IT Talks – Data Science : tout connaître de la science des données

Cet article est une courte introduction à la science des données. Il est destiné au débutant qui souhaite tout savoir sur la science des données, de ses définitions essentielles aux types de problèmes qui sont résolus à l’aide des outils de Data Science.

En quoi la science des données est-elle un domaine unique ?

La science des données est un vaste domaine, mais c’est aussi un terme générique qui couvre de nombreuses disciplines différentes et spécifiques.

Si vous êtes nouveau dans le domaine de la science des données, vous vous demandez peut-être en quoi elle diffère d’autres domaines connexes comme l’informatique ou les statistiques. La réponse est la suivante : la science des données est une combinaison de ces trois domaines. Les scientifiques des données doivent connaître les statistiques afin d’utiliser les données de manière efficace, ils ont besoin d’une expertise de domaine liée à leur domaine d’application et à leur secteur d’activité afin de comprendre quelles questions sont importantes pour eux et comment les résoudre au mieux avec des outils et des méthodes informatiques, ainsi que des connaissances techniques sur les types d’algorithmes qui pourraient être utilisés (ou comment les algorithmes existants pourraient être adaptés) pour ces questions.

Quelles sont les applications importantes de la science des données ?

La science des données est utilisée dans presque tous les secteurs d’activité. Elle peut être utilisée dans les soins de santé, la finance, le marketing, la publicité et d’autres domaines tels que le gouvernement et l’éducation. La science des données est également utilisée fréquemment dans le sport et le divertissement.

Machine learning et Deep Learning.

Apprentissage automatique, ou Machine Learning :

  • L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA, où des techniques d’exploration de données et de statistiques sont utilisées pour développer des algorithmes qui effectuent des tâches spécifiques sur la base de l’expérience. Il s’agit notamment de la classification (distinguer des objets ayant des caractéristiques similaires), de la prédiction (prévoir la valeur d’une variable), du regroupement (regrouper des données en fonction de similitudes) et de la régression (déterminer la relation entre deux variables).
  • L’apprentissage automatique est souvent utilisé en conjonction avec l’apprentissage automatique supervisé, une approche qui utilise des exemples étiquetés comme données d’entraînement pour les algorithmes. L’apprentissage automatique supervisé comprend les problèmes de classification et de régression, mais aussi des approches non supervisées comme l’analyse de clusters ou la réduction de la dimensionnalité.

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L’apprentissage profond, ou Deep Learning est un sous-ensemble de réseaux neuronaux qui peut être formé en utilisant des couches multiples pour apprendre des représentations à partir de données d’entrée brutes à travers des étapes de traitement successives en les faisant passer par différentes couches de réseaux neuronaux jusqu’à ce qu’elles atteignent la couche de sortie où elles produisent leurs résultats

Qu’est-ce qu’un scientifique des données ?

Un data scientist est une personne formée pour travailler avec des données. Il utilise ses connaissances de la méthode scientifique, ainsi que des langages de programmation et des outils logiciels, pour trouver des informations qui aident les entreprises à prospérer dans un monde de plus en plus numérique.

Le terme « data scientist » n’étant pas un titre de poste – il s’agit plutôt d’un terme générique désignant une personne qui utilise les statistiques et l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes – le rôle peut varier d’une entreprise à l’autre. En général, cependant, un data scientist :

  • Travaille avec de grandes quantités d’informations structurées ou non structurées (par exemple, des bases de données).
  • utilise des méthodes d’exploration comme la visualisation pour donner rapidement un sens à d’énormes volumes de données.

Quels sont les outils et les compétences dont vous avez besoin pour être un scientifique des données ?

La science des données est un domaine en pleine expansion, il est donc important de se tenir au courant des derniers outils et technologies. Voici quelques-uns des plus courants utilisés aujourd’hui :

  • Python (un langage de programmation de haut niveau)
  • R (un langage de programmation statistique populaire)
  • SQL (langage de requête structuré)
  • TensorFlow (le framework d’apprentissage profond open source de Google)
  • Hadoop (plateforme logicielle de traitement distribué à code source ouvert conçue pour stocker et traiter de grandes quantités de données sur des grappes d’ordinateurs à l’aide de modèles de programmation simples).
  • Spark (Spark SQL fournit une API générale pour travailler avec des sources de données structurées telles que des bases de données relationnelles ou des tables dans Hive).
  • HBase (HBase est une base de données non relationnelle open source modelée sur la Bigtable de Google ; elle est souvent utilisée pour les applications big data).
  • Et bien d’autres encore !

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À retenir : Ceci est un aperçu du domaine de la science des données.

Il s’agit d’un aperçu du domaine de la science des données. La science des données est un domaine jeune et en pleine expansion qui a de nombreuses applications diverses, des soins de santé à la finance en passant par le marketing. Il est important que vous compreniez ce qu’est la science des données, comment elle peut être appliquée et où elle est susceptible d’aller à l’avenir.

La science des données – c’est un sujet brûlant, et beaucoup de gens veulent savoir ce que cela signifie réellement. Nous espérons que cet article a contribué à dissiper une partie de la confusion qui règne autour de ce sujet. La science des données est un domaine relativement nouveau, mais il se développe rapidement et deviendra bientôt une partie importante de la vie comme n’importe quelle autre discipline en science ou en ingénierie.