“Qu’est-ce que la data science ?” C’est une question fréquemment posée par des personnes non techniques qui s’interrogent sur le sujet de diverses revues et magazines scientifiques, et par des étudiants diplômés qui cherchent un sujet pour orienter leur doctorat en Data Science ou en Business Analytics. La data science est un domaine interdisciplinaire innovant qui applique des techniques scientifiques, des méthodes mathématiques, des systèmes, des algorithmes et des modèles pour extraire des informations et des idées pertinentes à partir de données volumineuses et complexes, puis appliquer ces informations et ces idées à un large éventail d’applications.
Les principaux domaines d’intérêt de ce champ sont l’informatique, les statistiques, l’apprentissage automatique, les soins de santé et l’économie. La data science a été introduite par Robert J. Cieri et John J. Maxwell au début des années 1970 comme un moyen de catégoriser et d’analyser de grands ensembles de données non organisées, dans l’espoir de découvrir des modèles et des relations à partir de données brutes ou non traitées.
C’est quoi la data science ?
La Data Science diffère des statistiques traditionnelles car elle s’intéresse à la visualisation des résultats de manière naturelle, sans utiliser de langages mathématiques ou de programmation machine complexes. Les réseaux neuronaux, les unités de traitement graphique et les modèles graphiques probabilistes sont des exemples d’outils utilisés pour la visualisation. Cette science cherche à atteindre la précision des modèles et des relations en trouvant les relations cachées par des techniques visuelles appropriées. La visualisation est généralement utilisée en conjonction avec d’autres formes de méthodes statistiques ou algorithmiques.
La Data Science peut être mise en œuvre sur différents types de machines, notamment des ordinateurs, des appareils mobiles, des scanners optiques, des réseaux de papier et de fibres optiques, des enregistreurs vidéo et des caméras numériques. Certaines applications dans le domaine de la data science nécessitent la génération de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent généraliser, anticiper et exécuter une demande future en attachant des connaissances sur les états antérieurs d’un événement à de nouveaux ensembles de données. Ces modèles peuvent alors être entraînés sur des entrées importantes ou très larges sans être réduits à des échantillons de très petite taille.
Parmi les exemples d’applications de ce type, citons les sociétés de services financiers qui analysent les données clients et financières afin d’offrir un meilleur service à la clientèle en fournissant un service plus personnalisé ; les services Internet qui utilisent des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle pour obtenir une qualité élevée en matière de latence, de bande passante et de sécurité des réseaux ; et les prestataires de soins de santé qui exploitent le big data pour rendre leur travail plus efficace et plus précis.
Que sont les algorithmes et leur application en Data Science ?
La data science utilise également des langages de programmation tels que Java, C++, MATLAB, Python, R et SQL. Les langages d’apprentissage automatique sont généralement utilisés pour former et prédire les comportements de données réelles. Cela inclut des choses comme le comportement des actions, les décisions d’achat de produits et la prise de décision humaine. Cependant, les chercheurs ont commencé à appliquer l’apprentissage automatique à un certain nombre de domaines à forte demande, notamment la congestion du trafic, la classification des images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, l’éducation en ligne, les soins de santé, le transport, la fabrication et la surveillance de l’environnement. Dans chacun de ces domaines, les chercheurs ont constaté que l’utilisation à grande échelle des technologies du langage informatique permet d’accroître la qualité des données produites, ainsi que de réduire la quantité de données gaspillées.
La technologie informatique a également ouvert la voie à ce que l’on appelle le calcul scientifique, qui est utilisé par les scientifiques pour résoudre des problèmes en manipulant de grandes bases de données. Les deux principales techniques de calcul scientifique sont l’apprentissage supervisé et l’intelligence artificielle. L’apprentissage supervisé utilise des ensembles supervisés d’informations, comme des bases de données. L’intelligence artificielle diffère de l’apprentissage automatique traditionnel car elle modélise un problème de manière non supervisée, sans supervision ou “forçage” du comportement souhaité. Les chercheurs qui développent ce qu’on appelle l’intelligence artificielle utilisent, entre autres, l’apprentissage profond, les algorithmes avides, l’apprentissage contradictoire, les entrées supervisées et non étiquetées.
La data science est un autre domaine d’étude. Dans ce domaine d’étude, les informaticiens utilisent des méthodes mathématiques pour tenter de résoudre certains problèmes commerciaux ou de santé au moyen de formulations mathématiques complexes. Par exemple, la quête d’un médicament capable de guérir la maladie d’Alzheimer se poursuit, mais les scientifiques ont mis au point ce que l’on appelle un algorithme d’apprentissage automatique. L’algorithme d’apprentissage automatique prend des données du monde entier et tente de résoudre l’énigme en utilisant diverses formulations mathématiques. L’apprentissage profond utilise l’exploration de données, où les techniques d’exploration de données sont appliquées à une très grande base de données afin de faire des prédictions sur ce qui va se passer ensuite.
Pourquoi utiliser la data science ?
La data science peut être utilisée pour soutenir n’importe quel domaine, de la connaissance des affaires aux soins de santé. L’exploration de données peut fournir des informations commerciales par l’optimisation de mots clés ou de phrases. L’intelligence artificielle peut fournir des informations commerciales grâce à des données supervisées et non étiquetées extraites de diverses sources. La data science peut apporter des solutions à toutes les entreprises. Elle peut même être appliquée pour le plaisir, comme par exemple ce qu’est la Data Science pour les enfants. Mais comment suivre une formation data science ?
