Principes de base des données en Python
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Qu'est-ce que la science des données ? Définition, exemples, outils et autres
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées.
Actualisé 14 nov. 2024 · 15 min de lecture
La science des données a été qualifiée de "métier le plus sexy du 21e siècle", et il ne s'agit pas là d'une simple hyperbole. Le Bureau américain des statistiques du travail prévoit que le nombre de rôles de data scientist augmentera de 36 % entre 2021 et 2031, ce qui témoigne clairement de l'importance croissante de ce domaine.
Mais qu'est-ce que la science des données et pourquoi est-elle si importante dans l'ère numérique d'aujourd'hui ? Cet article complet vous guidera dans le monde de la science des données. Qu'il s'agisse du cycle de vie de la science des données, de ses applications dans différents secteurs d'activité, des compétences nécessaires pour se lancer dans la science des données, etc., nous vous proposons de découvrir pourquoi et comment la science des données s'est imposée comme l'un des secteurs d'activité les plus dynamiques aujourd'hui.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. En termes plus simples, la science des données consiste à obtenir, traiter et analyser des données afin d'en tirer des enseignements pour de nombreux objectifs.
Le cycle de vie de la science des données
Le cycle de vie de la science des données fait référence aux différentes étapes d'un projet de science des données, depuis la conception initiale et la collecte des données jusqu'à la communication des résultats et des idées.
Bien que chaque projet de science des données soit unique - en fonction du problème, de l'industrie dans laquelle il est appliqué et des données impliquées - la plupart des projets suivent un cycle de vie similaire.
Ce cycle de vie fournit une approche structurée pour traiter des données complexes, tirer des conclusions précises et prendre des décisions fondées sur des données.
Le cycle de vie de la science des données
Voici les cinq phases principales qui structurent le cycle de vie de la science des données :
Collecte et stockage des données
Cette phase initiale consiste à collecter des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers Excel, des fichiers texte, des API, du web scraping ou même des flux de données en temps réel. Le type et le volume des données collectées dépendent en grande partie du problème que vous abordez.
Une fois collectées, ces données sont stockées dans un format approprié, prêt à être traité ultérieurement. Il est important de stocker les données de manière sûre et efficace afin de pouvoir les retrouver et les traiter rapidement.
Préparation des données
Souvent considérée comme la phase la plus longue, la préparation des données implique le nettoyage et la transformation des données brutes dans un format adapté à l'analyse. Cette phase comprend le traitement des données manquantes ou incohérentes, la suppression des doublons, la normalisation et la conversion des types de données. L'objectif est de créer un ensemble de données propre et de haute qualité qui puisse produire des résultats analytiques précis et fiables.
Exploration et visualisation
Au cours de cette phase, les data scientists explorent les données préparées pour en comprendre les schémas, les caractéristiques et les anomalies potentielles. Des techniques telles que l'analyse statistique et la visualisation des données résument les principales caractéristiques des données, souvent à l'aide de méthodes visuelles.
Les outils de visualisation, tels que les diagrammes et les graphiques, rendent les données plus compréhensibles, ce qui permet aux parties prenantes de mieux comprendre les tendances et les modèles de données.
Expérimentation et prédiction
Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour identifier des modèles, faire des prédictions ou découvrir des idées au cours de cette phase. L'objectif est de tirer des données quelque chose de significatif qui corresponde aux objectifs du projet, qu'il s'agisse de prédire des résultats futurs, de classer des données ou de découvrir des schémas cachés.
Récit de données et communication
La dernière phase consiste à interpréter et à communiquer les résultats de l'analyse des données. Il ne suffit pas d'avoir des idées, il faut les communiquer efficacement, en utilisant un langage clair et concis et des images convaincantes. L'objectif est de transmettre ces résultats aux parties prenantes non techniques de manière à influencer la prise de décision ou à conduire des initiatives stratégiques.
La compréhension et la mise en œuvre de ce cycle de vie permettent une approche plus systématique et fructueuse des projets de science des données. Voyons maintenant pourquoi la science des données est si importante.
Pourquoi la science des données est-elle importante ?
La science des données s'est imposée comme un domaine révolutionnaire qui joue un rôle crucial dans la production d'informations à partir de données et dans la transformation des entreprises. Il n'est pas exagéré de dire que la science des données est l'épine dorsale des industries modernes. Mais pourquoi cette question a-t-elle pris une telle importance ?
- Volume de données. Tout d'abord, l'essor des technologies numériques a entraîné une explosion des données. Chaque transaction en ligne, interaction avec les médias sociaux et processus numérique génère des données. Toutefois, ces données n'ont de valeur que si nous pouvons en extraire des informations utiles. Et c'est précisément là que la science des données entre en jeu.
- Création de valeur. Deuxièmement, la science des données ne se limite pas à l'analyse des données ; il s'agit d'interpréter et d'utiliser ces données pour prendre des décisions commerciales éclairées, prédire les tendances futures, comprendre le comportement des clients et améliorer l'efficacité opérationnelle. C'est cette capacité à prendre des décisions basées sur des données qui rend la science des données si essentielle pour les organisations.
- Options de carrière. Enfin, le domaine de la science des données offre des opportunités de carrière lucratives. Compte tenu de la demande croissante de professionnels capables de travailler avec des données, les emplois dans le domaine de la science des données sont parmi les mieux rémunérés du secteur. Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un scientifique de données aux États-Unis est de 137 984 dollars, ce qui en fait un choix de carrière gratifiant.
Salaire moyen d'un data scientist aux Etats-Unis
À quoi sert la science des données ?
La science des données est utilisée pour toute une série d'applications, de la prédiction du comportement des clients à l'optimisation des processus d'entreprise. Le champ d'application de la science des données est vaste et englobe différents types d'analyses.
- Analyse descriptive. Analyse les données antérieures pour comprendre la situation actuelle et identifier les tendances. Par exemple, un magasin de détail peut l'utiliser pour analyser les ventes du trimestre précédent ou identifier les produits les plus vendus.
- Analyse diagnostique. Explorer les données pour comprendre pourquoi certains événements se sont produits, en identifiant des modèles et des anomalies. Si les ventes d'une entreprise chutent, elle doit déterminer si la mauvaise qualité du produit, l'intensification de la concurrence ou d'autres facteurs en sont la cause.
- Analyse prédictive. Utilise des modèles statistiques pour prévoir les résultats futurs sur la base de données antérieures, largement utilisés dans les domaines de la finance, de la santé et du marketing. Une société de cartes de crédit peut l'utiliser pour prévoir les risques de défaillance des clients.
- Analyse prescriptive. suggère des actions basées sur les résultats d'autres types d'analyses afin d'atténuer les problèmes futurs ou de tirer parti de tendances prometteuses. Par exemple, une application de navigation conseille l'itinéraire le plus rapide en fonction des conditions de circulation actuelles.
La sophistication croissante de l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive peut fournir aux entreprises des informations précieuses pour guider la prise de décision et la planification stratégique. Vous trouverez plus d'informations sur les quatre types d'analyse dans un autre article.
Quels sont les avantages de la science des données ?
La science des données peut apporter une valeur ajoutée à toute entreprise qui utilise ses données de manière efficace. Des statistiques aux prédictions, des pratiques efficaces basées sur les données peuvent mettre une entreprise sur la voie rapide du succès. Voici quelques exemples d'utilisation de la science des données :
Optimiser les processus d'entreprise
La science des données peut améliorer considérablement les opérations d'une entreprise dans différents départements, de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement aux ressources humaines et au-delà. Il peut contribuer à l'affectation des ressources, à l'évaluation des performances et à l'automatisation des processus. Par exemple, une entreprise de logistique peut utiliser la science des données pour optimiser les itinéraires, réduire les délais de livraison, économiser des frais de carburant et améliorer la satisfaction des clients.
Découvrir de nouvelles perspectives
La science des données permet de découvrir des modèles cachés et des informations qui ne sont pas forcément évidentes à première vue. Ces informations peuvent donner aux entreprises un avantage concurrentiel et les aider à mieux comprendre leur activité. Par exemple, une entreprise peut utiliser les données des clients pour identifier les tendances et les préférences, ce qui lui permet d'adapter ses produits ou ses services en conséquence.
Créer des produits et des solutions innovants
Les entreprises peuvent utiliser la science des données pour innover et créer de nouveaux produits ou services basés sur les besoins et les préférences des clients. Elle permet également aux entreprises de prévoir les tendances du marché et de garder une longueur d'avance sur la concurrence. Par exemple, des services de streaming comme Netflix utilisent la science des données pour comprendre les préférences des spectateurs et créer des recommandations personnalisées, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur.
Quelles sont les industries qui utilisent la science des données ?
Les implications de la science des données s'étendent à tous les secteurs, changeant fondamentalement la façon dont les organisations fonctionnent et prennent des décisions. Si chaque secteur a tout à gagner à mettre en œuvre la science des données, celle-ci est particulièrement influente dans les secteurs riches en données.
Voyons plus en détail comment la science des données révolutionne ces secteurs clés :
Applications de la science des données dans la finance
Le secteur financier a rapidement exploité le pouvoir de la science des données. De la détection des fraudes au trading algorithmique en passant par la gestion de portefeuille et l'évaluation des risques, la science des données a rendu les opérations financières complexes plus efficaces et plus précises. Par exemple, les sociétés de cartes de crédit utilisent des techniques de science des données pour détecter et prévenir les transactions frauduleuses, ce qui leur permet d'économiser des milliards de dollars chaque année.
Apprenez-en plus sur les fondamentaux de la finance en Python et sur la façon dont vous pouvez prendre des décisions financières basées sur les données grâce à notre parcours de compétences.
Applications de la science des données dans les soins de santé
La santé est un autre secteur où la science des données a un impact profond. Les applications vont de la prévision des épidémies à l'amélioration de la qualité des soins aux patients, en passant par l'amélioration de la gestion des hôpitaux et la découverte de médicaments. Les modèles prédictifs aident les médecins à diagnostiquer les maladies à un stade précoce, et les plans de traitement peuvent être personnalisés en fonction des besoins spécifiques du patient, ce qui permet d'améliorer les résultats pour le patient.
Vous pouvez découvrir plus en détail comment la science des données transforme les soins de santé dans un épisode du DataFrame Podcast.
Applications de la science des données dans le domaine du marketing
Le marketing est un domaine qui a été considérablement transformé par l'avènement de la science des données. Les applications dans ce secteur sont diverses, allant de la segmentation de la clientèle et de la publicité ciblée aux prévisions de vente et à l'analyse des sentiments. La science des données permet aux spécialistes du marketing de comprendre le comportement des consommateurs avec une précision sans précédent, ce qui leur permet de créer des campagnes plus efficaces. L'analyse prédictive peut également aider les entreprises à identifier les tendances potentielles du marché, ce qui leur donne un avantage concurrentiel. Les algorithmes de personnalisation peuvent adapter les recommandations de produits à chaque client, ce qui permet d'augmenter les ventes et la satisfaction de la clientèle.
Nous avons publié un article de blog distinct sur les cinq façons d'utiliser la science des données dans le marketing, explorant certaines des méthodes utilisées dans l'industrie. Vous pouvez également en apprendre davantage dans notre cursus de compétences sur l 'analyse marketing avec Python.
Applications de la science des données dans la technologie
Les entreprises technologiques sont peut-être les plus grands bénéficiaires de la science des données. De l'alimentation des moteurs de recommandation à l'amélioration de la reconnaissance des images et de la parole, la science des données trouve des applications dans divers domaines. Les plateformes de covoiturage, par exemple, s'appuient sur la science des données pour mettre en relation les chauffeurs et les clients et optimiser l'offre de chauffeurs en fonction de l'heure de la journée.
En quoi la science des données diffère-t-elle des autres domaines liés aux données ?
Bien que la science des données recoupe de nombreux domaines qui travaillent également avec des données, elle comporte un mélange unique de principes, d'outils et de techniques conçus pour extraire des modèles perspicaces à partir des données.
Faire la distinction entre la science des données et ces domaines connexes peut permettre de mieux comprendre le paysage et aider à définir le bon parcours professionnel. Démystifions ces différences.
Science des données et analyse des données
La science des données et l'analyse des données jouent toutes deux un rôle crucial dans l'extraction de la valeur des données, mais leurs objectifs diffèrent. La science des données est un domaine global qui utilise des méthodes telles que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour tirer des enseignements des données. En revanche, l'analyse des données se concentre sur le traitement et l'analyse statistique d'ensembles de données existants afin de répondre à des questions spécifiques.
Science des données et analyse commerciale
Bien que l'analyse commerciale traite également de l'analyse des données, elle est davantage axée sur l'exploitation des données pour la prise de décisions stratégiques. Elle est généralement moins technique et plus axée sur les affaires que la science des données. La science des données, bien qu'elle puisse éclairer les stratégies d'entreprise, plonge souvent plus profondément dans les aspects techniques, comme la programmation et l'apprentissage automatique.
Science des données vs ingénierie des données
L'ingénierie des données se concentre sur la construction et la maintenance de l'infrastructure pour la collecte, le stockage et le traitement des données, en veillant à ce que les données soient propres et accessibles. La science des données, quant à elle, analyse ces données, en utilisant des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour extraire des informations précieuses qui influencent les décisions de l'entreprise. En substance, les ingénieurs de données créent les "routes" de données, tandis que les scientifiques de données "conduisent" sur ces routes pour en tirer des informations significatives. Ces deux rôles sont essentiels dans une organisation axée sur les données.
Science des données et apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la science des données, qui se concentre sur la création et la mise en œuvre d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre et de prendre des décisions sur la base de données. La science des données, cependant, est plus large et incorpore de nombreuses techniques, y compris l'apprentissage automatique, pour extraire des informations significatives des données.
Science des données et statistiques
La statistique, discipline mathématique qui traite de la collecte, de l'analyse, de l'interprétation et de l'organisation des données, est un élément clé de la science des données. Cependant, la science des données intègre les statistiques à d'autres méthodes pour extraire des informations des données, ce qui en fait un domaine plus multidisciplinaire.
|
L'industrie |
Focus |
Accent technique |
|
Science des données |
Valoriser les données à travers les 4 niveaux d'analyse |
Programmation, ML, Statistiques |
|
Analyse des données |
Effectuer des analyses statistiques sur des ensembles de données existants |
Analyse statistique |
|
Analyse de l'activité |
Exploiter les données pour prendre des décisions stratégiques |
Stratégies commerciales, analyse de données |
|
Ingénierie des données |
Construire et entretenir l'infrastructure de données |
Collecte, stockage et traitement des données |
|
Apprentissage automatique |
Création et mise en œuvre d'algorithmes pour l'apprentissage automatique |
Développement d'algorithmes, mise en œuvre de modèles |
|
Statistiques |
Collecte, analyse, interprétation et organisation des données |
Analyse statistique, principes mathématiques |
Après avoir compris ces distinctions, nous pouvons maintenant nous pencher sur les concepts clés que tout scientifique des données doit maîtriser.
Concepts clés de la science des données
Un data scientist qui réussit n'a pas seulement besoin de compétences techniques, mais aussi d'une compréhension des concepts de base qui constituent le fondement du domaine. Voici quelques concepts clés à saisir :
Statistiques et probabilités
Ce sont les fondements de la science des données. Les statistiques sont utilisées pour tirer des enseignements significatifs des données, tandis que les probabilités nous permettent de faire des prédictions sur des événements futurs sur la base des données disponibles. Comprendre les distributions, les tests statistiques et les théories des probabilités est essentiel pour tout scientifique des données.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Cours d'introduction aux statistiques
- Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
- Aide-mémoire sur les statistiques descriptives
Programmation
La programmation est l'outil qui permet aux scientifiques des données de travailler avec les données. Des langages comme Python et R sont particulièrement populaires en raison de leur facilité d'utilisation et de leurs puissantes bibliothèques de traitement des données. La connaissance de ces langages permet à un scientifique des données de nettoyer, traiter et analyser les données de manière efficace.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Le cursus de compétences en programmation Python
- Le cursus de programmeur Python
- Le cursus de compétences en programmation R
- Curriculum vitae du programmeur R
- Comment devenir programmeur en 2023 : Un guide pas à pas
Visualisation des données
La visualisation des données est l'art de représenter des données complexes dans un format visuel et facilement compréhensible. Elle aide à communiquer les résultats et facilite la compréhension d'ensembles de données complexes. Des outils tels que Tableau, Matplotlib et Seaborn sont couramment utilisés dans ce domaine.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Cours sur la visualisation des données
- Le cursus de visualisation de données avec Python
- Le cursus de visualisation de données avec R
- Aide-mémoire sur la visualisation des données
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, consiste à former un modèle sur des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmé. Elle est au cœur de nombreuses applications modernes de la science des données, des systèmes de recommandation à l'analyse prédictive.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Cours sur l'apprentissage automatique
- Les fondamentaux de l'apprentissage automatique avec le cursus Python
- Scientifique en apprentissage automatique avec le cursus Python
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Ingénierie des données
L'ingénierie des données concerne la conception et la construction de systèmes de collecte, de stockage et de traitement des données. Il constitue la base sur laquelle sont construits les modèles d'analyse de données et d'apprentissage automatique.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Cours d'ingénierie des données pour tous
- Cours d'introduction à l'ingénierie des données
- Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?
- Comment devenir ingénieur en données en 2023 : 5 étapes pour une carrière réussie
- Cours sur la construction de pipelines d'ingénierie des données en Python
Outils clés de la science des données
Les scientifiques des données ont besoin d'un ensemble d'outils pour mener à bien leurs tâches. Ces outils peuvent aller des langages de programmation aux logiciels de visualisation des données. Voici quelques outils indispensables à la science des données.
Langages de programmation
Dans le domaine de la science des données, les langages de programmation sont les outils du métier. Ils fournissent un cadre permettant d'ordonner à un ordinateur d'effectuer des tâches spécifiques, telles que la manipulation de données, l'analyse statistique et l'apprentissage automatique. Voici quelques langages clés que tout scientifique des données devrait envisager de maîtriser :
- Python. Connu pour sa simplicité et ses puissantes bibliothèques comme pandas et NumPy.
- R. Idéal pour l'analyse statistique et la visualisation.
- Julia. Reconnu pour ses hautes performances et sa rapidité, il est idéal pour le calcul numérique et scientifique.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Le cursus des fondamentaux de Python
- Cours d'introduction à la programmation R
- Cours d'introduction à Julia
- Python vs R pour la science des données : Lequel devez-vous apprendre ?
- Python : l'aide-mémoire pour les débutants
Outils d'intelligence économique
Les outils de Business Intelligence (BI) sont des applications logicielles utilisées pour analyser les données brutes d'une organisation. Ils facilitent la visualisation, l'établissement de rapports et le partage des données, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données. Voici quelques outils de BI essentiels pour la science des données :
- Tableau. Pour créer des visualisations de données interactives.
- Power BI. La suite d'outils d'analyse commerciale de Microsoft.
- QlikView. Combine l'ETL, le stockage des données et la visualisation.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Le cursus des fondamentaux de Tableau
- Cours d'introduction à Power BI
- Power BI vs Tableau : Que choisirez-vous en 2023 ?
- L'aide-mémoire Power BI
- Tableau Cheat Sheet
Bibliothèques d'apprentissage automatique
Les bibliothèques d'apprentissage automatique sont un ensemble de codes pré-écrits que les scientifiques des données peuvent utiliser pour gagner du temps. Ils fournissent des algorithmes et des routines d'apprentissage prêtes à l'emploi qui peuvent être intégrés dans des programmes. Voici quelques bibliothèques clés qui rationalisent les tâches d'apprentissage automatique :
- Scikit-learn. Offre divers algorithmes de classification, de régression, de regroupement, etc.
- TensorFlow. Développé par Google pour construire des réseaux neuronaux.
- PyTorch. Connu pour son graphique de calcul dynamique.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Article de blog
- Tutoriel d'introduction à l'apprentissage automatique en Python
- Cours sur l'apprentissage automatique avec scikit-learn
- Cours d'introduction à TensorFlow en Python
Systèmes de gestion de bases de données
Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) sont des applications logicielles qui interagissent avec l'utilisateur, d'autres applications et la base de données pour saisir et analyser les données. Un SGBD permet de créer, d'extraire, de mettre à jour et de gérer des données de manière systématique. Voici quelques SGBD populaires utilisés dans le domaine de la science des données :
- MySQL. Un système de base de données relationnelle open-source.
- PostgreSQL. Offre des fonctionnalités avancées telles que le contrôle de la concurence multi-version.
- MongoDB. Une base de données NoSQL populaire.
Ressources pour vous aider à démarrer
- Cours sur la conception de bases de données
- Cours d'introduction à SQL
- Tutoriel de présentation de la base de données SQL
- Guide du débutant pour PostgreSQL
Les meilleurs emplois dans le domaine de la science des données
La science des données est un vaste domaine qui comporte de nombreux rôles spécialisés, chacun comportant des responsabilités, des exigences en matière de compétences et des attentes salariales qui lui sont propres. Voici quelques-uns des titres de postes les plus recherchés dans le domaine de la science des données :
Analyste de données
Les analystes de données jouent un rôle crucial dans l'interprétation des données d'une organisation. Ils possèdent une expertise en analyse mathématique et statistique, ce qui leur permet de transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables qui orientent les décisions de l'entreprise. En utilisant des outils de visualisation de données, ils communiquent efficacement leurs résultats aux parties prenantes techniques et non techniques.
Les analystes de données plongent dans les données, fournissent des rapports et des visualisations pour révéler des informations cachées. Bien qu'ils ne soient pas nécessairement impliqués dans le développement d'algorithmes avancés, ils utilisent une série d'outils pour donner un sens aux données. Leurs responsabilités peuvent également englober les requêtes SQL, le nettoyage des données et la gestion des données. Pour en savoir plus sur la façon de devenir analyste de données, consultez un autre article.
Compétences clés :
- Maîtrise de SQL, Python ou R
- Forte compréhension de l'analyse statistique
- Capacité à créer des visualisations de données et des rapports convaincants
- Maîtrise du nettoyage et de la gestion des données
- Compétences en matière de communication
Outils indispensables :
- SQL pour l'interrogation des bases de données
- Des langages de programmation tels que Python ou R pour la manipulation des données.
- Outils de visualisation de données tels que Tableau ou PowerBI
- Outils de tableurs tels que MS Excel ou Google Sheets
- Logiciels statistiques tels que SPSS ou SAS
Scientifique des données
Les scientifiques des données plongent dans les données d'une organisation pour en extraire et communiquer des informations significatives. Ils possèdent une compréhension approfondie des flux de travail d'apprentissage automatique et de la manière de les appliquer à des applications commerciales réelles. Les Data Scientists travaillent principalement avec des outils de codage, réalisent des analyses approfondies et utilisent fréquemment des outils de big data.
Les scientifiques des données sont des détectives dans le domaine des données. Ils sont chargés de découvrir et d'interpréter des sources de données riches, de gérer de grands ensembles de données et d'identifier des tendances en fusionnant des points de données. En s'appuyant sur des compétences analytiques, statistiques et de programmation, ils collectent, analysent et interprètent de vastes ensembles de données. Ces informations conduisent au développement de solutions basées sur les données pour résoudre des problèmes commerciaux complexes, impliquant souvent la création d'algorithmes d'apprentissage automatique pour générer de nouvelles informations, automatiser les processus ou offrir une valeur accrue aux clients.
Nous disposons d'un guide complet sur la façon de devenir un scientifique des données, qui présente certaines des étapes clés que vous devez franchir pour commencer à exercer cette fonction.
Compétences clés :
- Maîtrise de Python, R et SQL
- Compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
- Maîtrise de l'analyse statistique, de l'analyse quantitative et de la modélisation prédictive
- Capacité à visualiser les données et à en rendre compte de manière efficace
- Excellentes compétences en matière de communication et de présentation
Outils indispensables :
- Outils d'analyse de données tels que Pandas et NumPy
- Bibliothèques d'apprentissage automatique telles que Scikit-learn
- Outils de visualisation de données tels que Matplotlib et Tableau
- Les frameworks de big data tels que Airflow et Spark.
- Outils de ligne de commande tels que Git et Bash
Ingénieur de données
Les ingénieurs de données sont les architectes du domaine de la science des données. Ils conçoivent, construisent et gèrent l'infrastructure des données, permettant aux Data Scientists d'analyser les données de manière efficace. Les ingénieurs de données se concentrent sur la collecte, le stockage et le traitement des données, établissant des pipelines de données qui rationalisent le processus analytique.
Les ingénieurs en informatique s'occupent souvent de la conception d'algorithmes pour l'extraction d'informations et créent des systèmes de base de données. Ils garantissent des performances optimales en gérant l'architecture des données, les bases de données et les systèmes de traitement. Ce poste requiert une compréhension approfondie des langages de programmation et une expérience des bases de données relationnelles et non relationnelles. Pour en savoir plus sur le métier d'ingénieur en données, consultez un autre article.
Compétences clés :
- Expertise en SQL et en conception de bases de données
- Maîtrise des langages de programmation tels que Python ou Java.
- Connaissance des technologies big data comme Hadoop ou Spark.
- Familiarité avec les principes de modélisation et d'entreposage des données
- Solides compétences en matière de résolution de problèmes et de communication
Outils :
- SQL pour la gestion des bases de données
- Langages de programmation pour la construction de pipelines de données (par exemple, Python, Java).
- Les plateformes de big data telles que Hadoop et Spark.
- Outils ETL (Extract, Transform, Load) tels que Informatica ou Talend
- Les bases de données NoSQL telles que MongoDB ou Cassandra
Ingénieur en apprentissage automatique
Les ingénieurs en apprentissage automatique sont les architectes du monde de l'IA. Ils conçoivent et mettent en œuvre des systèmes d'apprentissage automatique qui exploitent les données de l'organisation pour faire des prédictions. Ils sont également chargés de relever des défis tels que la prédiction de l'attrition de la clientèle et l'estimation de la valeur de la durée de vie, et de déployer des modèles à des fins d'utilisation organisationnelle. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent principalement avec des outils basés sur le codage.
Consultez notre guide complet sur la façon de devenir ingénieur en apprentissage automatique dans un autre article.
Compétences clés :
- Compréhension approfondie de Python, Java et Scala.
- Familiarité avec les cadres d'apprentissage automatique tels que Scikit-learn, Keras ou PyTorch.
- Compréhension des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture logicielle
- Compétences mathématiques avancées comprenant l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques.
- Fort esprit d'équipe et capacité exceptionnelle à résoudre les problèmes
Outils :
- Bibliothèques et algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow)
- Bibliothèques de science des données telles que Pandas et NumPy
- Les plateformes cloud telles que AWS ou Google Cloud Platform
- Systèmes de contrôle de version tels que Git
|
Rôle |
Responsabilités |
Compétences clés |
Outils essentiels |
|
Analyste de données |
Extraire des données et en rendre compte pour résoudre les problèmes de l'entreprise |
SQL, Python ou R |
SQL, Python ou R, outils de visualisation de données (par exemple Tableau, PowerBI), logiciels de statistiques (par exemple SPSS, SAS), tableurs. |
|
Scientifique des données |
Découvrez des informations utiles, développez des solutions basées sur les données en utilisant l'apprentissage automatique, communiquez les résultats. |
Python, R, SQL, concepts d'apprentissage automatique et d'IA, analyse statistique, visualisation des données, compétences en matière de communication et de présentation. |
Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash |
|
Ingénieur de données |
Concevoir, construire et gérer l'infrastructure de données, créer des pipelines de données, assurer une performance optimale. |
SQL, Python, Java, conception de bases de données, technologies Big data, modélisation des données, résolution de problèmes, compétences en communication. |
SQL, Python, Java, Hadoop, Spark, outils ETL, bases de données NoSQL, etc. |
|
Ingénieur en apprentissage automatique |
Concevoir et déployer des systèmes d'apprentissage automatique, résoudre des problèmes complexes à l'aide de l'apprentissage automatique, collaborer avec des équipes. |
Python, Java, Scala, cadres d'apprentissage automatique, structures de données, architecture logicielle, mathématiques, travail d'équipe, compétences en résolution de problèmes. |
Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, plateformes cloud (par exemple, AWS, Google Cloud Platform), systèmes de contrôle de version (par exemple, Git). |
Comment se lancer dans la science des données
La science des données est un domaine interdisciplinaire et, pour commencer, vous devrez acquérir un mélange de compétences en mathématiques, statistiques, informatique et connaissances spécifiques à un domaine. Examinons une feuille de route possible pour démarrer votre parcours dans la science des données.
La science des données est un domaine fascinant, où la curiosité rencontre la technologie. La première étape peut sembler intimidante, mais rappelez-vous qu'il ne s'agit pas de connaître tous les algorithmes, mais de poser les bonnes questions et d'apprendre à déchiffrer les informations significatives contenues dans les données. Plongez, commencez à explorer et le reste suivra.
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
Quelle est la différence entre la science des données, l'analyse des données et l'apprentissage automatique ?
La science des données est-elle difficile ?
La science des données est-elle une bonne carrière ?
Pourquoi étudier la science des données ?
Pourquoi la science des données est-elle un domaine de carrière en pleine expansion ?
Comment puis-je me préparer à un entretien d'embauche pour un poste de data scientist ?
Comment puis-je prouver mes compétences en matière d'analyse de données aux employeurs ?
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