Data Science : définition, secteurs d'application et compétences requises pour la science des données (2023)

La Data Science est la science des données. C’est la discipline qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise. Découvrez la définition précise du terme de Data Science, ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.

Data science Définition : Data science c’est quoi ?

La Data Science, ou science des données, est un mélange disciplinaire entre la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie, dont l’objectif est la résolution de problèmes analytiques complexes. Au cœur de ce grand mélange, on retrouve les données, les quantités massives d’informations brutes stockées dans les data warehouses des entreprises. Concrètement, la science des données permet d’utiliser les données de façon créative pour générer une valeur pour les entreprises.

La Data Science permet de découvrir des insights au sein des ensembles de données

Tout d’abord, la Data Science permet de découvrir des insights au sein des données. En plongeant dans ces informations à un niveau granulaire, l’utilisateur peut découvrir et comprendre des tendances et des comportements complexes. Il s’agit de faire remonter à la surface des informations pouvant aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.

Par exemple, Netflix mine les données pour découvrir les patterns de visionnage de son contenu pour comprendre ce qui suscite l’intérêt des utilisateurs, et utilise cette information pour décider quelles séries produire. Target identifie ses principaux segments de clientèle et le comportement d’achat pour être en mesure de s’adresser à de nouvelles audiences. Proctor & Gamble se fie aux données pour prédire la demande future, afin d’optimiser sa production.

Pour extraire ces précieuses informations, les Data Scientists commencent tout d’abord par explorer les données. Face à une question complexe, le Data Scientist se transforme en détective. Il mène l’enquête et tente de comprendre les patterns au sein des données. Pour y parvenir, il est nécessaire de faire preuve d’une créativité analytique. La recherche d’informations basée sur les données est essentielle pour une guidance stratégique de l’entreprise. De fait, les Data Scientists agissent comme des consultants.

La Data Science permet de créer un Data Product

Un data product est un asset qui repose sur des données et les traite pour générer des résultats à l’aide d’un algorithme. L’exemple classique d’un data product est un moteur de recommandation, qui ingère les données des utilisateurs et génère des recommandations personnalisées basées sur ces données.

Parmi les exemples concrets les plus pertinents, on peut citer le moteur de recommandation d’Amazon, ou celui de Netflix. De même, le filtre anti-spam de Gmail est un data product, puisqu’un algorithme se charge de traiter les mails entrants et de déterminer s’il s’agit ou non de spams. La vision par ordinateur, utilisée par les voitures autonomes, est également un data product. Ses algorithmes de machine Learning sont capables de reconnaître les feux de signalisation, de détecter les autres voitures ou les piétons etc.

Contrairement aux Data Insights, le Data Product ne vise pas à conseiller les exécutifs d’une entreprise dans leurs décisions. L’algorithme qui l’accompagne est conçu pour être directement intégré aux applications centrales. En guise d’exemple d’applications de Data Science, on peut citer la page d’accueil d’Amazon, la boîte aux lettres de Gmail, ou le logiciel de pilotage automatique de la voiture sans pilote.

Les Data Scientists jouent un rôle clé dans le développement de data product. Ce sont eux qui développent les algorithmes, qui les testent, les raffinent et les déploient dans les systèmes de production. C’est la raison pour laquelle les data scientists sont également des développeurs techniques.

Data Science : quels sont les talents nécessaires pour devenir Data Scientist ?

La Data Science est un mélange entre trois grands domaines : l’expertise mathématique, la technologie, et le business. Tout d’abord, le minage de données et le développement d’un data product requiert une faculté à voir les données à travers un prisme quantitatif. Les textures, les dimensions et les corrélations entre les données peuvent être exprimées de façon mathématique. De nombreux problèmes auxquels sont confrontées les entreprises peuvent être résolus à l’aide de modèles analytiques reposant sur des mathématiques pures. Comprendre les mécaniques de ces modèles est la clé du succès. La lecture de Mooc dédié à la Data Science est une première initiation à ce domaine d’expertise.

Data science : formation mathématiques avancées exigée

De nombreuses personnes commettent l’erreur de penser que la data science est entièrement liée aux statistiques. Les statistiques sont importantes, mais ne sont pas la seule forme de mathématiques utilisée. De nombreux algorithmes de machine learning reposent par exemple sur l’algèbre linéaire. De façon générale, un bon data scientist doit avoir des connaissances solides en mathématiques.

Deuxièmement, le data scientist doit être doué d’une forme de créativité technologique. Pour cause, il utilise la technologie pour explorer d’immenses ensembles de données et travailler avec des algorithmes complexes afin de résoudre des problèmes complexes. Pour ce faire, le scientifique des données doit être capable de coder, de créer des prototypes de solutions rapides, et de les intégrer aux des systèmes de données complexes. Parmi les principaux langages associés à la science des données, on compte le SQL, le Python, le R, et SAS. En périphérie, on retrouve également Java, Scala, et Julia. Des formations et des cours de Data science de niveau Master sont prodiguées par des grandes écoles comme Polytechnique Paris Saclay ou le master M2MO de l’Université Paris Diderot Paris 7. Toutefois, la seule connaissance de ces langages ne suffit pas.

Data science : Les challenges d’un emploi multitâche

Le spécialiste de la Data sciencedoit savoir naviguer habilement entre ces langages, penser de façon algorithmique, et avoir la faculté de résoudre des problèmes complexes. Ces facultés sont critiques, car le data scientist doit être en mesure de comprendre la complexité des données et de leur flux. Une lucidité à l’égard des connexions entre ces différents éléments est indispensable.

Enfin, il est primordial pour un scientifique des données d’être un consultant tactique pour l’entreprise. Le data scientist travaille près des données, et peut donc apprendre davantage de ces données que quiconque. Il lui incombe donc de traduire ses observations et de partager son savoir pour contribuer à la résolution des problèmes de l’entreprise. Il doit savoir manier les données pour narrer une histoire cohérente en usant des insights comme d’un palier.

Cette pertinence pour le business est aussi importante que la maîtrise de la technologie et des algorithmes. Les objectifs de l’entreprise doivent être alignés avec les projets de data science. Concrètement, la valeur d’un scientifique des données ne vient pas seulement de sa maîtrise des mathématiques, des données et de la technologie, mais d’une association des trois.

Pour toutes les entreprises qui souhaitent utiliser les données pour stimuler la croissance de leur entreprise, la data science est la clé. Les projets de science des données peuvent générer d’importants retours sur investissements. Toutefois, le recrutement de personnes dotées de compétences nécessaires n’est pas une tâche aisée. Une fois qu’un data scientist de talent est embauché, il est nécessaire de le garder motiver en lui offrant l’autonomie nécessaire et en lui proposant des défis à la hauteur de ses compétences. L’apprentissage de la Data science exige une récompense à la hauteur des tâches demandés. C’est pourquoi les data scientists sont payés entre 40 000 et 60 000 euros par an en Europe. Aux Etats-Unis, ce salaire peut grimper jusqu’à 150 000 dollars par an suivant l’exigence des entreprises en data science.