La science des données et son importance croissante - Un domaine interdisciplinaire, la science des données traite des processus et des systèmes, qui sont utilisés pour extraire des connaissances ou des idées à partir de grandes quantités de données.
Les données extraites peuvent être structurées ou non structurées. La science des données est une continuation de domaines d'analyse de données comme l'exploration de données, les statistiques, l'analyse prédictive.
Un vaste domaine, la science des données utilise de nombreuses théories et techniques qui font partie d'autres domaines comme les sciences de l'information, les mathématiques, la statique, la chimiométrie et l'informatique.
Certaines des méthodes utilisées en science des données comprennent les modèles de probabilité, l'apprentissage automatique, le traitement du signal, l'exploration de données, l'apprentissage statistique, la base de données, l'ingénierie des données, la visualisation, la reconnaissance et l'apprentissage des formes, la modélisation de l'incertitude, la programmation informatique, entre autres.
Avec les progrès de tant de données, de nombreux aspects de la science des données gagnent une immense importance, en particulier les mégadonnées.
La science des données ne se limite pas aux mégadonnées, qui sont en soi un domaine important, car les solutions de mégadonnées sont davantage axées sur l'organisation et le prétraitement des données plutôt que sur l'analyse des données.
De plus, l'apprentissage automatique a accru la croissance et l'importance de la science des données au cours des dernières années.
Quelle est l'origine de la Data Science?
Au fil des ans, la science des données est devenue une partie intégrante de nombreux secteurs tels que l'agriculture, l'optimisation du marketing, la gestion des risques, la détection des fraudes, l'analyse marketing et les politiques publiques, entre autres.
En utilisant la préparation des données, les statistiques, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique, la science des données essaie de résoudre de nombreux problèmes au sein des secteurs individuels et de l'économie en général.
La science des données met l'accent sur l'utilisation de méthodes générales sans modifier son application, quel que soit le domaine. Cette approche est différente des statistiques traditionnelles tendent à se concentrer sur la fourniture de solutions spécifiques à des secteurs ou domaines particuliers.
Les méthodes traditionnelles dépendent de la fourniture aux secteurs de solutions adaptées à chaque problème plutôt que d'appliquer la solution standard.
Aujourd'hui, la science des données a des implications profondes dans de nombreux domaines, à la fois dans les domaines de la recherche universitaire et appliquée comme la traduction automatique, la reconnaissance vocale, l'économie numérique d'une part et des domaines tels que les soins de santé, les sciences sociales, l'informatique médicale, d'autre part.
Il affecte la croissance et le développement de la marque en fournissant beaucoup d'informations sur les consommateurs et les campagnes, grâce à des techniques telles que l'exploration et l'analyse de données.
L'histoire de la science des données remonte à plus de cinquante ans et a été utilisée comme substitut de l'informatique en 1960 par Peter Naur.
En 1974, Peter a publié Concise Survey of Computer Methods, où il a utilisé le terme science des données dans son enquête sur les méthodes contemporaines de traitement des données.
Ces méthodes ont ensuite été utilisées dans un certain nombre d'applications. Près de vingt-deux ans plus tard, en 1996, les membres de la Fédération internationale des sociétés de classification ont rencontré Kobe pour leur conférence biennale, où le terme science des données a été utilisé pour la première fois, sous le titre de conférence qui s'appelait Data Science, classification and related méthodes. CF Jeff Wu en 1997 a donné une conférence inaugurale sur le sujet où il a parlé de la statistique comme une forme de science des données.
Plus tard en 2001, William S. Cleveland a introduit la science des données en tant que discipline indépendante. Dans son article, Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics, il a incorporé les progrès de l'informatique avec les données, qui a été publié dans la Revue internationale de statistique en avril 2001.
Dans son rapport, William mentionne six domaines qui, selon lui, constituaient la base de la science des données: il s'agit notamment des enquêtes multidisciplinaires, des modèles et des méthodes pour les données, de la pédagogie, de l'informatique avec les données, de la théorie et de l'évaluation des outils.
L'année suivante, en 2002, le Conseil international pour la science: le Comité des données pour la science et la technologie a commencé la publication du Data Science Journal qui se concentre sur les questions liées à la science des données comme la description des systèmes de données, leur publication sur Internet, les applications et les aspects juridiques. problèmes.
Très rapidement, en janvier 2003, l'Université Columbia a également commencé la publication du Journal of Data Science, une plateforme permettant aux travailleurs des données de partager leurs opinions et d'échanger des idées sur l'utilisation et les avantages de la science des données.
Revue consacrée à l'application des méthodes statistiques et de la recherche qualitative, cette revue était une plateforme qui offrait aux travailleurs des données une voix propre dans le domaine de la science des données.
En 2005, le National Science Board a publié des collections de données numériques de longue durée: favoriser la recherche et l'éducation au 21e siècle.
Cet article a défini le scientifique des données comme étant les informaticiens et informaticiens, les programmeurs de bases de données et de logiciels, les experts disciplinaires, les conservateurs et les annotateurs experts, les bibliothécaires qui sont extrêmement importants pour la gestion réussie de la collecte de données numériques.
Leur principale activité consiste à mener des enquêtes et des analyses créatives afin que les données puissent être utilisées de manière appropriée et efficace par les organisations de tous les secteurs.
L'importance croissante de la science des données a à son tour conduit à la croissance et à l'importance des scientifiques des données. Ces professionnels de la science des données font désormais partie intégrante des marques, des entreprises, des organismes publics et des organisations à but non lucratif.
Ces scientifiques des données travaillent sans relâche pour donner un sens à une grande quantité de données et y découvrir des modèles et des conceptions pertinents, afin qu'ils puissent être efficacement utilisés pour atteindre les buts et objectifs futurs.
Cela signifie que les scientifiques des données acquièrent une importance primordiale et que la compréhension appropriée des données se reflète également dans l'augmentation de leurs salaires.
Selon une étude récente du McKinsey Global Institute, il y a une pénurie de talents analytiques et managériaux, d'autant plus qu'ils ont besoin de comprendre la grande quantité de données disponibles dans le monde.
C'est l'un des défis les plus pressants de notre époque. De plus, ce rapport estime que d'ici 2018, il faudra quatre à cinq millions d'analystes de données.
Il y a également un besoin de près d'un million de gestionnaires et d'analystes qui peuvent aider à consommer les résultats des mégadonnées d'une manière qui peut aider les organisations à atteindre leurs objectifs d'une manière qui utilise les ressources de manière stratégique et utile.
Pourquoi la science des données est-elle si importante?
La science des données a parcouru un très long chemin ces dernières années. C'est pourquoi ils font partie intégrante de la compréhension du fonctionnement de nombreuses industries, aussi complexes et complexes soient-elles.
Voici dix raisons pour lesquelles la science des données restera toujours partie intégrante de la culture et de l'économie du monde:
- La science des données aide les marques à comprendre leurs clients de manière améliorée et renforcée. Les clients sont l'âme et la base de toute marque et ont un grand rôle à jouer dans leur réussite et leur échec. Grâce à l'utilisation de la science des données, les marques peuvent se connecter avec leurs clients de manière personnalisée, garantissant ainsi un meilleur pouvoir et engagement de la marque.
- L'une des raisons pour lesquelles la science des données gagne autant d'attention est qu'elle permet aux marques de communiquer leur histoire d'une manière aussi attrayante et puissante. Lorsque les marques et les entreprises utilisent ces données de manière complète, elles peuvent partager leur histoire avec leur public cible, créant ainsi une meilleure connexion avec la marque. Après tout, rien ne se connecte avec les consommateurs comme une histoire efficace et puissante, qui peut inculquer toutes les émotions humaines.
- Le Big Data est un nouveau domaine qui ne cesse de croître et d'évoluer. Avec autant d'outils développés, presque régulièrement, les mégadonnées aident les marques et les organisations à résoudre des problèmes complexes en informatique, en ressources humaines et en gestion des ressources de manière efficace et stratégique. Cela signifie une utilisation efficace des ressources, matérielles et immatérielles.
- L'un des aspects les plus importants de la science des données est que ses conclusions et résultats peuvent être appliqués à presque tous les secteurs comme les voyages, les soins de santé et l'éducation, entre autres. Comprendre les implications de la science des données peut grandement aider les secteurs à analyser leurs défis et à les relever de manière efficace.
- La science des données est accessible à presque tous les secteurs. Il existe aujourd'hui une grande quantité de données dans le monde et leur utilisation appropriée peut signifier le succès et l'échec des marques et des organisations. L'utilisation appropriée des données détiendra la clé pour atteindre les objectifs des marques, en particulier dans les temps à venir.
Cela dit, la science des données joue un rôle primordial dans le fonctionnement et le processus de croissance des marques. Être un data scientist est donc une position de choix pour toute personne car elle a la lourde tâche de gérer les données et de fournir des solutions à leurs problèmes, à la fois à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation.
Aujourd'hui, les data scientists ouvrent de nouveaux horizons en termes d'expérimentation et de recherche. Ils expérimentent des technologies de collecte de renseignements et développent des modèles et des algorithmes sophistiqués, afin d'aider les marques à relever certains des plus grands défis auxquels elles sont confrontées. Un scientifique des données exercera des fonctions et des rôles majeurs, dont certains sont les suivants:
- Reliez des données nouvelles et différentes pour proposer des produits qui répondent aux aspirations et aux objectifs de leurs clients cibles
- Utilisez les données du señor pour détecter les conditions météorologiques et réacheminer les chaînes d'approvisionnement
- Découvrez les fraudes et les anomalies sur le marché
- Faites progresser la vitesse à laquelle les ensembles de données sont accessibles et intégrés
- Identifier la meilleure façon innovante d'utiliser Internet pour que les marques puissent saisir les opportunités de manière globale
Alors que la vente au détail est un domaine où la science des données peut avoir d'énormes implications. Prenons par exemple le cas où l'ancienne génération se souvient avoir eu une interaction étonnante avec le commerçant local.
Ce commerçant a su répondre à tous les besoins du client de manière personnalisée. Avec le temps cependant, cette attention personnalisée s'est perdue dans l'émergence et la croissance des supermarchés.
Cependant, l'analyse de données peut aider les marques à créer cette connexion personnelle avec leurs clients. En utilisant la science des données, les marques devront développer une meilleure et profonde compréhension de la façon dont les clients utilisent leurs produits.
Cela signifie que les détaillants compétitifs devront acquérir une meilleure compréhension de la façon dont les clients utilisent leurs produits. L'efficacité signifie que les détaillants devront faire correspondre le bon produit au bon client, malgré le fait que ces deux objets évoluent constamment.
Quel est l'avenir de la science des données et du data scientist?
Ainsi, alors que la vente au détail est un domaine tangible où les effets de la science des données sont clairement visibles, la science des données peut également avoir des implications profondes dans d'autres domaines. Il s'agit notamment des soins de santé, de l'énergie et de l'éducation.
Parce que ces domaines sont en constante évolution, l'importance de la science des données augmente également rapidement.
Dans le domaine de la santé, de nouveaux médicaments sont constamment découverts d'une part et il est nécessaire de mieux soigner les patients d'autre part.
La science des données avec son utilisation de méthodes et de techniques peut aider le secteur de la santé à trouver des solutions qui aident à porter les soins et la satisfaction des patients au niveau supérieur.
L'industrie des soins de santé est en constante évolution et la science des données peut les aider à mieux soigner les patients à toutes les étapes. Un autre domaine qui peut vraiment bénéficier de la science des données est l'éducation.
Avec la technologie comme les smartphones et les ordinateurs portables faisant partie intégrante du système éducatif, la science des données peut aider à créer de meilleures opportunités pour aider les élèves à apprendre et à améliorer leurs connaissances de manière constructive.
Un autre exemple de la manière dont la science des données peut aider la société est son application et son utilisation dans l'énergie. Le secteur de l'énergie est aujourd'hui à l'aube d'un changement et d'une transformation radicaux. Du pétrole au gaz en passant par les énergies renouvelables, nous devons trouver des moyens nouveaux et innovants d'utiliser l'énergie.
La science des données peut nous aider à relever les défis de la demande croissante et d'un avenir durable tout en garantissant les meilleures solutions. Cela signifie que les scientifiques des données devront proposer une large gamme de solutions pour relever les défis dans tous les secteurs.
Ce n'est pas une tâche facile et c'est pourquoi ils ont besoin des ressources et des systèmes qui les aideront à atteindre cet objectif. Dans tous les secteurs et toutes les économies, les scientifiques des données devront devenir des penseurs créatifs qui utilisent des outils haut de gamme pour créer des solutions pouvant être adoptées dans tous les secteurs verticaux.
Dans l'ensemble, les scientifiques des données représentent aujourd'hui l'avenir du monde. Ils deviendront bientôt une partie intégrante de l'organisation et aideront le monde à relever les principaux défis mondiaux, qui à leur tour peuvent avoir des impacts de grande envergure dans les pays.
C'est pourquoi le besoin de l'heure est de développer les compétences et la créativité des scientifiques des données à travers le monde afin qu'ils puissent aider les gens à découvrir la vie, les produits et les services d'une toute nouvelle manière.