Qu'est-ce que la science des données?
La science des données est le processus d'application des calculs scientifiques pour extraire des informations significatives du milliard et du billion d'octets de données en utilisant des méthodes statistiques appropriées.
La discipline qui fait le bouche à oreille de tous ces jours-ci. Le type qui a augmenté de façon exponentielle ces dernières années en raison des énormes volumes de données générées à partir de plusieurs sources.
Plus loin dans cet article, nous verrons comment la science des données a affecté nos vies et comment vous pouvez également être un Data Scientist avec la bonne attitude et maîtrisant les compétences spécifiques requises pour cela.
Définition
Il y a un débat massif sur la définition exacte de la science des données. Avec le recul, il n'y a pas de définition formelle qui pourrait être attachée à l'écosystème, et différents domaines perçoivent la Data Science différemment.
Supposons que toute personne travaillant en tant qu'ingénieur logiciel qualifie souvent la visualisation de données en utilisant un outil comme un rôle de Data Science, tandis qu'une personne travaillant dans le secteur de la santé et traitant des données sensibles de patients pour prédire le cancer à partir des cellules, qualifierait ce travail de Data Scientist .
En termes simples, en raison de la diversité de son application, est défini différemment par des personnes appartenant à des domaines différents, mais tous pointent vers cette chose - extraire des informations des données à l'aide de certaines méthodes.
Les différents sous-ensembles de la Data Science
Il s'agit d'un mélange de mathématiques et de statistiques, d'apprentissage automatique, de connaissances du domaine, d'informatique et de développement de logiciels.
Les mathématiques et les statistiques sont au cœur, car tout, de l'analyse exploratoire des données à la construction de modèles, nécessite de traiter des nombres, des vecteurs, des probabilités, etc.
Le Machine Learning pourrait être divisé en Deep Learning et Artificial Intelligence, et c'est le sous-ensemble de construction de modèles de Data Science. De plus, des compétences essentielles en développement de logiciels et en informatique sont jugées nécessaires pour postuler dans ces domaines.
Enfin, la connaissance de l'entreprise ou du domaine pourrait grandement contribuer à déterminer l'exactitude du résultat, car différentes entreprises utilisent des données différentes pour la prédiction et l'utilisation des bonnes données est de la plus haute importance pour vérifier la crédibilité de nos résultats.
Comprendre la science des données
C'est principalement la science utilisée pour découvrir les modèles cachés des données. Ces modèles ou idées cachés pourraient grandement contribuer à obtenir des résultats révolutionnaires dans plusieurs domaines et à améliorer la vie des gens. L'image ci-dessus montre les six étapes d'un flux de travail Data Science qui aide à faire des prédictions et à construire des modèles à utiliser dans la production. Il est décrit en détail dans la section suivante.
Travailler avec Data Science
Le travail en science des données serait divisé dans les catégories suivantes.
- Comprendre le problème - Il est essentiel que l'énoncé du problème soit clair avant de plonger dans la partie de mise en œuvre réelle. La connaissance de ce qu'il faut découvrir est cruciale pour obtenir les bonnes données et obtenir la solution parfaite.
- Obtenir les bonnes données - Une fois le problème compris, il est impératif d'obtenir les bonnes données pour effectuer l'opération.
- Analyse exploratoire des données - On dit que quatre-vingt-dix pour cent du travail effectué par un scientifique des données est la lutte des données. Le terme de manipulation des données fait référence au nettoyage et au prétraitement des données avant de les alimenter vers le modèle. Les étapes consistent à vérifier les données en double, les valeurs aberrantes, les valeurs NULL et plusieurs autres anomalies qui ne relèvent pas de la convention des données souhaitées pour l'entreprise.
- Visualisation des données - Une fois les données nettoyées et prétraitées, il est nécessaire de visualiser les données pour trouver les bonnes fonctionnalités ou colonnes à utiliser pour notre modèle.
- Encodage catégorique - Cette étape est applicable aux cas où les entités en entrée sont catégorielles et devaient être transformées en numérique (0, 1, 2, etc.) pour être utilisées dans notre modèle car la machine ne peut pas travailler avec des catégories.
- Sélection du modèle - La sélection du bon modèle pour un énoncé de problème particulier est essentielle car chaque modèle ne peut pas s'adapter parfaitement à chaque ensemble de données.
- Utilisation de la bonne mesure - En fonction du domaine d'activité, la mesure qui déterminerait la perfection d'un modèle doit être sélectionnée.
- Communication - L'homme d'affaires, les actionnaires, ne comprennent souvent pas le savoir-faire technique de la Data Science, et il est donc essentiel de communiquer les résultats en termes simples à l'entreprise qui pourrait alors proposer des mesures pour atténuer les risques prévus.
- Déploiement - Une fois que le modèle est construit et que l'entreprise est satisfaite des résultats, le modèle peut être déployé en production et utilisé dans le produit.
Que pouvez-vous faire avec la science des données?
Il consomme rapidement notre vie quotidienne. Du réveil le matin au coucher, il n'y a pas un seul instant où les effets de la Data Science ne nous influencent. Examinons certains des usages de la science des données qui nous ont facilité la vie ces derniers temps.
Exemple 1:
YouTube est le mode de divertissement, de connaissances et d'actualités préféré dans notre vie quotidienne. Nous préférons regarder des vidéos plutôt que de parcourir des diapositives de longs articles. Mais comment sommes-nous devenus si addictifs sur YouTube? Qu'est-ce qui a rendu YouTube si unique et différent?
Eh bien, la réponse est simple. YouTube utilise nos données pour recommander les vidéos; nous aimerions voir ensuite. Il utilise un algorithme système de recommandation pour suivre nos modèles de recherche et en fonction de cela; son système d'intelligence nous montre ces vidéos qui sont quelque peu liées à celle que nous avons vue afin que nous soyons collés à la chaîne et continuions à naviguer à travers les autres vidéos.
Donc, fondamentalement, cela économise notre temps et notre énergie pour rechercher manuellement des vidéos qui pourraient nous être utiles en fonction de nos goûts.
Exemple 2:
Semblable à YouTube, le système de recommandation est également utilisé dans les sites Web de commerce électronique comme Netflix, Amazon.
Dans le cas de Netflix, on nous montre les émissions de télévision ou les films qui sont quelque peu liés à celui que nous avons regardé et économise ainsi notre temps pour rechercher des vidéos plus similaires.
En outre, Amazon recommande les produits en fonction de nos habitudes d'achat et affiche les produits que d'autres acheteurs ont achetés avec ce produit ou ce que nous pourrions acheter en fonction de nos habitudes ou habitudes d'achat.
Exemple 3:
L'une des percées majeures dans la science des données est Alexa d'Amazon ou Siri d'Apple. Souvent, nous trouvons fastidieux de naviguer sur notre téléphone pour trouver des contacts ou nous sentons paresseux pour mettre en place des sonneries d'alarme ou des rappels.
À cet égard, les systèmes d'assistant virtuel ne font tout le travail pour nous qu'en écoutant nos commandes. Nous informons Alexa ou Siri de ce que nous voulons et le système convertit notre voix naturelle en texte en utilisant la topologie de traitement du langage naturel (nous le verrons plus tard) et extrayons des informations de ce texte pour résoudre nos problèmes.
En termes simples, ces systèmes intelligents utilisent la terminologie Speech to Voice pour gagner du temps et résoudre nos problèmes.
Exemple 4:
La science des données a également facilité la vie des athlètes et des personnes impliquées dans les arènes sportives. L'énorme quantité de données disponibles de nos jours pourrait être utilisée pour analyser la santé et les conditions mentales d'un sportif afin de se préparer en conséquence pour un match.
De plus, les données pourraient être utilisées pour élaborer des stratégies et déjouer l'adversaire avant même le début du match.
Exemple 5:
La science des données a également facilité la vie dans le secteur de la santé. Les médecins et les chercheurs pourraient utiliser le Deep Learning pour analyser une cellule et empêcher une maladie de se produire en premier lieu.
Ils pourraient également prescrire des médicaments adéquats à un patient en fonction de la prédiction à partir des données.
Meilleures entreprises de science des données
Il est considéré comme le travail le plus demandé du 21e siècle avec des professionnels d'horizons différents se lançant dans le voyage pour devenir un Data Scientist.
De nos jours, presque toutes les entreprises tentent d'intégrer la science des données dans leurs produits pour simplifier le processus et accélérer les opérations pour garantir la précision en un temps optimal. La liste de ces sociétés est énorme et il serait injuste de les opposer les unes aux autres en termes de meilleures, car différentes sociétés utilisent les données pour diverses raisons.
Avec les États-Unis, le marché indien se développe et ne bénéficiera qu'aux professionnels à l'avenir. Voici quelques-unes des meilleures entreprises où Data Science a une utilisation exhaustive: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Les sites où vous pouvez trouver plusieurs ouvertures Data Science sont - LinkedIn, Indeed, Simply Hired et AngelList.
Quelle est la bonne audience pour apprendre les technologies de la science des données?
La science des données consiste à travailler avec des données, et chaque domaine utilise les données d'une manière ou d'une autre. Par conséquent, vous n'avez pas besoin d'appartenir à une discipline spécifique pour être Data Scientist.
Cependant, ce que vous devez faire, c'est un état d'esprit curieux et un empressement à tirer des enseignements des données.
Avantages de la science des données
- La science des données pourrait aider à atténuer les contraintes de temps et d'allocation budgétaire et à favoriser la croissance de l'entreprise.
- Résultats déterminés par machine de plusieurs tâches manuelles qui pourraient être meilleurs que les effets humains.
- Il aide à prévenir les défauts de paiement, utilisés dans la détection des fraudes, et plusieurs autres cas d'utilisation dans le domaine financier.
- Générez des informations à partir de données textuelles brutes et non structurées.
- Prédire les résultats futurs pourrait empêcher la perte financière de nombreuses grandes sociétés.
Compétences requises en science des données
L'image ci-dessus indique l'importance des compétences requises en fonction des différents rôles.
La programmation, la visualisation des données, la communication, l'intuition des données, les statistiques, la manipulation des données, l'apprentissage automatique, le génie logiciel et les mathématiques sont les compétences requises pour quiconque souhaite entrer dans l'espace Data Science.
Pourquoi devrions-nous utiliser la science des données?
L'utilisation de la science des données dans le monde universitaire et dans la vie réelle est très différente. Dans le monde universitaire, la science des données est utilisée pour résoudre plusieurs projets intéressants comme la reconnaissance d'image, la détection de visages, etc.
D'autre part, dans la vie quotidienne, la science des données est utilisée pour prévenir la fraude, la détection des empreintes digitales, la recommandation de produits, etc.
Périmètre de la science des données
Les opportunités ou la portée de la science des données sont illimitées. Comme le montre l'image ci-dessus, un professionnel peut jouer plusieurs rôles différents en science des données en fonction de ses compétences et de son niveau d'expertise.
Pourquoi avons-nous besoin de la science des données?
Une grande partie du travail effectué de nos jours est manuelle et prend beaucoup de temps et de ressources, ce qui entrave souvent le budget alloué au projet. Les grandes entreprises recherchent parfois des solutions pour optimiser ces tâches et s'assurer que les contraintes de budget et de ressources sont atténuées.
Il donne la possibilité d'automatiser les processus fastidieux et de produire des résultats exceptionnels qui n'auraient peut-être pas été possibles dans le travail manuel.
Comment cette technologie pourrait-elle vous aider à progresser dans votre carrière?
Cette enquête de Forbes montre que la Data Science est l'avenir et qu'elle est là pour rester. L'époque du travail manuel est révolue et la science des données automatisera chacune de ces tâches. Par conséquent, si vous souhaitez rester pertinent dans l'industrie à l'avenir, il est nécessaire que vous appreniez les différents aspects et augmentiez vos chances d'être toujours employé.
Conclusion
Si vous êtes diplômé ou professionnel, il est grand temps d'espérer sur le navire Data Science et de vous impliquer dans la communauté Data Science.
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