Quels sont les trois domaines principaux de la data science ?

La data science est une discipline qui a connu une croissance exponentielle au cours des dernières années. Elle est utilisée dans de nombreux domaines pour extraire des informations utiles à partir de grandes quantités de données. Découvrez les trois domaines principaux de la data science.

La collecte de données

La collecte de données est le premier et le plus important domaine de la data science. Elle consiste à rassembler des données pertinentes à partir de diverses sources. Cela comprend des bases de données, des systèmes d’information, des médias sociaux, des capteurs, des appareils mobiles, etc. Pour collecter les données, les scientifiques des données doivent avoir une compréhension claire des besoins en données de leur entreprise ou de leur domaine d’application. Pour cela, il faudra vous former à l’ia.

La collecte de données peut être effectuée de manière passive ou active. Dans le cas de la collecte passive de données, les données sont collectées sans intervention humaine. Par exemple, les données d’utilisation des sites web peuvent être collectées à l’aide de cookies. La collecte active de données, quant à elle, implique une intervention humaine pour collecter des données à partir de sources spécifiques.

Le traitement de données

Le traitement de données est le deuxième domaine principal de la data science. Il consiste à nettoyer, à transformer et à préparer les données pour l’analyse. C’est une étape cruciale, car les données collectées peuvent être brutes, incomplètes ou de mauvaise qualité.

Les scientifiques des données peuvent utiliser des outils de traitement de données pour automatiser une partie de ce processus. Par exemple, ils peuvent utiliser des outils d’apprentissage automatique pour détecter les valeurs aberrantes ou manquantes dans les données et les remplacer par des valeurs appropriées. Les scientifiques des données peuvent également utiliser des outils de traitement de langage naturel pour extraire des informations à partir de données non structurées, telles que des textes.

L’analyse de données

L’analyse de données est le troisième domaine principal de la data science. Elle consiste à utiliser des techniques d’analyse statistique et informatique pour extraire des connaissances à partir des données traitées. L’analyse de données peut être utilisée pour :

  • résoudre des problèmes complexes,
  • découvrir des tendances et des modèles cachés dans les données,
  • prévoir des événements futurs, etc.

Les scientifiques des données peuvent utiliser une variété de techniques d’analyse de données. L’analyse descriptive est utilisée pour décrire les caractéristiques des données, telles que les moyennes, les variances et les écarts types. L’analyse exploratoire est utilisée pour identifier des modèles et des tendances dans les données. L’analyse prédictive est utilisée pour prévoir des événements futurs en utilisant des modèles mathématiques. Enfin, l’analyse prescriptive est utilisée pour recommander des actions spécifiques en fonction des résultats de l’analyse des données.