Grâce aux progrès constants de la technologie, les grandes données permettent à divers domaines d’en tirer des informations et aux tendances consécutives de prédire le comportement. Comme nous recueillons de plus en plus de données pour développer le nouveau domaine, nous avons besoin de stockage pour sauvegarder les nouvelles données et développer de nouvelles données avec les enregistrements précédents. Cependant, pour stocker les données, des experts en informatique ont travaillé à l’élaboration de diverses solutions et cadres. Cela a soulevé d’autres questions, telles que la manière dont nous pouvons traiter les données efficacement. C’est là qu’intervient le terme de science des données. Par exemple, dans les films de science-fiction d’Hollywood, nous voyons comment les personnages s’appuient sur la science des données pour accomplir des missions difficiles. De même, le monde d’aujourd’hui doit utiliser la science des données pour diverses tâches basées sur des données.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données aide à analyser une grande quantité de données et à trouver des solutions. Grâce à ces solutions, les organisations prennent des décisions éclairées et maximisent leur taux de réussite. L’objectif principal de la science des données est de traiter les données et de générer une représentation visuelle qui soutient la précision des décisions. Voici quelques-unes des fonctions de la science des données :

  • Prédiction
  • Classification
  • Recommandations
  • Reconnaissance
  • Détection des fraudes
  • Perspectives d’action
  • Optimisation
  • Prévisions

Cycle de vie de la science des données

Comprendre

Dans cette phase de la science des données, vous devez poser des questions. Ces questions ont trait au domaine dans lequel l’organisation opère. Par exemple, si vous êtes un spécialiste des données commerciales, vous vous concentrerez sur les données qui soutiennent chaque décision de l’entreprise afin d’obtenir un maximum de résultats. Lorsque vous essayez de comprendre un problème, vous devez poser quelques questions :

  • Combien de questions ?
  • Quelle est la catégorie ?
  • Quel est le groupe ?
  • Est-il correct ou étrange ?
  • Quelle est l’option que nous devrions prendre ?

En bref, vous devez définir l’objectif du projet qui vous est assigné. Cela vous aidera à trouver la meilleure solution et votre organisation prendra une décision appropriée.

Extraction de données

Après les données, les scientifiques trouvent l’objectif du problème ou du projet, et ils commencent à recueillir des données relatives aux questions. Ils trouveront la solution à de nouvelles questions telles que

  • Où peut-on trouver les données ?
  • Quel type de données permettra de mieux soutenir la solution ?
  • Quelles méthodes pouvons-nous utiliser pour trouver les données ?
  • Comment pouvons-nous stocker les données pour référence future ?

Il s’agit de l’étape la plus longue du cycle. Toutefois, plusieurs nouvelles méthodes, techniques et outils sont en cours de développement pour faciliter cette phase. Vous pouvez utiliser ces outils pour recueillir les données en moins de temps et avec précision. Par exemple, si vous collectez les données pour développer une application mobile, vous devez passer en revue l’expérience de l’utilisateur avec la concurrence, les problèmes auxquels les utilisateurs sont confrontés et que cette application peut résoudre, etc.

Nettoyage des données

Les données que vous collectez sont en gros morceaux. Certaines peuvent se rapporter au sujet plus que d’autres. Vous devez analyser les données et éliminer toutes les données supplémentaires. Lorsque vous recueillez de grandes quantités de données, vous obtenez toutes les informations relatives au sujet. Cela ne signifie pas que vous utiliserez toutes ces informations pour résoudre le problème. Il est donc temps d’extraire toutes les données utiles.

Tout en éliminant les données moins importantes, vous pouvez constater que certaines données manquent. Si vous ne résolvez pas ce problème en nettoyant les données, vous risquez d’être confronté à un problème par la suite.

Exploration des données

L’analyse des données est également une étape essentielle pour les scientifiques. Vous devez explorer les données et faire un brainstorming. Reliez les modèles, les statistiques, les chiffres et les faits des données que vous collectez. La création de graphiques, d’histogrammes et de présentations graphiques vous aidera à explorer l’histoire qui se cache derrière les données.

Vous utiliserez toutes les informations pour trouver un schéma ou un lien entre les données. Par exemple, si vos données concernent les conditions immobilières dans une ville, vous pouvez concevoir une carte thermique et essayer de trouver des tendances. Vous faites des représentations graphiques, donc les informations doivent être aussi précises que possible pour de meilleurs résultats.

Ingénierie des caractéristiques

Dans l’apprentissage machine, les caractéristiques sont les propriétés mesurables et celles qui sont attribuées lorsqu’elles sont observées. De même, dans cette étape, il faut réduire les caractéristiques impliquant trop de bruit. Vous utiliserez les données, appliquerez des méthodes de filtrage et créerez une caractéristique. Par exemple, si la caractéristique dont vous avez besoin est l’âge et que le seuil que vous pouvez sélectionner est l’adulte et l’enfant. Vous choisirez donc un seuil d’âge de 18 ans et marquerez la catégorie au-dessus ou en dessous du seuil.

Modélisation prédictive

Maintenant, vous allez commencer à obtenir le modèle du projet selon la science des données. Un bon modèle comprend un test statistique pour mesurer si les données sont exactes et si elles ont un sens ou non. Vous devez entraîner votre modèle et définir le bon algorithme, afin que le système fonctionne automatiquement. Une fois le modèle défini, vous devez évaluer l’exactitude des résultats.

Visualisation des données

C’est l’étape la plus difficile du cycle de vie. Cette étape comprend la présentation des données combinant l’art, les statistiques, la psychologie et les compétences en communication. Vous devez concevoir le résultat de manière à ce que les personnes qui reçoivent l’information puissent comprendre. L’élément essentiel à prendre en compte dans cette méthode est la communication.

Comprendre

Après avoir parcouru tous les processus, vous faites un cercle complet et vous tirez vos conclusions du modèle. Vous devez évaluer le succès du modèle pour comprendre les problèmes réels. Si vous découvrez qu’il vous manque des informations et des idées, vous pouvez répéter le processus pour trouver encore plus de données et d’idées afin d’améliorer les résultats du projet.

Conclusion

Pour atteindre des objectifs, élaborer des stratégies, concevoir des modèles, résoudre des problèmes, la science des données est un domaine essentiel et progressif. Les entreprises peuvent recueillir beaucoup de données et les utiliser pour mettre en place un processus qui les aide à prendre de meilleures décisions. Pour la réussite d’un projet ou la croissance de l’entreprise, les scientifiques des données ont un effet majeur sur le succès et l’impact positif. Nous espérons que cet article vous a donné une réponse à la question “Qu’est-ce que la science des données ?