La science des données est une combinaison interdisciplinaire d’inférence de données, d’algorithmes et de technologie pour résoudre des problèmes analytiquement complexes dans un secteur spécifique.
Les données sont au cœur de la science des données. Une masse initiations brutes, qui sont diffusées et stockées dans les référentiels de données de l’entreprise. Il y a beaucoup à apprendre de son utilisation et cela peut vous donner des informations précieuses.
Pour mieux comprendre la science des données et comment l’exploiter, il est également important de connaître d’autres concepts connexes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique. Ces concepts sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il y a des nuances.
Comment la science des données transforme l’entreprise
Les entreprises utilisent la science des données pour améliorer les produits et services des organisations, leur donnant ainsi un avantage concurrentiel. Les cas d’utilisation de la science des données et de l’apprentissage automatique sont les suivants :
- Une efficacité accrue en analysant les tendances du trafic, des conditions météorologiques et d’autres facteurs, afin que les entreprises de logistique, par exemple, puissent augmenter la vitesse de livraison et réduire les coûts.
- Renforcer le diagnostic en analysant les données des tests médicaux et des symptômes afin que les médecins puissent détecter rapidement les maladies et les traiter d’une manière efficace.
- Innovation commerciale en créant des recommandations pour les clients en fonction des achats précédents.
- Améliorer la Supply Chain en prévoyant le moment où l’équipement tombera en panne
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
En tant que discipline, la science des données est moderne. Elle provient des domaines de l’analyse statistique et de l’exploration de données.
La tâche d’un Data scientist est de développer des stratégies pour analyser les données, préparer les données pour l’exploration, la visualisation des données et la création de modèles avec des données à l’aide de langages de programmation.
Un data scientist n’opère pas seul. En fait, la science des données fonctionne mieux lorsque l’équipe y travaille. Outre un expert en données, cette équipe peut comprendre un analyste métier qui identifie le problème, un ingénieur des données qui prépare et fournit des données pour la disponibilité des données, un ingénieur informatique qui supervise les opérations et l’infrastructure de base et un développeur d’application qui publie des échantillons ou des résultats d’analyse dans des applications et des produits.
