Comment réussir son projet de data science ?

data science

La data science est actuellement un secteur en plein essor, allant de pair avec l’augmentation exponentielle des données générées par l’activité humaine. Elle a pour ambition d’analyser de grands volumes de données en vue de la résolution de problèmes complexes au sein de l’entreprise. À ce titre, elle fait appel à plusieurs disciplines telles que les mathématiques, la technologie et le business. En quoi consiste-t-elle ? Comment tirer profit de l’industrialisation des données ?

En quoi consiste la data science ?

À l’ère du numérique, le déploiement de la data science connaît une telle ampleur qu’il devient difficile de parler de stratégie de développement d’entreprise sans y incorporer cette activité. L’engouement qu’elle suscite provient du fait de l’augmentation impressionnante de la gestion de données au travers des moteurs de recherche, des réseaux sociaux, des objets connectés ou encore des smartphones. Son importance est devenue capitale, dans la mesure où elle permet de faire ressortir des informations pertinentes à partir du traitement de données brutes, ouvrant ainsi la voie à de nombreuses possibilités d’orientation de l’entreprise vers une productivité accrue.

Principaux acteurs faisant autorité dans ce secteur innovant, les data scientists ont pour mission de scruter l’ensemble des données auxquelles ils ont accès par l’intermédiaire d’outils appelés devops data science dans le but de déterminer des orientations, des centres d’intérêt et des connexions. Il sont considérés comme des développeurs techniques, qui élaborent des algorithmes pour les intégrer aux systèmes de production.

Les acteurs de la data science

Les différentes disciplines qui doivent être maîtrisées par le data scientist sont la clé du succès pour élaborer des modèles analytiques issus de schémas mathématiques pertinents. Les datas scientists ont recours aux technologies procédant de l’intelligence artificielle, et plus exactement le machine learning et le deep learning, dont le rôle est crucial lors de la réalisation de modèles et d’analyses prédictives.

Par ailleurs, en raison de l’évolution des technologies et de l’augmentation du traitement des données, les datas scientists font de plus en plus appel à la technologie du cloud data science, qui leur permet de traiter les données avec plus de rapidité et d’efficacité.

En dernier lieu, le scientifique des données doit, après analyse des données, être en mesure de présenter de manière pédagogique et convaincante le fruit de son expertise aux équipes dirigeantes des entreprises, endossant ainsi le rôle de consultant. De cette manière, l’entreprise est destinataire d’observations et d’analyses dont la pertinence a pour objectif d’intervenir dans la résolution de problèmes et dans la stimulation de la croissance.

Les étapes du projet de science des données

L’industrialisation des données passe nécessairement par le data scientist qui s’attache à fournir à l’entreprise qui l’emploie des données dont la qualité apportera incontestablement une plus-value à ses performances en termes de rentabilité et de diminution des coûts. Cependant, plusieurs étapes sont indispensables avant de pouvoir parvenir au résultat escompté.

Dans un premier temps, il est nécessaire de procéder à la collecte des données, étape qui se révèle être souvent très chronophage du fait du nombre important de lieux de stockage des données. Il faut ensuite procéder au nettoyage des données, découlant des erreurs de saisies, des données insuffisamment renseignées ou encore des doublons. Négliger cette étape serait préjudiciable en l’occurrence pour une détermination pertinente de modèles prédictifs. Par la suite, il faudra formuler des hypothèses notamment par la méthode du brainstorming, mettre en place des variables synthétiques et parvenir enfin à la phase de construction du modèle. À partir de ce moment-là seulement, le projet est en état d’être présenté.

Le switch industriel : un élément clef du réseau informatique industriel
Où se procurer du matériel électrique pour professionnels ?