Qu’est-ce que la science des données ?

« Les gens utilisent des données et essaient d’en tirer des enseignements depuis très longtemps », explique Sophie, conceptrice de programmes d’enseignement à la PlanetWebGL. La science des données est utilisée pour prédire les résultats, comprendre les tendances dans le temps, visualiser les relations et les modèles, et généralement pour transformer les données en informations utiles.

Mais qu’est-ce exactement que la science des données ? Dans notre entretien avec Sophie, elle nous éclaire sur cette question. Regardez l’interview vidéo ci-dessous et continuez à lire pour en savoir plus sur le monde des données.

Qu’est-ce que la science des données et pourquoi est-elle importante ?

Pensez à la science des données comme un mélange de probabilité et de statistiques, de génie logiciel et de connaissance du domaine. Le super-pouvoir d’un scientifique des données est la capacité de prendre de grandes quantités d’informations et de les transformer en quelque chose d’actionnable et d’interprétable.

Au cours de la dernière décennie, alors que la collecte de données est devenue plus omniprésente et que les ordinateurs sont devenus plus puissants, de nombreuses entreprises de différents secteurs ont reconnu l’importance de l’exploitation des données. Bien que les départements de science des données puissent avoir un regard très différent sur les différentes entreprises, tous les scientifiques des données doivent avoir une bonne compréhension des statistiques, des compétences en matière de codage et de communication.

Si vous avez vu des voitures à moteur en action ou reçu des suggestions de chansons de Spotify, alors vous avez été exposé aux fruits de la science des données !

Examiner de plus près les emplois dans le domaine des sciences des données

Selon le secteur d’activité, les tâches d’un data scientist peuvent être très différentes, bien qu’il y ait des similitudes dans les compétences requises. Voici quelques-uns des types de tâches que les spécialistes des données accomplissent dans le cadre de leur travail :

  • Études de marché : Certains emplois dans le domaine de la science des données impliquent des études de marché, ce qui signifie comprendre et réagir au comportement des consommateurs. Après tout, l’une des parties les plus importantes du travail d’un spécialiste des données consiste à trouver les bonnes questions à poser.
  • Test A/B : Les spécialistes des données peuvent planifier et réaliser des tests A/B, en comparant plusieurs versions d’une même page web ou application pour voir laquelle convertit le plus grand nombre de visiteurs en clients. Les tests A/B sont un moyen efficace d’aligner les objectifs commerciaux sur les préférences des utilisateurs.
  • Prédiction : Les scientifiques peuvent construire et régler des modèles d’apprentissage de machines pour faire des prédictions ou trouver des modèles dans les données. Par exemple, un spécialiste des données peut examiner la vitesse et la précision des personnes qui passent un test en ligne pour trouver des modèles de comportement associés à la tricherie.
  • Gestion des bases de données : Les spécialistes des données sont souvent chargés de travailler avec des bases de données pour s’assurer que les données peuvent être consultées et comprises par leurs collègues. De nombreux scientifiques utilisent le SQL pour extraire des données des bases de données afin de pouvoir les utiliser pour des analyses ou la construction de modèles.
  • Transformer les idées en recommandations : En utilisant les données pour obtenir des informations dans les domaines du marketing, de la recherche et du développement, les scientifiques informent souvent les autres départements sur ce qu’ils doivent savoir et sur la manière d’effectuer leur travail plus efficacement.

Ce que vous faites sur le terrain en tant que scientifique des données diffère d’une entreprise à l’autre et d’un secteur à l’autre. Parmi les autres facteurs, citons l’équipe à laquelle vous avez été affecté et l’âge de l’entreprise.

Les personnes qui exercent les fonctions décrites ci-dessus peuvent également avoir d’autres titres que celui de « data scientist ». Par exemple, vous pouvez voir des titres tels que « analyste de données », « analyste de systèmes », « analyste en intelligence économique », « statisticien » et même « ingénieur en apprentissage machine ». Comme le rôle d’un data scientist est encore en évolution, les entreprises peuvent faire référence à des postes similaires avec des noms très différents. Si vous postulez à un emploi dans le domaine des sciences des données, creusez la description du poste et posez beaucoup de questions pendant l’entretien.

Vous voulez en savoir plus sur le travail d’un spécialiste des données ? Consultez notre interview avec Catherine Zhou, spécialiste des données. Au cours de sa carrière, elle a occupé plusieurs titres, dont celui d’ingénieur et de chercheur en sciences quantitatives. Elle nous donne un aperçu du travail avec les parties prenantes et les équipes qui utilisent des données quantitatives pour atteindre des objectifs commerciaux.

« Les outils que les gens utilisent changent très rapidement », explique Sophie. « Personnellement, je pense que le plus important est de comprendre la théorie qui sous-tend ce que l’on fait. Si vous comprenez l’idée de ce que vous voulez faire, alors vous pouvez apprendre différents outils ». Il est important de se familiariser avec les idées abstraites avant de passer à la programmation proprement dite.

Cela dit, il existe quelques langages de programmation qui sont actuellement répandus dans le monde de la science des données :

  • Python : Un langage de programmation polyvalent et d’usage général, avec de nombreuses bibliothèques pour la science des données, dont NumPy, pandas, SciPy et matplotlib. Ce langage est un favori classique parmi de nombreux programmeurs car le code est facile à maintenir et lisible au format de mots-clés en anglais.
  • R : Ce langage de programmation a été conçu pour le calcul statistique. Parce qu’il a été construit dans ce but, les structures de données et les types de variables dans R sont faciles à utiliser pour la manipulation et l’analyse des données. Bien que la syntaxe soit légèrement différente, R et Python peuvent faire beaucoup de choses identiques !
  • SQL : La plupart des entreprises utilisent un système de base de données pour organiser et stocker de grandes quantités de données. C’est là qu’intervient le SQL : souvent, un spécialiste des données extrait les données d’une base de données à l’aide du SQL, puis importe ces données dans R ou Python pour les analyser.

Pour commencer

« Les données sont partout. Il y a tant de façons de créer des données chaque jour sans s’en rendre compte, et il y a tant de questions qui se posent », dit Sophie. Si l’idée de pouvoir trouver des données pour collecter des réponses aux questions auxquelles vous voulez répondre vous excite, alors une carrière dans les sciences des données est peut-être faite pour vous !

Pour commencer, consultez notre parcours de carrière de Data Scientist. Vous y trouverez tout ce que vous devez savoir pour vous lancer dans le domaine de la science des données. Pour en savoir plus et commencer, cliquez ici.

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