Le Blog Data par Lizeo
Qu'est ce que la science des données ?
L’utilisation de la science des données (aussi appelé Data Science) est bénéfique pour prendre des décisions et faire des projections commerciales en connaissance de cause en utilisant l’analyse prédictive, l’analyse prescriptive ainsi que le machine learning. Un data scientist utilise sa connaissance des statistiques et des modèles associés pour explorer et découvrir des données brutes à l’aide d’une variété d’algorithmes statistiques.
La création d’algorithmes et l’examen des données sous différents angles permettent à un data analyst ou à un data engineer d’identifier et de prédire des événements futurs. L’utilisation de cette forme de technologie moderne est essentielle à la croissance d’une entreprise pour trouver des solutions et formuler des hypothèses éclairées.
Un data scientist peut ensuite présenter ses conclusions transformées à partir de données brutes sous des formes plus accessibles, telles que des Data visualisation, qui sont plus accessibles aux équipes opérationnelles. Ce processus méthodologique comprend :
- L’analyse causale prédictive : le modèle de prédiction des résultats possibles ou des événements futurs.
- L’analyse prescriptive : le modèle de renseignement qui prend des décisions proactives et s’adapte aux changements dynamiques.
- Le machine learning prédictif : le modèle qui permet de déterminer les tendances futures.
Les projets de data science se passent en suivant les 4 étapes suivantes :
- Définition de la portée du projet : produits, gamme de prix, calendrier, marchés, emplacement, etc.
- Mise en œuvre du Lac de données (Data Lake) : collecte de données brutes, analyse, nettoyage, préparation.
- Analyse de données (Data analysis) : statistiques et modélisation (apprentissage et validation).
- Industrialisation des données : déploiement du modèle, mise en place de la visualisation des données (data visualisation).
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