De nos jours, les données guident notre monde. Par conséquent, le domaine ou le concept prometteur de la science des données obtient progressivement et régulièrement une reconnaissance mondiale. Il trouve sa portée dans un vaste domaine dans divers secteurs liés à l’exploration de données, à l’apprentissage automatique et au big data.
Mais comment définirions-nous exactement la science des données ?
Définition:
Il s’agit d’un domaine d’études multisectoriel qui repose sur la connaissance et l’application de multiples facettes de l’éducation, de la recherche et de l’analyse. Il englobe l’utilisation de méthodes scientifiques, d’algorithmes, de systèmes et de processus de divers types. Son objectif principal est l’extraction d’informations et l’utilisation des données en fonction de leurs perceptions. Ces détails peuvent être obtenus à partir de données structurées et non structurées.
Les entreprises l’emploient à travers d’innombrables opérations. Cette application vise à unifier les statistiques, l’informatique, l’analyse et leurs méthodes et pratiques corrélées sur les segments théoriques et pratiques de divers sujets tels que les sciences et technologies de l’information, la connaissance du domaine, les statistiques, les mathématiques et l’informatique. Il aide à l’analyse et à la compréhension des particularités tangibles et explicites des données obtenues.
Métiers de la science des données:
Le domaine de la science des données offre des postes employables bien rémunérés et réputés de différentes qualifications et domaines d’emploi. Certains d’entre eux incluent:
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architecte
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analyste
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Architecte d’applications
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Architecte d’entreprise
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Architecte d’infrastructures
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Responsable analytique
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Statisticien
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Scientifique en apprentissage automatique
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Analyste et développeur en intelligence d’affaires (BI)
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Scientifique des données
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Ingénieur en apprentissage automatique
Usages et impact de la science des données:
Pour résumer l’utilité de la science des données en termes simples, vous pouvez dire qu’elle décompose des données complexes en une forme élémentaire et utilisable. Ce domaine interdisciplinaire a permis d’accéder et d’interpréter les mégadonnées. Ainsi, les individus peuvent travailler sans effort avec de grandes quantités pour déterminer les opérations optimales.
En raison de l’étroite association entre le big data et le monde. Cette corrélation permet de modifier les modèles commerciaux dominants des industries et entreprises plus anciennes pour en établir de nouveaux.
De telles modifications aident différents secteurs comme le marketing, les transports, la banque, le commerce électronique, l’agriculture, la finance, la santé, etc., à s’améliorer et à prospérer. En conséquence, les organisations axées sur les données acquièrent la capacité de gagner des milliers de milliards. Selon les recherches, ces entreprises ont augmenté leurs revenus de 333 milliards de dollars en 2015 à 1,2 billion de dollars en 2020.
Selon Glassdoor, les data scientists peuvent gagner jusqu’à 166 000 dollars par an aux États-Unis.
Les impacts prédominants de la science des données dans divers secteurs sont :
- Automatisation des processus: Il aide à automatiser tous les types de tâches et de tâches redondantes, répétitives et ardues. Avec la réduction de l’effort humain sur ces processus, les industries peuvent diriger la main-d’œuvre vers des tâches plus essentielles.
- Analyse de performance: Ses applications permettent aux entreprises d’analyser les préférences, les commentaires et les réponses de leurs clients. En utilisant la modélisation des risques et l’analyse en temps réel, ils peuvent déterminer les domaines d’amélioration et les éléments sous-jacents qui entravent la performance globale.
- Amelioration de la qualite: Il a permis d’améliorer la qualité des données de l’entreprise grâce à l’analyse, au traitement et au calcul desdites données. Elle permet la formulation de meilleurs plans et la construction de produits supérieurs. En conséquence, l’invention de machines à comportement pilotées par les données et l’homme a rendu toutes sortes de travaux efficaces et sans effort pour l’avenir.
