Qu'est-ce que la science des données ? Définition, exemples, emplois, et plus encore

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La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des algorithmes, des procédures et des processus pour examiner de grandes quantités de données afin de découvrir des modèles cachés, de fournir des indications et d'orienter la prise de décision. Pour créer des modèles de prédiction, les data scientists utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour trier, organiser et extraire des informations à partir de données structurées et non structurées.

La science des données est un domaine en plein essor qui s'applique à de nombreux secteurs d'activité et qui offre de nombreuses possibilités d'emploi, de la recherche à l’ingénierie informatique. Découvrez comment utiliser la science des données dans le monde réel, les perspectives d'emploi dans ce domaine, les compétences requises et les diplômes nécessaires pour décrocher un emploi.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude des données, tout comme la biologie marine est l'étude des formes de vie biologique vivant dans la mer. Les data scientists posent des questions sur des ensembles de données spécifiques et utilisent ensuite l'analyse de données et l'analyse avancée pour trouver des modèles, créer des modèles prédictifs et développer des connaissances qui guident la prise de décision au sein des entreprises.

Comment la science des données évolue-t-elle dans les sciences ?

Dans les sciences, la science des données a tendance à prendre de l’importance, notamment dans le génie génétique et le calcul, la biologie des systèmes artificiels et même les réseaux neuronaux artificiels. En outre, la science des données, dans le domaine des soins de santé, modifie la manière dont les patients sont diagnostiqués et traités afin de créer des approches personnalisées plus efficaces.

Applications de la science des données

Bien que la science des données s'attache souvent à donner un sens à des points de données abstraits, son impact se fait sentir concrètement dans le monde d'aujourd'hui. Des exemples de services basés sur la science des données ou alimentés par la science des données peuvent être trouvés tout autour de nous. En voici quelques-uns que vous avez peut-être vus.

1. Soins de santé

Les applications de la science des données sont particulièrement bénéfiques pour les soins de santé, où elles sont utilisées à des fins très diverses, notamment :

• L'analyse d'images médicales

• La génomique et la génétique

• La recherche et le développement en pharmacie

• Les chatbots médicaux et les assistants virtuels

Même les opérations médicales ont bénéficié des innovations de la science des données. Grâce à une série de méthodes et de frameworks, tels que MapReduce, la science des données a été utilisée pour identifier les tumeurs malignes, les sténoses artérielles et la délimitation des organes. Les machines à vecteurs de support (SVM), l'indexation des images de soins de santé basée sur le contenu et l'analyse par ondelettes font partie des approches d'apprentissage automatique utilisées pour classer les textures solides.

Qu'est-ce que la science des données en IA ?

La science des données utilise des méthodes et des outils statistiques pour tirer des informations à partir de différents types de données. L'intelligence artificielle va plus loin, en utilisant les données pour résoudre des problèmes et « apprendre » d'une manière qui imite la cognition humaine. La science des données et l'intelligence artificielle sont toutes deux impliquées dans l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et les processus d'assurance qualité des données, entre autres applications.

2. Le commerce électronique

La science des données a eu un impact sur le secteur du commerce électronique de diverses manières, en aidant les entreprises à identifier leurs marchés cibles, à anticiper les biens et les services et à optimiser la formation des prix. Le traitement du langage naturel (NLP) et les moteurs de recommandation, en particulier, se sont révélés extrêmement bénéfiques pour les entreprises de commerce électronique qui emploient ces méthodes pour analyser les achats des clients et se faire une idée des stratégies de croissance potentielles. En outre, les professionnels utilisent souvent le NLP pour analyser des textes et des enquêtes en ligne, ce qui aide les entreprises à fournir des services de qualité à leurs clients.

3. Les transports

La science des données a été au cœur de certaines des innovations les plus marquantes dans le domaine des transports au cours des deux dernières décennies.

Si les véhicules autonomes sont probablement le développement de la science des données qui attire le plus l'attention dans le monde des transports, les data scientists ont également joué un rôle fondamental dans la production de statistiques sur la consommation de carburant, l'analyse du comportement des conducteurs et le suivi des performances des véhicules. En combinant l'apprentissage par renforcement et l'automatisation, les constructeurs automobiles pourraient créer des véhicules plus intelligents et plus sûrs empruntant de meilleurs itinéraires.

Salaire et perspectives d'emploi en science des données

Les data scientists gagnent un salaire supérieur à la moyenne et ont des perspectives d'emploi positives. Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen des data scientists est de € 48 000 en décembre 2024 [1]. En outre, France Stratégie prévoit que les data scientists, ainsi que d'autres emplois dans le domaine de l'informatique et de l’étude de données, connaîtront une croissance de 26 pour cent entre 2019 et 2030, ce qui se traduira par environ 115 000 créations de postes [2].

Emplois en science des données

Il existe de nombreux emplois dans le domaine de la science des données. Parmi les postes les plus courants, citons

• Data analyst

• Ingénieur en machine learning

• Ingénieur data

• Data scientist

• Administrateur de base de données

• Business analyst

• Analyste produit

• Analyste financier

• Développeur data

Formation requise

Pour prétendre à un poste de data scientist débutant, vous devrez très probablement être titulaire d'un master ou d’un diplôme d’ingénieur informatique avec une spécialisation en statistique ou en big data.

Certifications courantes

Que vous souhaitiez obtenir une certification par l'intermédiaire d'une université agréée, acquérir une formation supplémentaire en tant que jeune diplômé, améliorer vos compétences relatives aux produits d’une entreprise ou mettre en valeur vos compétences en matière d'analyse de données, il existe probablement un programme de certification utile pour vous. Les certifications suivantes sont couramment acquises pour une carrière dans la science des données :

• Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer

• Dell EMC Data Science Track (EMCDS)

• Google Professional Data Engineer Certification

• IBM Data Science Professional Certificate

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

• Open Certified Data Scientist (Open CDS)

• SAS Certified Data Scientist (en anglais)

• Tensorflow developer Certificate

Compétences et outils en science des données

Les data scientists doivent disposer d'un ensemble de compétences techniques et professionnelles bien affûtées pour s'assurer qu'ils font le meilleur travail possible. Voici quelques-unes des principales compétences dont vous aurez besoin pour réussir.

Compétences humaines

• Réceptivité/ouverture d'esprit

• Communication

• Empathie

• Professionalisme

• Esprit d'équipe

• Capacité d’innover

Compétences techniques

• Algèbre linéaire

• Techniques du machine learning techniques

• Calcul à plusieurs variables

• Statistiques

• Compréhension des algorithmes

• Création et maintenance d'algorithmes

• Ensembles de données pour la recherche d'informations

Les outils

Les data scientists sont des décideurs clés chargés d'évaluer et de manipuler des quantités massives de données organisées ou non. Pour ce faire, ils utilisent une variété d'outils et de langages informatiques, dont les plus courants sont des programmes tels que SAS, Excel, Tableau, et Apache Spark [3].

Poursuivre l’étude de la science des données

La science des données combine des outils statistiques, des méthodes analytiques, des algorithmes d'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et votre expertise en la matière pour obtenir des informations sur vos données. Ceci peut éclairer votre prise de décision et les prochaines étapes.

La première étape pour entrer dans le domaine de la science des données est d'acquérir les compétences techniques dont vous avez besoin pour le travail. Si vous débutez, vous pouvez envisager l’IBM Data Science Certificat Professionnel pour acquérir des compétences en science des données très demandées comme Python, SQL, la visualisation des données, et plus encore, en moins de six mois. Ce certificat professionnel, qui s'adresse aux débutants, ne nécessite aucune expérience ou formation préalable.