La science des données, ou Data Science, constitue une discipline essentielle pour les entreprises cherchant à tirer parti de leurs données brutes pour en extraire des informations précieuses. Cet article vous donnera une compréhension approfondie de la science des données, ses diverses applications et les compétences nécessaires pour exceller en tant que data scientist.
Qu’est-ce que la science des données ?
La Data Science est un champ interdisciplinaire qui se focalise sur l’inférence des données, le développement d’algorithmes et la technologie pour résoudre des problèmes analytiques complexes. Au cœur de cette discipline se trouvent les données – de vastes quantités d’informations brutes stockées dans les entrepôts de données des entreprises. En termes pratiques, la science des données consiste à utiliser les données de manière créative pour générer de la valeur commerciale.
Comment la Data Science offre-t-elle des insights à partir des données ?
La science des données permet de découvrir des insights au sein des données en plongeant dans ces informations à un niveau granulaire. Cela peut révéler et expliquer des tendances et des comportements complexes, fournissant ainsi des informations pouvant aider les entreprises à prendre des décisions plus judicieuses.
Par exemple, Netflix utilise la science des données pour analyser les habitudes de visionnage de son contenu, ce qui lui permet de comprendre ce qui intéresse les utilisateurs et de décider quelles séries produire ensuite. De même, Proctor & Gamble utilisent les données pour prédire la demande future, afin d’optimiser sa production.
Pour extraire ces précieuses informations, les data scientists commencent par explorer les données. Ils doivent faire preuve de créativité analytique pour comprendre les patterns et les tendances au sein des données.
Qu’est-ce qu’un Data Product ?
Un Data Product est un actif qui repose sur les données, les traite et génère des résultats à l’aide d’un algorithme. Parmi les exemples les plus pertinents, citons le moteur de recommandation d’Amazon ou celui de Netflix. Les filtres anti-spam de Gmail sont également des produits de données, puisqu’un algorithme traite les e-mails entrants et détermine s’ils sont du spam ou non. Les data scientists jouent un rôle clé dans le développement de ces produits, développant, testant, affinant et déployant des algorithmes dans les systèmes de production.
Quelles compétences sont requises pour devenir Data Scientist ?
Un data scientist doit posséder un équilibre de compétences dans trois domaines principaux : les mathématiques, la technologie et le commerce.
Premièrement, une solide connaissance des mathématiques est essentielle. Les data scientists doivent être capables de comprendre et d’appliquer des concepts mathématiques pour résoudre des problèmes complexes.
Deuxièmement, un data scientist doit être technologiquement créatif, capable de coder, de créer des prototypes de solutions rapides et de les intégrer à des systèmes de données complexes.
Enfin, le data scientist doit être un consultant tactique pour l’entreprise, capable de traduire ses observations en informations utiles pour résoudre les problèmes de l’entreprise.
En résumé
La science des données est un champ essentiel pour toutes les entreprises qui cherchent à utiliser leurs données pour stimuler la croissance de leur entreprise. Cependant, le recrutement de personnes possédant les compétences requises n’est pas une tâche facile. Une fois qu’un data scientist talentueux est embauché, il est nécessaire de le maintenir motivé en lui offrant l’autonomie nécessaire et en lui proposant des défis à la hauteur de ses compétences.
La science des données est un domaine en pleine croissance, offrant d’énormes opportunités pour ceux qui possèdent les compétences requises. Avec la bonne formation et l’attitude, vous pourriez être le prochain à découvrir des insights révolutionnaires à partir de vastes ensembles de données.