Science des données et analyse des données : comprendre les différences

Qu'est-ce que la science des données?

Data science est une discipline qui traite d'une quantité massive de données extraites de différentes sources. Il s'agit de l'un des domaines dont la croissance est la plus rapide car, ces dernières années, le nombre de sources de données a connu une augmentation massive.

Les solutions de science des données sont obtenues grâce à une variété d'outils qui permettent d'extraire des informations pertinentes et de trouver des modèles cachés à utiliser dans la prise de décisions commerciales et la planification stratégique. Pour obtenir les données pertinentes, les data scientists doivent être capables d'intégrer les statistiques, l'intelligence artificielle, les mathématiques, l'apprentissage automatique, l'analyse avancée, ainsi que la programmation.

Compétences et outils

Ce qui caractérise les data scientists, c'est leur capacité à poser des questions afin de trouver des chemins vers l'inconnu. Ils sont également chargés de construire des modèles statistiques et d'écrire des algorithmes, il est donc absolument crucial pour eux d'avoir des connaissances statistiques et mathématiques. Ils doivent également posséder de solides compétences techniques, notamment:

• l'analyse des données;
• l'entreposage/la récupération de données;
• l'apprentissage automatique;
• la programmation orientée objet;
• Java et Python pour la science des données;
• le traitement des données;
• le développement de logiciels;
• statistiques;
• la visualisation des données.

Et maîtriser des outils comme:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

Toutes ces compétences et tous ces outils sont nécessaires pour pouvoir concevoir des processus de modélisation et créer des modèles et des algorithmes prédictifs. Ceux-ci sont ensuite appliqués pour résoudre des problèmes complexes et utiliser la science des données dans les entreprises.

Rôles et responsabilités

En général, les scientifiques des données travaillent en étroite collaboration avec les entreprises de leurs clients afin de bien comprendre leurs objectifs principaux et de déterminer comment le big data peut être utilisé pour améliorer la productivité. Ils créent des modèles prédictifs et des algorithmes et conçoivent des processus de modélisation des données afin d'extraire et d'analyser les données nécessaires au projet. Bien que chaque projet soit différent, le processus de collecte et d'analyse des données de la science des données suit généralement le cheminement ci-dessous:

1. poser des questions pertinentes pour lancer le processus de découverte et de collecte de renseignements;
2. la collecte de données;
3. le nettoyage et le traitement des données;
4. l'intégration et le stockage des données;
5. l'investigation des données initiales et l'analyse des données exploratoires;
6. sélectionner un ou plusieurs algorithmes et modèles potentiels;
7. en appliquant des techniques conçues pour la science des données;
8. mesurer et améliorer les résultats;
9. présenter et rendre compte du résultat final aux parties prenantes;
10. en effectuant des ajustements en fonction du retour d'information.

Une fois ce processus terminé, il est temps de répéter les mêmes étapes pour résoudre un nouveau problème sur un nouveau projet.

Qu'est-ce que analyse des données?

Comme les entreprises et les médias sociaux génèrent une immense quantité d'informations, telles que des données relatives aux clients ou des fichiers journaux, elles veulent utiliser les informations recueillies à leur avantage. C'est là que l'analyse des données intervient pour les aider.

L'analyse des données permet d'analyser d'énormes ensembles de données afin de découvrir des modèles, des corrélations et des tendances invisibles et d'obtenir une compréhension précieuse pour prendre des décisions commerciales intelligentes, faire un meilleur marketing et améliorer son efficacité globale. C'est pourquoi le conseil en analyse de données est populaire auprès des entreprises qui souhaitent utiliser l'analyse de données pour améliorer leurs performances.

Compétences et outils

Pour les analystes de données, il est également important d'avoir une formation en mathématiques ou en statistiques ou d'apprendre les outils nécessaires pour prendre des décisions à l'aide de chiffres, car ils doivent concevoir des bases de données et des systèmes de données et les entretenir à l'aide d'outils statistiques. Les principales compétences des analystes de données sont les suivantes:

• l'exploration des données et la modélisation;
• SQL;
• analyse et visualisation des données;
• l'analyse statistique;
• machine learning;
• la gestion des bases de données et l'établissement de rapports sur les bases de données;
• l'analyse prédictive;
• la programmation informatique.

Les outils nécessaires comprennent:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Tous ces éléments sont essentiels pour collecter les données, les organiser et les analyser.

Rôles et responsabilités

Une journée dans la vie des analystes de données peut varier en fonction des objectifs des projets d'analyse de données et de la mesure dans laquelle l'organisation a adopté des technologies et des pratiques axées sur les données. Toutefois, les responsabilités de l'analyste de données comprennent généralement les éléments suivants:

• l'extraction de données à partir de sources primaires et secondaires;
• concevoir et maintenir des bases de données et des systèmes de données;
• utiliser divers supports pour interpréter des ensembles de données;
• collaborer avec un ingénieur en analyse de données, un programmeur ou un responsable organisationnel pour élaborer des politiques et des modifications du système;
• la communication des résultats.

En outre, les analystes de données doivent comprendre les bases des statistiques et savoir comment fonctionnent les bases de données.

Différence entre la science des données et l'analyse des données

La différence fondamentale entre ces deux domaines est la partie du big data que chacun d'eux privilégie. Même si l'analyse des données et la science des données travaillent toutes deux avec des données et sont souvent considérées comme identiques, il s'agit de deux disciplines distinctes.

La science des données se concentre sur la conception et la réalisation de nouveaux processus pour modéliser les données. Son fonctionnement repose principalement sur l'utilisation de prototypes, de modèles prédictifs, d'algorithmes et d'analyses personnalisées.

D'autre part, l'analyse des données s'intéresse davantage à l'exploration de grands ensembles de données dans le but d'identifier des tendances, de produire des graphiques et, plus généralement, d'aider les entreprises à prendre des décisions plus stratégiques et plus efficaces.

Analyste de données vs. scientifique de données: comparaison des compétences

La différence entre un data scientist et un data analyst provient de leur degré d'expertise dans l'utilisation des big data. Un analyste de données utilise des méthodes de test descriptives pour rapporter des données factuelles et fournir des analyses prescriptives. En revanche, un scientifique des données doit connaître l'ensemble du parcours analytique et générer de la valeur pour les entreprises grâce aux données.

Examinons le tableau comparatif ci-dessous pour comprendre plus précisément les distinctions entre les compétences des analystes de données et des scientifiques des données.

L'avenir de la science des données et de l'analyse des données

Que réserve l'avenir de la Big Tech? Comment les technologies évolueront-elles dans les années à venir, et comment ces changements influeront-ils sur la façon dont les entreprises et les particuliers gèrent leurs données?

Il ne fait aucun doute que l'avenir de la science des données et de l'analyse des données est prometteur et qu'il offrira certains des emplois les mieux rémunérés. Qu'il s'agisse d'une dépendance accrue à l'égard des grands réseaux de données ou de la croissance des technologies d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, le potentiel est immense. Nous devrons attendre de voir comment ces domaines se développent et aident les entreprises.

Conclusion

Au fil du temps, de plus en plus d'organisations reconnaissent la nécessité de gérer les données qu'elles produisent, créant ainsi une énorme demande de services et de solutions de science des données et d'analyse des données. Et cette demande croissante continuera à monter en flèche même après quelques décennies, ouvrant la voie à de nouvelles entreprises et à des spécialistes de l'analyse des données innovants.