurs, l’analyse de régression et le clustering, pour extraire des insights statistiquement pertinents.

Documentation sur la science des données

Bien que la documentation sur la science des données varie selon le projet et le secteur d’activité, elle inclut généralement une documentation qui indique d’où proviennent les données et comment elles ont été modifiées. Cela permet aux autres membres de l’équipe de données d’utiliser efficacement les données à l’avenir. Par exemple, la documentation aide les analystes métier à utiliser des outils de visualisation pour interpréter le jeu de données.

Les types de documentation sur la science des données sont les suivants :

  • Les plans de projet pour définir les objectifs métier, les métriques d’évaluation, les ressources, la chronologie et le budget du projet.
  • Les témoignages des utilisateurs de la science des données pour générer des idées pour les projets de science des données. Le scientifique des données écrit le témoignage du point de vue de la partie prenante, en décrivant ce que la partie prenante souhaite obtenir et la raison pour laquelle elle demande le projet.
  • Documentation sur le modèle de science des données pour documenter le jeu de données, la conception de l’expérience et les algorithmes.
  • Documentation sur les systèmes de support, notamment les guides utilisateur, la documentation de l’infrastructure pour la maintenance du système et la documentation sur le code.

Actions à entreprendre pour devenir scientifique des données

Il existe plusieurs parcours pour devenir scientifique des données. Un diplôme en technologie de l’information ou en informatique est généralement demandé. Toutefois, certains professionnels de l’informatique se forment en 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 savoir comment devenir scientifique des données, tirez parti de ces ressources de formation Microsoft conçues pour vous aider :

  • Commencez rapidement. Lisez l’e-book Packt gratuit Principes de la science des données, guide d’initiation à la théorie et aux techniques statistiques. Vous y découvrirez les bases de l’analyse statistique et du Machine Learning, des termes clés et des processus de science des données.
  • Développez vos compétences en Machine Learning avec Azure, la plateforme cloud Microsoft. Explorez les ressources Azure Machine Learning pour les scientifiques des données, notamment des vidéos de formation gratuites, des exemples d’architectures de solution et des témoignages de clients.
  • Obtenez gratuitement une expertise en Machine Learning sur Azure, en seulement 4 semaines. En une heure par jour, apprenez à créer des solutions innovantes permettant de résoudre des problèmes complexes. Apprenez tout ce dont vous avez besoin, des principes de base à la façon de faire évoluer vos projets Machine Learning à l’aide des outils et frameworks les plus récents. Le Parcours d’apprentissage de A à Z pour devenir expert en Machine Learning vous prépare également au certificat Azure Data Scientist Associate.
  • Bénéficiez d’une formation complète. Suivez le parcours d’apprentissage du scientifique des données Microsoft et choisissez parmi une gamme de cours à suivre par vous-même ou lors d’un cours dispensé par un instructeur. 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 lancer rapidement votre carrière. Les professionnels qui ont obtenu des certifications Microsoft sont très demandés et des postes de scientifiques des données Azure sont actuellement disponibles. Explorez les certifications de scientifiques des données les plus demandées par les employeurs :

  • Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Appliquez vos connaissances en science des données et Machine Learning pour implémenter et exécuter des charges de travail Machine Learning sur Azure à l’aide d’Azure Machine Learning Service.
  • Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implémentez des solutions qui fournissent des insights sur les profils clients et effectuent le suivi des activités d’engagement pour améliorer l’expérience client et accroître la fidélisation des clients.

Différences entre les analystes de données et les scientifiques des données

À l’instar des scientifiques des données, les analystes de données travaillent avec des jeux de données volumineux pour découvrir les tendances révélées par les données. Toutefois, les scientifiques des données sont généralement des membres d’équipe plus techniques ayant plus d’expertise et de responsabilité, comme le lancement et la création de projets de science des données, la création et l’entraînement de modèles Machine Learning, ainsi que la présentation des résultats aux dirigeants et lors de conférences. Certains scientifiques des données effectuent toutes ces tâches et d’autres se concentrent sur des algorithmes spécifiques, tels que l’entraînement d’algorithmes ou la création 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.

Différences entre un analyste données et un scientifique des données

Types de projets de science des données
Analyste de données Scientifique des données
Rôle

Analyse des données statistiques

Développer des solutions pour répondre à des besoins métier complexes à l’aide du Big Data

Outils classiques

Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI

SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Notebooks pour la science des données

Analyse des types de données

Données structurées

Données structurées et non structurées

Tâches et responsabilités
  • Collaborer avec les parties prenantes pour définir les projets attribués par la direction
  • Utiliser SQL pour interroger les sources de données et collecter le jeu de données approprié
  • Identifier, nettoyer et analyser les données
  • Interpréter, visualiser et présenter leurs conclusions aux parties prenantes au moyen de rapports récapitulatifs
  • Lancer des projets de façon indépendante selon leurs connaissances dans le domaine concerné
  • Utiliser des techniques plus avancées pour les statistiques, l’exploration de données, l’analytique et la modélisation, notamment le Machine Learning
  • Convertir les résultats en recommandations qui permettront de booster les résultats opérationnels
  • Visualiser efficacement leurs conclusions et les présenter aux parties prenantes

Questions fréquentes (FAQ) sur la science des données

  • Un scientifique des données est responsable de l’exploration du Big Data pour extraire de précieuses informations. Les entreprises utilisent ces informations pour améliorer leur processus de prise de décisions, résoudre des problèmes complexes et optimiser leurs opérations.

    En savoir plus sur le rôle de scientifique des données

  • La science des données est l’étude des données dans le but d’acquérir des connaissances. Elle combine diverses disciplines scientifiques pour extraire des connaissances de jeux de données volumineux afin d’orienter les décisions et les prédictions.

    Consulter une présentation de la science des données

  • Les scientifiques des données mènent des projets de recherche pour extraire des informations précieuses et des insights exploitables 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 création et l’entraînement de modèles Machine Learning, ainsi que l’utilisation de techniques de visualisation des données pour communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes.

    Découvrir comment les scientifiques des données utilisent les données pour en extraire de la connaissance

  • Bien que la documentation sur la science des données varie en fonction du projet et du secteur d’activité, elle inclut généralement des plans de projet, des témoignages utilisateur, une documentation sur les modèles et une documentation sur les systèmes de support, comme des guides utilisateur.

    Explorer la documentation sur la science des données

  • Certains professionnels de l’informatique se forment en science des données en obtenant un master ou une certification dans ce domaine, ou en suivant des bootcamps et des cours en ligne. Les certifications sont un excellent moyen de démontrer vos qualifications en science des données et de lancer rapidement votre carrière. Les professionnels qui ont obtenu des certifications Microsoft sont très demandés et des postes de scientifiques des données Azure sont actuellement disponibles.

    Explorer les certifications et ressources de formation en science des données

  • Les analystes de données et les scientifiques des données travaillent avec des jeux de données volumineux pour découvrir les tendances révélées par les données. Toutefois, les scientifiques des données disposent généralement d’une expertise et d’une responsabilité plus techniques lorsqu’il s’agit de lancer leurs projets de recherche. Par exemple, un analyste de données peut être invité à effectuer une analyse statistique des données, tandis qu’un scientifique des données peut être invité à développer des solutions à des besoins métier complexes en analysant le Big Data.

    Afficher une comparaison des responsabilités des scientifiques des données et des analystes de données

  • Les projets de science des données varient en fonction des besoins du secteur d’activité et de l’entreprise. Au sein d’une entreprise, par exemple, un scientifique des données peut mener un projet de recherche sur la façon d’améliorer les expériences de service client. Les données requises incluent aussi bien des données structurées (métriques de site web et de transaction par exemple) que des données non structurées (avis utilisateur et notes des équipes chargées du service client). L’analyse détaillée de toutes ces sources de données disparates fournit des insights qui peuvent 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 de l’organisation. Les insights obtenus lors de l’analyse d’une multitude de données organisationnelles ensemble peuvent aider à résoudre les défis existants ou à générer des idées pour de nouvelles façons de réaliser des transactions.

  • Oui, bien que les scientifiques des données n’aient parfois pas besoin des mêmes compétences en codage que les programmeurs. Les scientifiques des données peuvent utiliser des langages de programmation, tels que Julia, R ou Python, pour écrire des requêtes. Le langage Python est également populaire, car il est relativement facile à apprendre et à utiliser.

  • Les exigences pour les postes de scientifique des données peuvent varier, mais elles incluent généralement au moins l’un des prérequis suivants :

    • Un diplôme en technologie de l’information ou en informatique.
    • La participation à un bootcamp ou à un cours en ligne ayant pour thème la science des données.
    • Un diplôme ou une certification en science des données.

    Microsoft propose un large éventail de ressources de formation et de parcours d’apprentissage pour vous aider à devenir scientifique des données.

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