Le Data Scientist est aujourd’hui un professionnel incontournable dans les entreprises, à tel point qu’elles ne peuvent littéralement rien faire sans son expertise. Voulez-vous aussi être un Scientifique des données ?
Pour devenir un Scientifique des données, il est évident que le plus logique est de suivre une formation dans une université ou par le biais d’un bootcamp. Mais, avant que vous ne cherchiez des réponses à vos questions sur le bootcamp Data Scientist, vous aurez un net avantage en ayant quelques notions sur la Data Science.
Qu’est-ce que la Data Science ?
Pour comprendre ce que fait un Data Scientist, on peut résumer la définition de cette profession en cette phrase simple et courte : « il s’agit de transformer l’information en connaissance utile ».
Imaginez que vous venez d’ouvrir votre boutique de chaussures enfants en ligne. En utilisant Google Analytics par exemple, vous pouvez appliquer les principes de la Data Science pour collecter des informations sur le profil des personnes qui visitent votre site Web, combien d’entre elles effectuent un achat, quand elles le font, etc.
Ensuite, vous arrivez à la conclusion que vos acheteurs les plus fréquents sont des parents entre 25 et 45 ans, qui commandent majoritairement des chaussures pour leurs enfants tous les 3 à 6 mois. En tant que bon Data Scientist que vous aspirez à être, vous pouvez proposer des promotions spéciales.
Donc, vous savez en principe ce qu’est la Data Science. Mais, il ne s’agit pas simplement d’examiner les chiffres et les statistiques et d’agir en conséquence. Et l’information ne vous parviendra pas toujours aussi clairement et en fonction de votre activité.
Ce n’est pas pour rien qu’il existe toute une carrière en Data Science Engineering qui englobe de multiples compétences. Cependant, elles partent toutes d’un point essentiel : les données.
Qu’est-ce que les données ?
Tout Data Scientist comprend que les données sont une représentation symbolique (numérique, alphabétique, algorithmique, spatiale...) d’une variable. En d’autres termes, c’est une valeur ou un référent qui est donné à un fait, un événement ou une entité empirique.
Imaginez que vous ayez un restaurant et qu’un grand groupe de convives commande toujours des hamburgers. Un autre groupe demande toujours s’il y a une option végétalienne au menu. Les places dans votre établissement sont de moins en moins bondées et il y a plus de commandes à livrer. Tout ce qui vient d’être cité, ce sont des faits empiriques. Pour les convertir en données scientifiques, vous devez les enregistrer et leur attribuer une variable qui vous permettra de mesurer l’ampleur dudit phénomène. Comme son nom l’indique, la variable est quelque chose qui varie toujours.
Dans le cas ci-dessus, une variable serait le nombre de personnes ayant commandé une livraison qui, si auparavant était de 100 clients est aujourd’hui passé à 40 clients. En tant que Data Scientist, ce sont les informations que vous traitez pour pouvoir donner une recommandation solutionnant le problème.
Par ailleurs, une variable peut être de deux types : quantitative ou qualitative. Il est important que vous connaissiez les deux si vous envisagez de vous consacrer à la science des données.
En Data Science, une variable quantitative est celle qui donne une valeur numérique. De son côté, une variable qualitative exprime une caractéristique, un attribut, une qualité ou une catégorie non numérique.
Data Science et Big Data
Le Big Data fait référence à des ensembles de données si volumineux que, pour leur stockage, leur gestion, leur traitement et leur analyse corrects, un logiciel spécialisé est nécessaire. Pendant ce temps, la Data Science consiste à transformer tout cela en informations précieuses pour les entreprises.
Concepts clés de la Data Science
Pour être Data Scientist, vous devrez apprendre de nombreux concepts issus d’une grande variété de disciplines. Mais, pour le moment, il est important que vous sachiez un peu plus sur trois d’entre eux qui sont les piliers de votre futur travail.
Exploration de données
Il s’agit d’un ensemble de techniques et de technologies qui permettent la collecte et le stockage de grandes bases de données scientifiques de manière automatique ou semi-automatique.
Dans toute cette accumulation d’informations, le Data Scientist recherche des modèles répétitifs qui expliquent certains comportements considérés comme importants pour l’entreprise. C’est pour les identifier que les algorithmes mathématiques sont utilisés. Il en résulte des stratégies plus efficaces, notamment sur le plan marketing.
Deep Learning
Il s’agit d’une branche de l’Intelligence artificielle (IA) basée sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.
En ce sens, le Deep Learning (ou Machine Learning) est une méthode d’analyse automatisée, ce qui ne veut pas dire que les systèmes informatiques font tout le travail à la place du Data Scientist. Il s’agit plutôt d’apprendre à la technologie à corriger ses erreurs par elle-même.
Intelligence artificielle
Cette technologie a une grande importance dans le traitement des quantités massives de données qui seraient impossibles pour un être humain. En effet, les tâches du Data Scientist sont désormais en partie automatisées, c’est-à-dire, réalisées par l’IA. Voilà une raison de plus pour que vous deveniez un expert dans son développement et son utilisation.