Science des Données (Data Science)
Ce que vous saurez dans 3 minutes
La Data Science est le “chapeau global” qui englobe l’Intelligence Artificielle. Un Data Scientist est un enquêteur numérique : il fouille les bases de données, nettoie les informations, crée des modèles prédictifs et surtout, raconte une histoire (Data Storytelling) pour aider les décideurs. C’est un métier charnière : le traducteur entre la complexité technique et les enjeux business.
1. Comprendre
Définition
Le Diagramme de Venn de la Data Science
Le Data Scientist idéal se trouve à l’intersection parfaite de trois mondes :
- Expertise Mathématique & Statistique : Savoir quel modèle utiliser, comprendre la probabilité, éviter les biais d’analyse.
- Compétences Informatiques (Hacking Skills) : Savoir coder (Python, SQL), gérer des bases de données immenses, automatiser les flux.
- Expertise Domaine (Business) : Comprendre le problème de l’assurance, de la finance ou du marketing que l’on cherche à résoudre.
Si vous avez les maths et le code sans le business, vous faites de l’apprentissage machine théorique. Si vous avez le code et le business sans les stats, attention aux conclusions fausses !
Data Science vs IA vs Big Data
- Big Data : La matière première (le pétrole brut). C’est le stockage et la gestion de volumes massifs.
- Data Science : La raffinerie. C’est l’analyse et l’extraction de valeur.
- Intelligence Artificielle : Un produit raffiné possible. C’est quand la machine utilise cette analyse pour agir ou prédire de manière autonome.
2. Appliquer
Le Cycle de Vie d’un Projet Data
Tout projet suit généralement la méthodologie CRISP-DM simplifiée :
-
Compréhension du Besoin Quelle est la question ? “Pourquoi nos clients partent-ils ?”
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Collecte & Nettoyage (Data Preparation) 80% du travail ! Réunir les données, corriger les erreurs, remplir les trous.
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Exploration & Analyse Visualiser les données, chercher des corrélations.
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Modélisation (Machine Learning) Créer un algorithme prédictif.
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Déploiement & Communication Mettre l’outil entre les mains des utilisateurs ou présenter les conclusions.
Outils du Quotidien
| Catégorie | Outils Standards | Usage |
|---|---|---|
| Langages | Python, R | Le couteau suisse (Pandas, Scikit-learn). |
| Bases de Données | SQL, Snowflake, MongoDB | Pour extraire la matière première. |
| Visualisation | Tableau, PowerBI, Matplotlib | Pour montrer les résultats. |
| Notebooks | Jupyter, Google Colab | Le cahier de laboratoire du scientifique. |
3. Aller plus loin
Évolution avec l’IA Générative
L’IA Générative (ChatGPT, Copilot) transforme le métier :
- Avant : Il fallait être un expert en syntaxe Python pour faire un graphique complexe.
- Maintenant : On peut demander à un LLM “Analyse ce fichier CSV et fais-moi un graph des ventes par région”.
- Futur : Le Data Scientist passera moins de temps à coder et plus de temps à concevoir l’architecture des données et vérifier la validité des analyses de l’IA.
Carrières Liées
- Data Analyst : Focus sur le passé/présent (Dashboards, Reporting). Moins de modélisation complexe.
- Data Engineer : Le plombier. Il construit les pipelines qui amènent la donnée propre au Data Scientist.
- Machine Learning Engineer : L’industriel. Il prend le modèle du Data Scientist et le met en production pour qu’il tienne la charge.
Notions Liées (Spider Web)
- Outils : Machine Learning, Deep Learning
- Concepts : Biais, IA