Data Science

Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science est une forme de statistique appliquée qui intègre des
éléments de sciences informatiques et de mathématiques pour tirer des
enseignements utiles, aussi appelés insights, aussi bien à partir de données
quantitatives que de données qualitatives.

Les outils et technologies utilisés en Data Science comprennent des
algorithmes et des frameworks de machine learning, ainsi que des langages de
programmation et des bibliothèques de visualisations.

Un data scientist combine la programmation, les mathématiques et la
connaissance du domaine pour répondre à des questions en s’appuyant sur des
données.

Pourquoi la Data Science est-elle importante ?

Les pratiques de la Data Science permettent aux entreprises de rester
compétitives et plus productives.

Celles qui donnent la priorité à la Data Science mettent au jour des tendances
et des opportunités qui n’auraient pas été décelées si elles n’avaient pas
choisi d’exploiter les données à leur disposition. Les insights obtenus grâce
à la Data Science peuvent avoir un impact considérable sur les résultats.

La Data Science permet de faire émerger des informations utiles en exploitant
des ensembles de données de toute taille. Bien que de grandes quantités de
données soient nécessaires pour entraîner les systèmes d’intelligence
artificielle (IA), la Data Science est utile même avec de petits ensembles de
données.

Par exemple, les détaillants avaient l’habitude de prévoir les stocks de leurs
magasins en se basant sur les ventes de points de vente similaires. Lorsque la
pandémie de COVID-19 a entraîné la fermeture des commerces, les détaillants
ont dû revoir leurs méthodes de prévision, car la quantité et le type de
données disponibles avaient changé.

Lorsqu’il n’y a qu’une petite quantité de données à observer, la Data Science
utilise des pratiques telles que l’augmentation des données, la génération de
données synthétiques, l’apprentissage par transfert et l’apprentissage
d’ensemble pour fournir des informations exploitables.

La Data Science permet également à une entreprise de renforcer sa capacité de
résilience. Dans ce monde technologique en perpétuelle évolution, où les
choses peuvent changer à tout moment, il faut être capable de s’adapter et de
réagir rapidement pour survivre. La Data Science est un allié précieux à cet
égard.

De nombreuses entreprises y ont recours, et il existe de nombreux cas d’usage
possibles dans les différents secteurs d’activité. Celles qui n’en tirent pas
parti risquent de prendre du retard, voire de cesser toute activité.

Cycle de vie de la Data Science

Il s’agit d’un processus cyclique. Le cycle de vie peut être décomposé en
plusieurs étapes :

Expertise du sujet: quand il débute, le data scientist doit avoir des connaissances de base sur le sujet ou le problème qu’il
tente d’explorer afin de pouvoir poser des questions pertinentes. La Data Science cherche par nature à expliquer pourquoi les choses sont ce qu’elles sont. Une expertise de base sur le sujet fait ressortir la nécessité d’un projet de Data Science et conduit à des décisions plus fiables, fondées sur les données.

Acquisition de données: l’étape suivante consiste à collecter les bonnes données pour mieux répondre à la question posée. Les données peuvent se trouver à différents endroits ou être difficiles d’accès selon les compétences de la personne concernée. Mais le succès du reste du processus de Data Science dépend de la qualité des données collectées lors de cette étape ainsi que de la qualité de leur préparation.

Préparation des données: la préparation des données est l’étape la plus longue, et sans doute la plus importante, du cycle de vie de la Data Science. Comme le dit l’adage bien connu en informatique, « garbage in, garbage out », si vous fournissez des données de mauvaise qualité en entrée, vous obtiendrez des résultats de mauvaise qualité. Les données doivent être correctement nettoyées et fusionnées avant d’être analysées. Il peut s’agir d’intégrer des sources de données différentes, de traiter les valeurs manquantes et les valeurs hors normes, etc. Au cours de cette étape itérative, le data scientist
peut se rendre compte qu’il doit revenir en arrière et recueillir davantage de données.

Exploration des données: l’exploration des données consiste à identifier et à comprendre des tendances dans un ensemble de données. Une fois que les données sont nettoyées et exploitables, les data scientists peuvent prendre le temps de se familiariser avec et formuler des hypothèses à tester. Il s’agit d’une autre étape itérative dans un processus itératif, et un data scientist peut avoir besoin de prendre du recul pour effectuer un nettoyage et une fusion supplémentaires en fonction de ses découvertes. Cela implique de revoir les attributs spécifiques de chaque point de données, ou « caractéristiques » de l’ensemble de données, et de déterminer si la fusion supplémentaire et les transformations de données ont produit de nouvelles caractéristiques intéressantes. La création de nouvelles caractéristiques dans les données, ce que l’on appelle souvent « ingénierie des caractéristiques », a généralement lieu lors de l’interaction entre les étapes d’exploration et de préparation des données.

Modélisation prédictive et évaluation: près l’exploration, le data scientist peut commencer à entraîner des modèles prédictifs. La modélisation prédictive et l’évaluation peuvent souvent se combiner à l’exploration des données. Dès qu’il commence cette étape, il est susceptible de remarquer des changements à propos des caractéristiques présentes dans l’ensemble de données et de revenir encore une étape en arrière pour répéter l’ingénierie des caractéristiques. Il faut évaluer les modèles au fur et à mesure qu’ils sont prêts. Un data scientist doit continuer à les tester et à les
affiner jusqu’à ce que l’un d’eux lui convienne.

Interprétation et déploiement: l’aboutissement de tout ce travail peut être une interprétation des données et des résultats. Le
data scientist utilise alors le modèle et toutes les analyses qu’il a menées tout au long du cycle de vie pour répondre à la question de départ. Le modèle peut aussi être destiné à être déployé pour aider les équipes à prendre des décisions guidées par les données ou à automatiser un processus. Si c’est ce que vous décidez de faire, n’oubliez pas l’étape suivante : la surveillance.

Surveillance: une fois le modèle déployé, il doit être vérifié et entretenu, afin qu’il continue de fonctionner correctement même s’il reçoit de nouvelles données. La surveillance est nécessaire, de façon à être en mesure d’ajuster le modèle lorsque les données changent en raison de modifications du comportement ou d’autres facteurs.

Répétition: le cycle se répète, que l’objectif final soit ou non l’interprétation immédiate ou le déploiement à plus long terme. Le résultat final de tout projet de Data Science doit être d’apprendre quelque chose de nouveau sur le sujet ou le problème exploré, ce qui permet d’accroître l’expertise et conduit ensuite à de nouvelles questions plus pointues.

La Data Science dans différents secteurs

Les entreprises utilisent la Data Science tous les jours pour améliorer leurs produits et leurs opérations internes. Presque tous les types d’activité, tous
secteurs confondus, peuvent en tirer parti.

Voici quelques exemples :

• Un éditeur de logiciels utilise des modèles de recommandation pour établir des correspondances entre les clients éligibles et les produits, nouveaux ou existants, dans le domaine de l’énergie
• Une entreprise de services financiers utilise des modèles de machine learning pour toucher des clients potentiels qui ont pu être oubliés par les institutions bancaires traditionnelles
• Un service d’autopartage utilise des modèles de tarification dynamique pour suggérer des prix aux personnes qui proposent et louent des véhicules
• Un établissement d’enseignement supérieur combine des données provenant de relevés de notes, de résultats de tests standardisés, de données démographiques et autres pour identifier les étudiants qui risquent de ne pas obtenir leur diplôme
• Une entreprise Fintech utilise une combinaison d’outils de recherche de données complexes et d’algorithmes de décision pour déterminer si une personne qui demande un prêt est malhonnête

Découvrez chacun de ces cas d’usage dans ce livre blanc intitulé
Data Science en pratique : cinq applications courantes.

Business Intelligence et Data Science

Si la Data Science peut être mise en œuvre pour différents aspects
commerciaux, elle a une portée plus large, avec des méthodes plus diverses,
que la Business Intelligence (BI).

La Business Intelligence exploite les outils de statistique et de
visualisation sur des données structurées traditionnelles pour décrire et
présenter les tendances actuelles et historiques dans un format facile à
utiliser et à comprendre.

La Data Science utilise ces approches ainsi que le machine learning sur des
données structurées et non structurées pour examiner de près les relations et
découvrir des résultats probables ou des actions optimales.

Alors que la Business Intelligence produit généralement une sorte de rapport
ou de tableau de bord destiné à informer un être humain qui prendra la
meilleure décision possible, la Data Science fournit des décisions et des
actions qui peuvent être exécutées directement.

Qui peut utiliser la Data Science ?

Contrairement à ce que beaucoup pensent, les data scientists ne sont pas les
seuls à utiliser la Data Science. En réalité, c’est à la portée de tout le
monde. Grâce aux progrès technologiques, la Data Science ne nécessite plus de
compétences en codage ou d’expertise en statistiques. Le « glisser-déposer »
est une méthode désormais largement acceptée et viable, ce qui permet aux
analystes et autres utilisateurs des données de créer et de déployer eux aussi
des modèles à grande échelle. Ces « citizen data scientists », ou utilisateurs
capables d’effectuer des analyses avancées sans connaître les subtilités des
processus en back-end, constituent une catégorie de talents très prisée.

Comme la Data Science est très demandée, que les data scientists traditionnels
ont souvent des attentes salariales élevées et qu’il y a un risque de pénurie
parce qu’ils sont peu nombreux, les citizen data scientists ont la cote. Avec
les contrôles appropriés en place, ils peuvent grandement accélérer la
production de modèles dans n’importe quelle entreprise, et contribuer à
générer des insights et des revenus qui seraient sinon impossibles.

Comment bien démarrer avec la Data Science

Alteryx APA™
vous permet de créer des workflows automatisés et reproductibles qui peuvent
faciliter et optimiser le processus de Data Science au sens large. L’accès aux
données, la préparation, la modélisation et le partage des résultats d’analyse
se font au même endroit, sur une plateforme facile à utiliser.

Vous pouvez également découvrir comment
intégrer Alteryx à Snowflake
, un outil de stockage et d’analyse de données basé dans le cloud, grâce à
notre Kit de démarrage. Cette intégration permet de tirer facilement profit de
l’analytique et de la Data Science dans le cloud.

Nous proposons également le programme Advancing Data & Analytics Potential
Together (ADAPT) aux personnes qui viennent d’obtenir leur diplôme ou aux
spécialistes des données sans emploi. Vous aurez accès à des cours gratuits
sur la Data Science et l’analytique, à une licence Alteryx Designer, à une
assistance virtuelle individualisée proposée par nos partenaires Associate, et
bien plus encore.
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