Entre mathématiques et informatique, la science des données est une discipline d’expertise technique d’une précision absolue. Le data scientist exploite et analyse de grandes quantités de données afin d’en extraire des pistes de réflexion prédictives. Une formation data science vous apporte alors toutes les bases de compétences nécessaires pour exercer le métier d’analyste de données.
Data Science : une expertise de l’analyse des données
Le terme « science des données » a été inventé par l’informaticien américain Jim Gray en 1998. Utilisé depuis lors pour décrire un large éventail d’activités, des statistiques traditionnelles à l’apprentissage automatique, ainsi que l’exploration de données. L’objectif de la science des données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données brutes. Ainsi, les scientifiques spécialisés dans l’analyse des données sont chargés d’extraire des condensés d’informations et de les transformer en data exploitables.
La science des données est une expertise particulièrement recherchée par de nombreuses entreprises, tel que le précise datarockstars.ai. Les scientifiques des données sont responsables de l’analyse et du développement de solutions basées sur l’ensemble des informations détenues et récoltées : infographie, statistiques, enquêtes, ou encore, archives documentaires. Ces spécialistes ont pour objectif la conception et l’élaboration de modèles d’information en se basant sur les données exploitées. Ces dernières sont ensuite utilisées dans la mise en place de stratégies de prédictions et des recommandations quant aux décisions de gestion d’entreprise. Le rôle d’un scientifique des données consiste ainsi à analyser de grandes quantités de données et d’en extraire des modèles de réflexion.
Big Data : du volume des données à la réflexion prédictive
Le Big Data est un terme utilisé pour décrire de grands volumes de données qui sont collectés et stockés, dans le domaine de la Data Science.
Il peut être utilisé à diverses fins, telles que le marketing, l’informatique décisionnelle et l’analyse prédictive. Le terme « mégadonnées » a été inventé dans les années 1990 par Doug Laney pour désigner la grande quantité d’informations générées par les nouvelles technologies telles que les capteurs, les enregistreurs vidéo numériques et les applications Web. Et, le terme « mégadonnées » est couramment employé pour décrire à la fois la collecte de ces informations et leur analyse.
Ainsi, la notion de mégadonnées fait référence aux ensembles de données volumineux et complexes à traiter à l’aide d’applications de traitement de données traditionnelles. Ces mégadonnées sont souvent non structurées et peuvent se présenter sous la forme de texte, d’images, d’audio, de vidéo, de chiffres, de statistiques, etc.
Dans sa définition simplifiée, le Big data regroupe les trois V » : volume, variété et vélocité. Le volume fait référence à la taille même des grands ensembles de données allant de téraoctets à pétaoctets (1 To = 1024 Go). La variété est inhérente aux différents types de contenu dans un ensemble de données qui peuvent inclure des informations structurées et non structurées. Et, la vélocité est liée à la vitesse à laquelle de nouvelles informations sont générées par les utilisateurs ou les appareils ; certaines sources estimant que 2,5 quintillions d’octets de nouvelles informations sont créés chaque jour.
Se former en data science : une véritable perspective professionnelle
La science des données est une branche des mathématiques qui traite de la collecte, de l’organisation et de l’analyse des données. C’est un domaine multidisciplinaire qui comprend les statistiques, l’informatique, et l’ingénierie de l’information. Sur le marché du travail, les recruteurs apprécient les profils de candidats ayant une expertise technique pointue dans le traitement des métadonnées. Mais également, des candidats possédant une formation data science spécifique, que celle-ci ait été réalisée en e-learning ou en présentiel.
Les perspectives de carrière dans la science des données permettent aux candidats de postuler au sein des grandes entreprises, mais également de travailler pour le compte d’organisations gouvernementales. Pour cela, les principales compétences à maîtriser sont :
- les statistiques ;
- l’apprentissage automatique ;
- et l’exploration de données via des langages de programmation comme Python ou R.
Pour construire sa carrière professionnelle, l’analyste de données a aussi la possibilité de créer son propre cabinet de conseil et intervenir en tant qu’expert indépendant. Dans ce cas, sa grande flexibilité lui permet de s’adapter à tous les domaines d’activité : aéronautique, politique, économique, industrie, numérique, etc.