La data science repose sur des méthodes scientifiques, des algorithmes, des processus et des systèmes technologiques permettant d’exploiter de vastes ensembles de données. Par nature interdisciplinaire, elle combine l’informatique, les statistiques et les connaissances métier pour transformer les données brutes en informations exploitables.

Les data scientists mobilisent ces compétences pour analyser des données collectées auprès de différentes sources : clients, capteurs, smartphones ou encore comportements de navigation sur Internet.

Rôle de la Data Science :
La science des données permet de développer des algorithmes et des méthodes pour analyser de grandes quantités de données afin d’en extraire des informations, et de créer des modèles et des prédictions utiles.

Pour cela, elle se concrétise selon les étapes suivantes :

– Bien comprendre et définir l’objectif et le problème à résoudre.

– Élaborer des stratégies pour analyser les données.

– Recueillir, explorer et analyser les données par la fouille de données et l’analyse exploratoire.

– Préparer les données : par le nettoyage et le formatage, créer des modèles avec les données à l’aide de différentes méthodes et algorithmes, tels que les modèles d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond.

– Aider au déploiement et à l’exploitation des modèles et de leurs résultats : sous forme brute ou sous forme de visuels, comme des tableaux de bord.

L’expert en science des données, également connu sous le nom de Data Scientist, peut accomplir ces tâches seul ou en équipe pour être plus efficace, en utilisant des applications ou des outils d’aide à la décision.

Pour définir et résoudre un problème, un expert métier doit posséder des connaissances métier et terrain, un ingénieur de données doit recueillir et préparer des données, et un architecte informatique doit superviser les processus et l’infrastructure sous-jacents.