Qu’est-ce que la science des données

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise l’inférence scientifique et des algorithmes mathématiques pour extraire des connaissances et des idées significatives à partir d’une grande quantité de données structurées et non structurées.

Ces algorithmes sont mis en œuvre via des programmes informatiques qui sont généralement exécutés sur du matériel puissant car il nécessite une quantité importante de traitement. La science des données est une combinaison de mathématiques statistiques, d’apprentissage automatique, d’analyse et de visualisation de données, de connaissances du domaine et d’informatique.

 

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Comme il ressort du nom, l’élément le plus important de la science des données est la «donnée» elle-même. Aucune quantité de calcul algorithmique ne peut tirer des informations significatives de données incorrectes. La science des données implique différents types de données, par exemple, des données d’image, des données de texte, des données vidéo, des données dépendant du temps, etc.

 

Histoire de la science des données

Le terme «Data Science» a été évoqué dans divers contextes au cours des trente dernières années, mais ce n’est que récemment qu’il s’est imposé et reconnu au niveau international. Plus récemment, le terme est devenu un mot à la mode lorsque Harvard Business Review l’a appelé «le travail le plus sexy du 21e siècle» en 2012.

Origine du concept

Bien que l’on ne sache pas quand et où le concept a été développé à l’origine, William S. Cleveland a inventé le terme «Data Science» en 2001.

Peu de temps après, en avril 2002 et janvier 2003, les publications du «CODATA Data Science Journal» de l’International Council for Science: le Comité sur les données pour la science et la technologie et le «Journal of Data Science» de l’Université de Columbia ont respectivement lancé le voyage de la science des données.

De plus, c’est également à cette époque que la bulle «dot-com» battait son plein, ce qui a conduit à l’adoption généralisée d’Internet et, par conséquent, à la génération d’une énorme quantité de données. Ceci, en plus de l’avancement de la technologie, qui a conduit à des calculs plus rapides et moins chers, a été responsable du lancement du concept de «science des données» dans le monde.

 

Ajouts récents dans le domaine de la science des données

Le domaine de la science des données s’est développé depuis son apparition au début des années 2000. Avec le temps, de plus en plus de technologies de pointe sont intégrées dans le domaine. Certains de ces ajouts plus récents sont répertoriés ci-dessous:

1. Intelligence artificielle: l’apprentissage automatique a été l’un des éléments clés de la science des données. Cependant, avec les capacités de calcul parallèle accrues, le Deep Learning a été le dernier et l’un des ajouts les plus importants au domaine de la science des données.
2. Applications intelligentes ou systèmes intelligents: Le développement d’applications intelligentes basées sur les données et leur accessibilité dans un format portable a conduit à l’inclusion d’une partie de ce domaine dans la science des données. Ceci est principalement dû au fait qu’une grande partie de la science des données est construite autour de l’apprentissage automatique, sur lequel reposent également les applications intelligentes et les systèmes intelligents.
3. Edge Computing: Edge computing est un concept récemment développé et est lié à l’IoT (Internet of Things). Le Edge computing rapproche essentiellement le pipeline Data Science de la collecte, de la livraison et du traitement d’informations de la source d’informations. Ceci est réalisable grâce à l’IoT et a récemment été ajouté pour faire partie de la science des données.
4. Sécurité: la sécurité a été un défi majeur dans l’espace numérique. L’injection de logiciels malveillants et le concept de piratage sont assez courants et tous les systèmes numériques y sont vulnérables. Heureusement, il y a eu peu de progrès technologiques récents qui appliquent les techniques de la science des données pour empêcher l’exploitation des systèmes numériques. Par exemple, les techniques d’apprentissage automatique se sont avérées plus capables de détecter les virus informatiques ou les logiciels malveillants par rapport aux algorithmes traditionnels.

Les mots à la mode «Data Science» et «Data Analytics» sont souvent utilisés de manière interchangeable. Même si ces deux domaines sont étroitement liés, ils ne signifient pas la même chose. En résumé, la science des données est un terme générique qui comprend les domaines de l’apprentissage automatique, de l’analyse de données et de l’exploration de données.

En termes de description de poste, un «Data Scientist» et un «Data Analyst» travaillent également sur des technologies différentes mais liées.

 

Rôle du Big Data dans la science des données

 

Le terme «Big Data» fait référence à une vaste collection de données hétérogènes structurées, semi-structurées ou non structurées. Les bases de données ne sont généralement pas capables de gérer des ensembles de données aussi volumineux.

Comme mentionné précédemment, l’élément clé de la science des données est les données. En règle générale, «plus de données, meilleures sont les informations».

Par conséquent, le Big Data joue un rôle très important dans le domaine de la science des données. Le Big Data se caractérise par sa variété et son volume, deux éléments essentiels pour la Data Science.

La science des données capture les modèles complexes du Big Data en développant des modèles et des algorithmes d’apprentissage automatique.

 

Applications de la science des données

La science des données est un tel domaine qui peut être appliqué à presque tous les secteurs pour résoudre des problèmes complexes.

Chaque entreprise applique la science des données à une application différente dans le but de résoudre un problème différent.

Certaines entreprises dépendent entièrement des techniques de science des données et d’apprentissage automatique pour résoudre un certain ensemble de problèmes qui, autrement, n’auraient pas pu être résolus. Certaines de ces applications de la science des données et les entreprises qui les sous-tendent sont énumérées ci-dessous.

 

1. Recherche sur Internet (Google): lorsqu’un utilisateur recherche quelque chose sur Google, des algorithmes complexes d’apprentissage automatique déterminent quels sont les résultats les plus pertinents pour le ou les termes de recherche. Ces algorithmes permettent de classer les pages de manière à ce que les informations les plus pertinentes soient fournies à l’utilisateur en un clic.
2. Moteur de recommandation (Spotify): Spotify est un service de streaming musical qui est très populaire pour sa capacité à recommander de la musique selon le goût de l’utilisateur. C’est un très bon exemple de la science des données en jeu. Les algorithmes de Spotify utilisent les données générées par chaque utilisateur au fil du temps pour connaître les goûts de l’utilisateur en matière de musique et le recommander avec une musique similaire à l’avenir. Cela permet à l’entreprise d’attirer plus d’utilisateurs car il est plus pratique pour l’utilisateur d’utiliser Spotify car cela ne demande pas beaucoup d’attention.
3. Assistants numériques intelligents (Assistant Google): Google Assistant, similaire à d’autres assistants numériques vocaux ou textuels (également appelés chatbots), est un exemple d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique mis à profit. Ces algorithmes sont capables de convertir le discours d’une personne (même avec des accents et des langues différents) en texte, de comprendre le contexte du texte / de la commande et de fournir des informations pertinentes ou d’effectuer une tâche souhaitée, tout simplement en parlant à l’appareil.
4. Véhicule à conduite autonome (Waymo): Les véhicules à conduite autonome sont à la pointe de la technologie. Des entreprises comme Waymo utilisent des caméras haute résolution et des LIDAR pour capturer des vidéos en direct et des cartes 3D de l’environnement afin de les alimenter grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique qui aident à conduire la voiture de manière autonome. Ici, les données sont les vidéos et les cartes 3D capturées par les capteurs.
5. Filtre anti-spam (Gmail): Les filtres anti-spam dans nos e-mails sont une autre application clé de la science des données que nous utilisons dans notre vie quotidienne. Ces filtres séparent automatiquement les e-mails de spam des autres, offrant ainsi à l’utilisateur une expérience de messagerie beaucoup plus propre. Tout comme les autres applications, la science des données est la clé de voûte ici. Contenu abusif et filtre de discours haineux (Facebook): à l’instar du filtre anti-spam, Facebook et d’autres plates-formes de médias sociaux utilisent des algorithmes de science des données et d’apprentissage automatique pour filtrer le contenu abusif et soumis à une limite d’âge du public non souhaité.
6. Robotique (Boston Dynamics): Un élément clé de la science des données est l’apprentissage automatique, qui est exactement ce qui alimente la plupart des opérations de robotique. Des entreprises comme Boston Dynamics sont à la pointe de l’industrie de la robotique et développent des robots autonomes capables de mouvements et d’actions humanoïdes.
7. Détection automatique du piratage (YouTube): la plupart des vidéos téléchargées sur YouTube sont du contenu original créé par des créateurs de contenu. Cependant, assez souvent, des vidéos piratées et copiées sont également téléchargées sur YouTube, ce qui est contraire à leur politique. En raison du volume considérable de téléchargements quotidiens, il n’est pas possible de détecter et de supprimer manuellement ces vidéos piratées. C’est là que Data Science est utilisé pour détecter automatiquement les vidéos piratées et les supprimer de la plateforme.

Le cycle de vie de la science des données

Le domaine de la science des données n’est pas un processus en une seule étape. Il comporte de nombreuses étapes. Ces étapes sont répertoriées ci-dessous.

 

1. Analyse de projet: Cette étape est plus orientée vers la gestion de projet et l’évaluation des ressources que la mise en œuvre directe d’algorithmes. Au lieu de démarrer un projet à l’aveuglette, il est crucial de déterminer les exigences du projet en termes de source de données et de sa disponibilité, le nombre de ressources humaines disponibles et si le budget alloué au projet est suffisant pour le mener à bien.
2. Préparation des données: à cette étape, les données brutes sont converties en données structurées et nettoyées. Cela implique l’analyse des données, le nettoyage des données, la gestion des valeurs manquantes, la transformation des données et la visualisation. À partir de cette étape, des langages de programmation tels que R et Python sont utilisés pour obtenir des résultats pour de grands ensembles de données.
3. Analyse exploratoire des données (EDA): Il s’agit d’une étape cruciale de la science des données, où le scientifique des données explore les données sous différents angles et tente de tirer des conclusions initiales à partir des données. Cela inclut la visualisation des données, le prototypage rapide, la sélection des fonctionnalités et enfin la sélection du modèle. Un ensemble d’outils différent est utilisé dans cette étape. Les plus couramment utilisés sont R ou Python pour les scripts et la manipulation de données, SQL pour interagir avec les bases de données et différentes bibliothèques pour la manipulation et la visualisation des données.
4. Construction du modèle: Une fois que le type de modèle à utiliser est déterminé à partir de l’EDA, la plupart des ressources sont canalisées vers le développement du modèle avec des hyperparamètres idéaux (paramètres modifiables), de sorte qu’il puisse effectuer une analyse prédictive sur des données similaires mais invisibles. Diverses techniques d’apprentissage automatique appliquées aux données, comme le clustering, la régression, la classification ou l’ACP (analyse en composantes principales) afin d’en extraire des informations précieuses.
5. Déploiement: une fois que le modèle a été construit avec succès, il est temps de faire sortir le modèle dans le monde réel à partir de son bac à sable. C’est là que le déploiement du modèle entre en jeu. Jusqu’à présent, toutes les étapes étaient dédiées au prototypage rapide. Cependant, une fois que le modèle a été construit et formé avec succès, sa principale application se trouve dans le monde réel, où il est déployé. Cela peut être sous la forme d’une application Web, d’une application mobile, ou il peut être exécuté dans le back-end du serveur pour analyser les données haute fréquence.
6. Tests et résultats dans le monde réel: une fois le modèle déployé, il fait face en temps réel à des données invisibles du monde réel. Le modèle peut très bien fonctionner dans le bac à sable, mais ne pas fonctionner correctement après le déploiement. C’est la phase où une surveillance constante de la sortie du modèle est requise afin de détecter les scénarios où le modèle échoue. En cas d’échec à un moment donné, le processus de développement revient à l’étape 1. Si le modèle réussit, les principales conclusions sont notées et communiquées aux parties prenantes.

 

Où se situe la science des données par rapport aux autres mots à la mode – IA, apprentissage automatique, apprentissage en profondeur

 

«Data Science» semble être un mot assez déroutant, qui n’a pas de définition ni de limites claires. Les mots à la mode «Intelligence Artificielle», «Machine Learning» et «Deep Learning» sont souvent utilisés de manière interchangeable avec «Data Science» ou en association avec celle-ci. Définissons clairement les limites de chacun de ces termes.

Comme mentionné précédemment, l’apprentissage automatique fait partie de la science des données. Comme le montre la figure ci-dessous, le Deep Learning fait partie du Machine Learning et le Machine Learning fait à son tour partie de l’Intelligence Artificielle.

Même si la science des données comprend une partie de chacun de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur, elle contient plus que ces trois sous-domaines. La science des données contient également la programmation statistique, l’analyse de données, l’exploration de données, le Big Data et des ajouts plus récents tels que l’IoT, le calcul de périphérie et la sécurité.

 

Par conséquent, la science des données est un domaine complexe de l’étude scientifique des données, qui contient une partie importante de certaines des avancées les plus récentes en informatique et en mathématiques.

 

Compétences requises pour devenir Data Scientist

Comme mentionné dans la section précédente, la science des données est un domaine complexe. Par conséquent, cela nécessite la maîtrise de plusieurs sous-domaines, qui, ensemble, ajoutent aux connaissances complètes nécessaires pour être un Data Scientist.

 

1. Mathématiques: Le premier et le plus important domaine d’étude pour devenir Data Scientist est les mathématiques; plus spécifiquement, Probabilité et statistiques, Algèbre linéaire et quelques calculs de base.

 

• • Statistiques: Il est essentiel dans l’EDA et le développement d’algorithmes de mener des inférences statistiques sur les données. De plus, la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique utilisent les statistiques comme éléments de base fondamentaux.

• • Algèbre linéaire: travailler avec une énorme quantité de données signifie travailler avec des matrices de haute dimension et des opérations matricielles. Les données que le modèle prend et celles qu’il donne en sortie sont sous la forme de matrices et donc toute opération qui y est effectuée utilise les principes fondamentaux de l’algèbre linéaire.

• • Calcul: Étant donné que la science des données inclut le Deep Learning, le calcul est d’une importance capitale. En Deep Learning, le calcul du gradient est très important et est effectué à chaque étape du calcul dans les réseaux de neurones. Cela nécessite une bonne connaissance du calcul différentiel et intégral.

 

    2. Connaissance algorithmique: même si la science des données n’implique généralement pas le développement et la conception d’algorithmes comme toute autre application de l’informatique, il est toujours impératif pour un scientifique des données d’avoir des connaissances solides sur les algorithmes. En effet, en fin de compte, les scientifiques des données sont des programmeurs qui sont censés développer des programmes qui tireraient des informations significatives des données. Avoir des connaissances algorithmiques permet au Data Scientist d’écrire un code efficace et significatif, ce qui économise du temps et des ressources et est donc très apprécié.

 

  3. Langages de programmation (R et Python): même si, n’importe quel langage de programmation peut être utilisé pour tout type de cas d’utilisation logique, qui, bien sûr, inclut la science des données; mais, les langages les plus couramment utilisés sont R et Python. Ces deux langages sont open source et bénéficient donc d’un énorme soutien de la communauté, ont plusieurs bibliothèques développées en gardant à l’esprit la science des données et sont relativement faciles à apprendre et à utiliser. Sans la connaissance des langages de programmation, un Data Scientist ne peut appliquer aucun type de connaissances algorithmiques ou mathématiques aux données.

 

 4. Environnement de programmation approprié: Étant donné que de solides connaissances en programmation sont l’une des principales exigences de la science des données, il doit y avoir une plate-forme pratique pour écrire et exécuter le code. Cette plate-forme est appelée IDE ou environnement de développement intégré. Vous avez le choix entre plusieurs IDE, et certains d’entre eux ont été spécifiquement développés pour la science des données. Cet article décrit les 10 meilleurs IDE Python.

 

5. Frameworks d’apprentissage automatique: l’apprentissage automatique est une partie importante de la science des données et sa mise en œuvre implique certaines bibliothèques et certains cadres dont la connaissance est essentielle pour tout scientifique des données. Ici, certains des frameworks d’apprentissage automatique les plus couramment utilisés sont répertoriés.

 

• • Numpy: C’est une bibliothèque qui permet la mise en œuvre facile de l’algèbre linéaire et de la manipulation des données.

• • Pandas: Cette bibliothèque est utilisée pour charger, modifier et enregistrer des données. Ceci est également utilisé dans le traitement des données.

• • Matplotlib: c’est l’une des bibliothèques les plus couramment utilisées pour la visualisation de données.

• • Seaborn: Ceci est un wrapper sur Matplotlib, qui est utilisé pour visualiser des données plus complexes.

• • Sklearn: Ceci est utilisé pour appliquer et implémenter la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques de prétraitement des données.

• • Tensorflow: il s’agit d’un cadre d’apprentissage en profondeur soutenu par Google et permet une mise en œuvre facile de divers types de réseaux de neurones.

• • PyTorch: Semblable à tensorflow, il s’agit également d’un cadre d’apprentissage en profondeur qui est fréquemment utilisé.

• • Keras: Il s’agit d’un wrapper qui fonctionne avec tensorflow et permet une mise en œuvre relativement facile des techniques de Deep Learning.

• • OpenCV: Il s’agit d’un cadre de vision par ordinateur et est généralement utilisé pour le traitement d’images et la manipulation d’images. Ceci est utilisé pour les données vidéo ou basées sur des images.

6. SQL: Les bases de données sont d’une importance capitale dans le domaine de la science des données car elles sont la méthode la plus appropriée pour stocker des données. Une connaissance approfondie d’une ou plusieurs technologies de base de données telles que MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MS SQL Server, MongoDB, Oracle NoSQL, etc. est également importante.

 

Salaires d’un Data Scientist

Le domaine de la science des données est l’un des emplois les mieux rémunérés du domaine des logiciels. C’est également le plus rémunérateur avec la plus faible quantité d’expérience de travail pertinente par rapport à tout autre domaine du domaine logiciel, comme le montre la figure ci-dessous. Ces données proviennent de l’enquête Stack Overflow 2019 auprès des développeurs.

 

L’avenir de la science des données

 

La science des données est un domaine en constante croissance et la demande devrait augmenter dans un avenir prévisible. Certains des principaux changements sont énumérés ci-dessous.

 

• • Données: Avec l’augmentation radicale de la génération de données, les performances des algorithmes prédictifs vont s’améliorer au fil du temps, car des données plus structurées sont disponibles sur lesquelles tirer des inférences. Ce phénomène est alimenté par la croissance des médias sociaux et des appareils basés sur l’IoT, qui génèrent des données beaucoup plus structurées.

• • Algorithmes: les algorithmes d’apprentissage automatique comme les algorithmes génétiques et les algorithmes d’apprentissage par renforcement devraient s’améliorer au fil du temps, ce qui entraînera des systèmes plus intelligents.

• • Calcul distribué: avec les progrès de la technologie blockchain, le développement de TPU (Tensor Processing Unit) et un GPU (Graphics Processing Unit) plus rapide disponible dans le cloud, Data Science voit un avenir où un matériel informatique plus puissant aide les algorithmes de complexité croissante.

On s’attend à ce que davantage de données et des algorithmes et du matériel améliorés apportent des améliorations significatives dans le domaine de la science des données dans un proche avenir.

 

Conclusion

 

La science des données est un domaine d’étude complexe et très en vogue. Pour la plupart, le battage médiatique est vrai et il apporte des solutions aux problèmes comme promis.

Certains domaines de la science des données ont même commencé à surpasser les humains et cette tendance devrait augmenter dans un proche avenir. Vous pouvez suivre une formation en Data Science pour améliorer votre carrière.

La science des données est définitivement le métier le plus «sexy» du 21e siècle. Il définit la pointe de la technologie actuelle et promet de nouvelles avancées technologiques dans un proche avenir. C’est également l’un des emplois les plus demandés et les mieux rémunérés de l’industrie. Il n’y a donc pas de meilleur moment pour devenir Data Scientist que maintenant!