Définition, usage et application de la data science !

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Depuis l’apparition d’Internet et de toutes ces nouvelles technologies émergentes, telles que les smartphones, les objets connectés et les réseaux sociaux, les données à traiter sont en essor surprenant et les entreprises sont amenées à traiter ces données d’une manière très intelligente pour en tirer le maximum de profit. Au vingt-deuxième siècle, ces données sont une ressource stratégique, tout comme le pétrole !

La data science est une science qui est en train d’envahir le monde et suscite l’intérêt de plus en plus de personnes ! C’est une discipline qui permet de transformer cette ressource brute au service de l’humanité. Elle nous donne l’accès à de nouveaux horizons !

Qu’est-ce que la data science ?

C’est un champ multidisciplinaire qui s’appuie sur plusieurs sciences qui modélisent les données sous forme de modèles mathématiques, statistiques et aussi, des algorithmes. L’objectif est de faciliter l’exploitation de ces données.

La data science, un grand enjeu pour les entreprises, pourquoi ?

La data science représente un grand enjeu pour l’avenir des entreprises et de leurs relations avec les clients et les prospects. Voici quelques raisons :

  • l’utilisation des données de façon plus créative et, ainsi, générer de la valeur pour l’entreprise ;
  • avec la data science, c’est terminé les hésitations et les attentes longues pour prendre des décisions. Ces dernières sont plus intelligentes et stratégiques ;
  • opérer selon la carte mentale du client et de l’utilisateur : repérer ce qui suscite son intérêt ;
  • optimiser sa production ;
  • prospecter de nouvelles audiences.

Comment fonctionne la data science ?

Le but principal de la data science est de donner un sens aux données et d’inventer de nouveaux concepts, de nouveaux produits et de nouvelles stratégies. Pour cela, on engage ce qu’on appelle les data scientists. Experts dans ce domaine, ils sont en mesure de parcourir les masses de données et d’en déduire les conclusions nécessaires pour les communiquer aux décideurs de leurs entreprises.

Ils doivent être compétents dans plusieurs domaines, comme les mathématiques, les statistiques et l’informatique, mais surtout, avoir l’esprit analytique et aussi un certain degré de polyvalence afin de dégager les informations adéquates pour la prise de décision. Les data scientists créent des modèles et réalisent des prédictions en utilisant les algorithmes, l’intelligence artificielle générale, le deep learning, le machine learning et d’autres techniques.

La data science se décompose en 5 grandes étapes importantes lors du traitement des données :

  • la collection de données extraites de plusieurs sources ;
  • nettoyage et transformation des données pour les stocker dans des data Warehouse ;
  • traitement des données par le Data Mining (modélisation) ;
  • l’analyse des données grâce à des techniques, comme l’analyse prédictive, la régression ou le texte Mining ;
  • synthétiser et communiquer les données à l’aide de la Data Vizualisation ou du Dashboarding.

Quelles sont les compétences exigées pour être un data scientist ?

Un data scientist doit être extrêmement compétent, car c’est lui le chemin vers l’innovation et la création. Beaucoup de tâches reposent sur lui au sein de l’organisation dans laquelle il travaille.

Il faut savoir que la data science regroupe trois grands piliers : les mathématiques, l’informatique et le business, et un data scientist doit maîtriser ces trois domaines. Certes, les données collectées sont souvent triées à l’aide des statistiques, mais ce n’est pas la seule forme mathématique utilisée. De fortes compétences mathématiques sont, en effet, essentielles, car les données ont parfois besoin d’être vues d’une manière quantitative, et donc, il faut utiliser l’analyse, telle que l’algèbre analytique et les équations différentielles. Elles vont servir dans l’élaboration des algorithmes. Ces derniers sont utilisés dans le codage et dans la programmation.

Les langages de programmation courants dans la data science sont : le python, le R et le SAS. En plus de ces compétences, le data scientist doit être un consultant stratégique pour l’entreprise, il doit faire preuve de lucidité pour interpréter ses observations et en tirer les conclusions nécessaires.

Usages et applications de la data science

La data science apporte une valeur ajoutée dans plusieurs domaines, on cite :

  • le marketing : elle améliore le ciblage publicitaire, anticipe les attentes des consommateurs, personnalise les produits et les services, etc. ;
  • la logistique : optimiser les itinéraires tout en tenant compte des facteurs météorologiques et aussi du trafic, réduire les coûts et enfin, améliorer les délais ;
  • le transport : adapter la fréquence des transports pendant des heures précises, en fonction du nombre des voyageurs ;
  • les finances : détecter les fraudes, automatiser certaines transactions, accorder des crédits, analyser la perte des clients, etc. ;
  • santé : accélérer les diagnostics, mieux connaître les maladies. Elle est utilisée en particulier en toxicologie et en épidémiologie ;
  • l’industrie : améliorer les produits en apportant de l’innovation ou encore inventer de nouveaux produits.

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