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Glossaire

Science des données (Data science)

La science des données désigne la pratique consistant à extraire des informations à forte valeur ajoutée pour l’entreprise à partir de grands volumes de données structurées ou non.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données consiste à extraire des informations à haute valeur ajoutée à partir de grands volumes de données structurées ou non. La discipline recouvre une combinaison de techniques d’analyse avancées, d’algorithmes d’intelligence artificielle, de logiciels et de principes scientifiques Les connaissances extraites au cours du processus de data science sous-tendent la prise de décision basée sur les données, la planification stratégique et l’analyse prédictive.

La data science est souvent utilisée comme terme générique pour décrire toutes les activités liées à la collecte, la gestion, l’analyse, la compréhension et l’utilisation des données.

Cependant, les équipes de data science ne supervisent pas toujours l’ensemble du cycle de vie des données. Par exemple, les équipes IT peuvent être responsables de la collecte et de la préparation des données au niveau technique, tandis que les data analysts interrogent les données et produisent des rapports et des tableaux de bord pour fournir des informations aux organisations.

Quelle est la différence entre data science et business intelligence ?

La data science et la business intelligence visent toutes deux à améliorer la prise de décision grâce à l’analyse des données. Cependant, la BI se concentre sur l’analyse descriptive de données historiques structurées. Elle peut expliquer ce qui se passe dans l’entreprise et sur le marché, par exemple en fournissant des chiffres de ventes trimestriels pour des produits spécifiques.

La data science utilise des analyses plus avancées sur un large éventail de sources de données structurées et non structurées. Elle permet l’utilisation d’analyses prédictives qui prévoient le comportement et les événements futurs.

Pourquoi la science des données est-elle importante ?

Comprendre et exploiter les données est crucial pour la compétitivité dans toutes les industries, d’autant plus que la quantité de données disponibles a augmenté de façon exponentielle. La science des données est donc une activité vitale pour les organisations afin de :

  • Soutenir une prise de décision plus éclairée, basée sur des données plutôt que sur des interprétations
  • Mieux comprendre les clients et fournir des produits et services pour répondre à leurs besoins
  • Optimiser l’efficacité opérationnelle en améliorant les processus interne
  • Réduire les risques, détecter les fraudes et assurer la conformité réglementaire
  • Améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement grâce à des prévisions précises
  • Prédire les tendances futures, notamment grâce à l’IA, permettant aux entreprises d’avoir un avantage concurrentiel certain. Dans le secteur de la santé cela peut permettre d’améliorer les diagnostics et de trouver des traitements appropriés.

Qu’est-ce que le processus de la data science ?

Une stratégie de data science classique suit normalement un cycle en cinq étapes :

  • La collecte de données brutes structurées et non structurées à partir de plusieurs sources.
  • L’enrichissement et le stockage des données pour les données pour les rendre utilisables.
  • Le traitement des données : extraire, classer, modéliser et synthétiser des données.
  • L’analyse des données pour tester des hypothèses et extraire des informations pertinentes.
  • La création de visualisation pour partager les résultats aux collaborateurs grâce à des rapports interactifs et facilement compréhensibles.

En quoi consiste le métier de data scientist ?

Les data scientist sont spécialisés dans l’extraction d’informations exploitables à partir de données. Ils sont normalement qualifiés pour détecter des modèles cachés dans de grands volumes de données. Opérant normalement en équipe, ils réussissent plusieurs compétences en informatique, statistiques, sciences de l’information et gestion de bases de données, mathématiques et modélisation, dans la création de visualisations de données attrayantes ou pour utiliser des algorithmes d’IA/apprentissage automatiques et langages de programmation tels que R, Python et SQL.

Il doivent également avoir une bonne compréhension commerciale de leur organisation et de ses objectifs, être curieux, avoir l’esprit critique, collaborer et pouvoir communiquer les enseignements au plus grand nombre.

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