Qu’est-ce que la Data Science ?

Avec les récentes avancées dans le domaine de l’informatique et de la technologie, la Data Science a énormément gagné en popularité. En effet, l’analyse de données est aujourd’hui, plus que jamais, au centre de l’attention. Elle est utilisée dans de nombreux secteurs tels que le commerce et l’informatique pour faciliter les prises de décisions. 

Dans la suite de cet article, nous vous expliquerons tout ce qu’il faut savoir sur cette science, à savoir son fonctionnement, son utilité, ses avantages ainsi que les formations disponibles pour travailler dans le domaine. 

Si vous envisagez une carrière de Data scientist, Data analyst ou tout autre ingénieur du Big Data, vous aurez besoin d’avoir un minimum de connaissances dans le domaine. Ce mini-guide vous sera donc d’une grande utilité pour en apprendre plus sur la Data Science. 

Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science se définit comme étant la science des données, un champ multidisciplinaire dans le traitement des masses de données. C’est en d’autres termes un ensemble de techniques permettant d’extraire des données utiles collectées à partir de diverses sources (capteurs, cookies internet, etc..)

Même si le principe de traitement des données existait depuis les années 1960 avec les statistiques, c’est entre 1990 et 2000 que la data science naît. En effet, c’est au cours de cette période que se sont succédé les plus grandes révolutions dans le domaine de l’informatique. Avec la naissance de l’internet et la commercialisation des ordinateurs, le volume de données à commencer à accroître. 

Avec la commercialisation des smartphones, la quantité totale de données a été multipliée par 9 dans les années 2009. Depuis cette période, le Big Data ne cesse d’évoluer de manière exponentielle suivie par la data science qui permet de traiter efficacement toutes les données récoltées. Aujourd’hui, elle fait intervenir le Machine Learning et des langages de programmation spécifiques. 

Comment fonctionne la Data science ?

Le fonctionnement de la data science est en réalité très simple. L’objectif est le traitement des données brutes qui seront ensuite présentées avec les outils visuels de la data visualization (visualisation de données). Ce traitement des données implique l’utilisation des outils propres à la data science. Il s’agit des langages de programmation tels que Python ou R. 

Il existe aussi des logiciels spécifiques utilisés par les statisticiens et les mathématiciens dans leurs analyses. Les data scientists utilisent ces outils pour parcourir et traiter les données brutes du Big Data. Ils utilisent par ailleurs le Machine Learning et le Deep Learning pour tirer profit des informations apportées par les données traitées. 

En cas de besoin, les données sont d’abord stockées puis traitées par d’autres outils : c’est le forage de données ou data mining. C’est grâce à ces processus que les programmes d’intelligence artificielle fonctionnent de manière autonome en apprenant progressivement. Il faut souligner que le traitement des données prend en compte leur analyse à travers le text mining et l’analyse prédictive.

Pourquoi utiliser la Data science ? 

Il existe de multiples raisons qui pourraient vous inciter à utiliser la Data science. En premier lieu, la science de données permet de faciliter les prises de décision. Après une campagne marketing par exemple, les entreprises doivent décider de la démarche à suivre pour la suite. Elles doivent ainsi évaluer au préalable l’impact de la campagne, pour corriger leurs éventuelles erreurs. 

Dans ce cas, l’utilisation de la data science devient quasiment indispensable. Il faut en effet recueillir des données, les stocker, les transformer, les analyser et les rendre compréhensibles pour tous. De la même manière, ce traitement des données par la data science peut être très pratique pour faire des prédictions. C’est d’ailleurs grâce à cette science que les prévisions financières sont effectuées. 

Qui utilise la Data science ? 

La Data science est utilisée par une multitude d’organismes et de personnes. Aujourd’hui, elle est omniprésente dans tous les secteurs d’activité. C’est-à-dire qu’elle est utilisée par tout le monde à petite ou grande échelle en fonction des besoins. Cependant, certaines personnes en font un usage au quotidien. Il s’agit entre autres des : 

• Agents marketing ;
• Entreprises de communication ;
• Agences digitales ; 
• Statisticiens ;
• Programmeurs Python et R ; 
• Data analyst; 
• Data scientists; 
• IA ; 
• Entreprises de cyber sécurité ; 
• Logisticiens ; 
• Experts de la finance.

Quels sont les métiers de la Data science ? 

La data science regroupe une multitude de disciplines et est utilisée dans plusieurs domaines. De ce fait, il existe de nombreux métiers disponibles pour ceux qui veulent se spécialiser dans ce secteur. 

Data scientist 

Le métier de data scientist est le plus populaire dans la branche de la data science. C’est une offre liée principalement au traitement et à l’analyse des données. Un data scientist est un expert chargé de concevoir les modèles permettant d’analyser les données. Il doit donc avoir des bases solides en programmation et maîtriser les notions élémentaires de mathématiques et de statistiques. 

C’est un métier très demandé en raison de l’importance des données pour les entreprises de nos jours. Même si les multinationales sont les entreprises qui recrutent le plus, les petites et moyennes entreprises en marketing et communication digitale ont également besoin de data scientist. 

Data analyst 

Le métier de data analyst se rapproche énormément de celui de data scientist. En effet, un data analyst s’occupe également du traitement et de l’analyse de données. Cependant, plutôt que concevoir les modèles d’analyse, c’est lui qui s’en sert le plus. Il les utilise pour analyser efficacement les données et donner une interprétation juste. 

Le data analyst doit maîtriser les outils de la dataviz. Ils sont indispensables pour présenter les résultats de ses analyses afin qu’ils soient compréhensibles par tous pour favoriser les prises de décision. 

Data engineer 

Le métier de data engineer est lié principalement à la collecte et au stockage des données. En effet, les données recueillies ne sont pas toujours traitées automatiquement après collecte. Elles sont stockées dans des bases de données et doivent être transformées avant utilisation. C’est en cela que consiste la mission du data engineer. 

Un data engineer s’occupe donc de l’organisation des données collectées pour simplifier la tâche au data analyst. Pour remplir efficacement sa mission, il doit avoir des connaissances dans la programmation en langage Python et maîtriser les principes de fonctionnement du Machine Learning. 

Comment devenir Data Scientist ?

Devenir Data Scientist n’a rien de sorcier. Pour y arriver, il faut suivre une formation dans le domaine de la data science. Comme prérequis, l’idéal serait d’avoir un minimum de connaissances en mathématiques, en algorithmique et en algèbres. Pour augmenter ses chances de décrocher un emploi en tant que data scientist, il est conseillé de décrocher un bac+2/3 minimum. 

Si vous le souhaitez, vous pouvez aussi suivre des formations en ligne pour devenir data scientist. Cependant, ces formations n’aboutissent pas toujours à des certificats. 

Quelles sont les formations en Data science ? 

Les formations en Data Science sont très nombreuses. Si vous êtes titulaire d’un baccalauréat, vous avez le choix entre les facultés et les écoles d’informatique. Vous aurez ainsi des cours d’analyse et de traitement de données ainsi que les notions indispensables en programmation avec les langages R et Python. 

En dehors des formations classiques, vous pouvez aussi vous inscrire à des formations en ligne et suivre des tutoriels sur YouTube. De nombreux MOOCs proposent un parcours certificat à l’appui pour devenir un expert en data science. 

Quels sont les avantages et les inconvénients de la Data science ?

La data science est une discipline qui existe depuis plusieurs années et qui continue d’évoluer. Son utilité et ses domaines d’applications font d’elle une science très avantageuse. Cependant, il faut reconnaître qu’elle présente également quelques inconvénients. 

Les avantages de la data science 

La data science permet de simplifier l’analyse et le traitement d’importantes masses de données. Elle permet de mieux exploiter les informations tirées du Big Data pour réaliser des programmes toujours plus performants. De plus, elle aide les chefs d’entreprise à prendre des décisions et effectuer des prévisions sur le plan financier, commercial et organisationnel. 

Les experts de la data science profitent d’un secteur en pleine expansion et de nombreuses offres d’emplois. Les rémunérations sont aussi très attractives pour ce poste. 

Les inconvénients de la data science 

En dépit des nombreux avantages qu’elle offre, la data science présente quelques inconvénients. Ils sont essentiellement liés à la sécurité des données et au respect de la vie privée. En effet, cette discipline implique d’utiliser des données recueillies auprès des utilisateurs. Il peut s’agir de leurs goûts, de leurs photos, de leurs marques préférées ou des informations liées à l’âge et au sexe. 

Dans certains cas, la sécurité des données n’est pas garantie. De plus, il peut arriver que certaines entreprises aient accès à des données sans le consentement des utilisateurs. 

En somme, il faut retenir que la data science est la science qui permet la collecte, l’analyse et le traitement des données. Elle est utilisée dans quasiment tous les secteurs d’activité par les entreprises qui souhaitent préparer leur future croissance. La demande en data scientists est donc forte et les offres très attractives. Cependant, malgré ses avantages, elle présente des inconvénients.