Publié le: 29/12/2021 Publié par: Virginie Delmotte Commentaires: 0
data science

 

Également appelée science des données, la data science est une science dont le but est de résoudre des problèmes analytiques complexes en utilisant les données de façon créative. La finalité est de générer de la valeur pour les entreprises. La data science est un mélange disciplinaire comprenant le développement d’algorithmes, la data inférence et la technologie.

Processus de mise en œuvre de la data science

Pour mettre en œuvre la data science, il est nécessaire de respecter tout un processus. Celui-ci est itératif et non linéaire.

Tout commence par la planification, c’est-à-dire la définition du projet et l’estimation de ses résultats potentiels. Après, il est nécessaire de créer un modèle de données. À cet effet, sachez que les data scientists ont l’habitude d’utiliser une diversité de bibliothèques open source ou d’outils de base de données afin de mettre en place des modèles réalistes.

Le modèle de données créé doit ensuite être évalué. Cela s’impose pour savoir s’il atteint un degré élevé de précision. Son déploiement se ferait ainsi en toute confiance. Quand le modèle de données est évalué, un ensemble complet d’indicateurs clés et de visualisations est généré, ce qui permet de mesurer ses performances par rapport aux nouvelles données. Cela favorise aussi son classement au fil du temps pour l’obtention d’un comportement optimal en production. Cette évaluation du modèle va au-delà des performances brutes afin de considérer le comportement de référence souhaité.

Dans le processus de mise en œuvre de la data science, le modèle de données créé doit être expliqué. Mais il faut reconnaître que l’explication de la mécanique interne des résultats d’un modèle n’est pas toujours évidente, même si cela est de plus en plus important. Pour le data scientist, il est primordial d’avoir des explications automatiques concernant la pondération relative et l’importance des facteurs entrant en ligne de comptes quand une prédiction est faite. En outre, des explications à propos des prédictions du modèle sont envisageables.

La phase de déploiement du modèle arrive ensuite. Sachez que l’intégration d’un modèle de data science est souvent compliqué. Mais ce déploiement peut être facilité si la mise en œuvre du modèle est pensée comme une API évolutive et sécurisée.

Sachez que le processus ne prend pas fin après avoir déployé le modèle. Une surveillance de celui-ci est impérative pour être certain de son bon fonctionnement. À un certain moment, les données sur lesquelles le modèle est formé peuvent ne plus être pertinentes pour les futures prévisions. C’est le cas par exemple dans la détection des fraudes. Il peut arriver que les criminels trouvent de nouvelles techniques de piratage des comptes. La surveillance du modèle permet d’intervenir rapidement pour apporter des changements.

Outils utilisés pour mettre en œuvre la data science

Les data scientists utilisent un certain nombre d’outils pour la mise en œuvre de la data science. Ceux-ci aident à créer, évaluer, déployer et surveiller les modèles de données, des actions qui sont parfois complexes.

Les outils de data science sont de plus en plus nombreux. Mais le plus souvent, les data scientists ont recours aux blocs-notes open source. Il s’agit d’applications web à partir desquelles il est possible, dans un même environnement, d’écrire et d’exécuter un code, de visualiser idéalement des données et de mettre en avant les résultats.

Les outils de stockage de données sont également utilisés régulièrement par les data scientists. Ils leur permettent de centraliser l’information, ce qui permet de mieux gérer, protéger et partager les données.

Aussi, pour faire de la data science, le recours à un outil de préparation de données est parfois indispensable. Les data scientists s’en servent pour obtenir des données traitées, normalisées et enrichies en cas de besoin afin de les rendre propres et exploitables.

En outre, les spécialistes des données utilisent très souvent des outils de visualisation de données qui permettent de savoir sous quelles formes sont les données à exploiter. En fonction des spécificités du projet et de l’objectif à atteindre, certains outils sont particulièrement recherchés par le data scientist.

Avantages de la data science pour les entreprises

La mise en œuvre d’un plan de data science est avantageuse pour les entreprises à plusieurs niveaux. Elle leur permet notamment de renforcer leur efficacité à partir de l’analyse des tendances du trafic, des conditions météorologiques et de bien d’autres facteurs. Aussi, la science des données favorise l’amélioration du diagnostic en analysant les données médicales ainsi que des symptômes, ce qui aide les médecins à vite détecter les maladies et à les traiter de la meilleure des manières. C’est également un excellent moyen pour détecter la fraude dans les services financiers, améliorer les ventes en faisant des recommandations et optimiser la Supply Chain par la prédiction du moment où l’équipement peut tomber en panne.

 

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