Introduction à la science des données
La science des données est l'un des emplois les plus dynamiques, les plus difficiles et les plus rémunérateurs de cette décennie. La question est donc de savoir ce qu'est la science des données. la science des données est un domaine interdisciplinaire (qui comprend plus d'une branche d'étude) qui utilise des algorithmes de statistiques, d'informatique et d'apprentissage automatique pour obtenir des informations à partir de données structurées et non structurées. Selon 'Economic Times', l'Inde a vu la demande de professionnels des sciences des données augmenter de plus de 400 pour cent dans divers secteurs industriels à un moment où l'offre de ces talents connaît une croissance lente.
Composantes principales de la science des données
Les principaux composants ou processus suivis dans l'introduction à la science des données sont les suivants:
1. Exploration des données
C'est l'étape la plus importante car cette étape prend le plus de temps. Environ 70% du temps est consacré à l'exploration des données. L'ingrédient principal de la science des données est les données, donc lorsque nous obtenons des données, il est rare que les données soient sous une forme structurée correcte. Il y a beaucoup de bruit dans les données. Le bruit signifie ici beaucoup de données indésirables qui ne sont pas nécessaires. Alors, que faisons-nous dans cette étape? Cette étape implique l'échantillonnage et la transformation des données dans lesquelles nous vérifions les observations (lignes) et les caractéristiques (colonnes) et éliminons le bruit en utilisant des méthodes statistiques. Cette étape est également utilisée pour vérifier la relation entre les différentes entités (colonnes) dans l'ensemble de données, par la relation que nous voulons dire si les entités (colonnes) dépendent les unes des autres ou indépendantes les unes des autres, s'il manque des valeurs dans les données ou pas. Donc, fondamentalement, les données sont transformées et préparées pour une utilisation ultérieure. C'est donc l'une des étapes les plus chronophages.
2. Modélisation
Donc, maintenant, nos données sont préparées et prêtes à l'emploi. Il s'agit de la deuxième étape où nous utilisons réellement des algorithmes d'apprentissage automatique. Ici, nous ajustons réellement les données dans le modèle. La sélection d'un modèle dépend du type de données dont nous disposons et des besoins de l'entreprise. Par exemple, la sélection de modèle pour recommander un article à un client sera différente du modèle requis pour prédire le nombre d'articles qui seront vendus un jour particulier. Une fois le modèle décidé, nous ajustons les données dans le modèle.
3. Test du modèle
C'est la prochaine étape et très importante en ce qui concerne les performances du modèle. Le modèle est testé avec des données de test pour vérifier la précision et d'autres caractéristiques du modèle et apporter les modifications requises dans le modèle pour obtenir le résultat souhaité. Si nous n'obtenons pas la précision souhaitée, nous pouvons à nouveau passer à l'étape 2 (modélisation), sélectionner un modèle différent, puis répéter la même étape 3 et choisir le modèle qui donne le meilleur résultat selon les besoins de l'entreprise.
4. Déployer des modèles
Une fois que nous obtenons le résultat souhaité par des tests appropriés conformément aux exigences de l'entreprise, nous finalisons le modèle qui nous donne le meilleur résultat selon les résultats des tests et déployons le modèle dans l'environnement de production.
Caractéristiques de la science des données
Les caractéristiques d'un data scientist sont les suivantes:
1. Compréhension commerciale
C'est la caractéristique la plus importante car à moins de comprendre l'entreprise, vous ne pouvez pas faire un bon modèle même si vous avez une bonne connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique ou des compétences statistiques. Un scientifique des données doit comprendre les besoins de l'entreprise et développer des analyses en conséquence. Ainsi, la connaissance du domaine de l'entreprise devient également importante ou utile.
2. Intuition
Bien que les mathématiques impliquées soient éprouvées et fondamentales, un scientifique des données doit choisir le bon modèle avec la bonne précision. Comme tous les modèles ne renonceront pas exactement aux mêmes résultats. Un data scientist doit donc ressentir quand un modèle est prêt pour le déploiement en production. Ils ont également besoin de l'intuition pour savoir à quel moment le modèle de production est périmé et doit être refactorisé pour répondre à l'évolution de l'environnement commercial.
3. Curiosité
La science des données n'est pas un nouveau domaine. Il a déjà existé auparavant, mais les progrès réalisés dans ce domaine sont très rapides et de nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes familiers sont constamment développées, car la curiosité d'un scientifique des données d'apprendre les technologies émergentes devient très importante.
Applications
Ici, dans l'introduction à la science des données, nous avons expliqué que les applications de la science des données sont énormes. C'est obligatoire dans tous les domaines. Voici des exemples de quelques secteurs où la science des données peut être utilisée ou utilisée activement.
1. Marketing
Il y a une énorme portée dans le marketing, par exemple, une stratégie de tarification améliorée Des entreprises comme Uber, les entreprises de commerce électronique peuvent utiliser des prix basés sur la science des données qui leur permettent d'augmenter leurs bénéfices.
2. Santé
Utiliser des données portables pour prévenir et surveiller les problèmes de santé. Les données générées par le corps peuvent être utilisées dans les soins de santé pour prévenir de futures urgences.
3. Banque et finance
Comme nous avons discuté de l'introduction à la science des données maintenant, nous allons poursuivre l'application des utilisations de la science des données dans le secteur bancaire pour la détection de la fraude, ce qui peut être utile pour réduire les actifs non performants des banques.
4. Politiques gouvernementales
Le gouvernement peut utiliser la science des données pour préparer de meilleures politiques afin de mieux répondre aux besoins des gens et à ce qu'ils veulent en utilisant les données qu'ils peuvent obtenir en menant des enquêtes et d'autres sources officielles.
Avantages et inconvénients de la science des données
Après avoir passé en revue tous les composants, les caractéristiques et la large introduction à la science des données, nous allons explorer les avantages et les inconvénients de la science des données:
Les avantages
Dans ce sujet d'introduction à la science des données, nous vous montrons également les avantages de la science des données. Certains d'entre eux sont les suivants:
- Il nous aide à obtenir des informations à partir des données historiques avec ses puissants outils.
- Il aide à optimiser l'entreprise, à embaucher les bonnes personnes et à générer plus de revenus, car l'utilisation de la science des données vous aide à prendre de meilleures décisions futures pour l'entreprise.
- Les entreprises peuvent mieux développer et commercialiser leurs produits car elles peuvent mieux sélectionner leurs clients cibles.
- L'introduction à la science des données aide également les consommateurs à rechercher de meilleurs produits, en particulier dans les sites de commerce électronique basés sur le système de recommandation basé sur les données.
Désavantages
Alors que nous avons étudié l'introduction à la science des données, nous allons de l'avant avec les inconvénients de la science des données:
Les inconvénients sont généralement lorsque la science des données est utilisée pour le profilage des clients et la violation de la vie privée des clients, car leurs informations, telles que les transactions, les achats et les abonnements, sont visibles par leurs sociétés mères. Les informations obtenues à l'aide de la science des données peuvent être utilisées contre un certain groupe, individu, pays ou communauté.
Articles recommandés
Il s'agit d'un guide d'introduction à la science des données. Ici, nous avons discuté de l'introduction à la science des données avec les principaux composants et caractéristiques de l'introduction à la science des données. Vous pouvez également consulter les articles suivants:
- Science des données vs visualisation des données
- Questions d'entretiens chez Data Science
- Science des données vs analyse des données
- Analyse prédictive vs science des données
- Algorithmes de science des données | Les types