la Science des Données (La spécialité la plus importante au monde)

 Qu'est-ce que la science des données ? Pourquoi est-ce la discipline la plus passionnante du XXIe siècle ? C'est ce que nous allons couvrir dans l'article d'aujourd'hui… Bouclez votre ceinture et préparez-vous pour un voyage qui changera votre façon de penser et votre vie entière.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est la science qui traite toutes les formes de données, de la collecte et de la coordination des données à l'analyse, l'examen et l'extraction d'indicateurs importants. C'est la science qui combine divers domaines de l'informatique , statistiques, et un certain nombre d'autres domaines importants sciences modernes.

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Vous n'avez rien compris, n'est-ce pas ? Disons que la science des données est une combinaison de narration et d'astrologie, où le scientifique des données raconte l'histoire qu'il connaît à partir des chiffres devant lui, puis utilise sa boule de cristal pour prédire la fin de son histoire et quels autres scénarios se produiraient également .

Et la science des données est la base sur laquelle bon nombre des disciplines célèbres aujourd'hui, telles que l' apprentissage automatique , l'apprentissage en profondeur , en plus du Big Data , et c'est donc l'une des disciplines les plus recherchées sur le marché du travail au vingt et unième siècle.

Bien que la science des données soit quelque chose dont les humains ont besoin et pratiqué depuis l'Antiquité, le terme "science des données" n'a pas pris tout cet élan sauf au cours des dernières décennies, en particulier après qu'Internet a envahi tous les domaines de notre vie, et l'énorme quantité de données qui en résulte. est plusieurs fois ce qu'il a produit l'humanité tout au long de son existence.

Pourquoi la science des données est-elle si importante ?

En octobre 2012, Harvard Business Review a publié un article intitulé « The Data Scientist : The Most Exciting Job of the 21st Century » pour marquer le début de la quatrième révolution industrielle connue dans le monde entier sous le nom de « révolution des données ».

Qui est dirigé par des programmeurs, des scientifiques des données et des développeurs d' IA qui changent notre monde à une vitesse folle en nous faisant générer d'énormes quantités de données pour qu'ils puissent bien les analyser et les étudier.

Vous n'imaginez peut-être pas la quantité de données que nous produisons, je ne vous dirai pas par jour, mais par minute :

41 666 667 messages sont envoyés via l'application WhatsApp.

147 000 photos sont postées sur Facebook.

404 444 heures de films et séries sont regardées sur Netflix.

6 659 colis sont expédiés via Amazon.

Et d'autres données que l'esprit humain ne peut même pas imaginer ou imaginer sa taille.

Ces données sont utilisées pour comprendre notre comportement, étudier puis prédire nos actions par les grandes entreprises technologiques, mais elles aident également les entreprises à prendre des décisions, à prédire l'avenir et à réduire les risques, et parfois elles sont utilisées comme source d'argent en les vendant.

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Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données concerne un certain nombre d'opérations nécessaires, qui peuvent se résumer à poser une question puis à y répondre, mais de manière plus complexe, où l'objectif de la question peut être de prédire un phénomène spécifique, de classer certaines données, d'identifier un modèle dans les données, ou générer des recommandations avant de franchir une étape importante, ou même dans le but de maintenir et de contrôler la qualité.

Les exemples en sont nombreux, comme prédire le nombre d'acheteurs Hyundai en avril 2021, savoir ce que les acheteurs Amazon demandent pour les réfrigérateurs, mesurer la vitesse de certains algorithmes de prévision météorologique et de nombreuses autres applications qui incluent presque tout dans nos vies.

Cela se fait en plusieurs étapes connues sous le nom de parcours du scientifique des données.

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1. Comprendre le problème et poser les bonnes questions

Au début, le data scientist étudie et comprend le problème afin de poser un certain nombre de questions pivots sur ce problème, qui ont des effets majeurs sur celui-ci et contrôlent le phénomène étudié.

Supposons qu'un data scientist distingué lisait l'un de nos articles, et pendant qu'il lisait les articles, il était très curieux de la qualité des articles du (blog enligne-argent). Il a identifié les questions clés qui l'aideront à connaître la qualité des articles :

Quel est le temps moyen que les lecteurs passent sur le site ?

Quel pourcentage de visiteurs de sites Web reviennent sur Google pour trouver une autre source d'informations ?

Quel pourcentage de visiteurs vont sur une autre page du site (preuve qu'ils aiment le contenu et en veulent plus).

Quel est le nombre moyen de commentaires sur le contenu.Quelle est la moyenne des tarifs précédents sur d'autres sites.

2. Recueillir des données liées à cette question

Dans l'étape suivante, le data scientist collecte toutes les données possibles pour répondre à cette question à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des serveurs Internet, des questionnaires ou des sondages d'opinion qu'il mène et d'autres sources.

Ce data scientist pourrait alors faire une enquête et la publier sur Internet en demandant aux visiteurs s'ils connaissent le blog  (enligne-argent), et s'ils le connaissent, de noter les facteurs suivants avec des chiffres de 1 à 5 selon leur avis :

Qualité des articles du blog.

Les articles du blog  surpassent les autres sites qui écrivent sur les mêmes sujets.

Intégrité des articles contre les fautes d'orthographe et de grammaire.

L'effet des articles du blog sur vous.Puis il leur demande leur âge, leur pays et leur sexe.

3. Traitement et analyse des données

Vient ensuite l'étape la plus difficile en la matière, qui est l'étape de préparation et de préparation des données, où le data scientist nettoie les données et supprime ou corrige toute donnée pouvant affecter négativement la validité de ses résultats, puis collecte les données restantes et l'organise sous une forme pratique qui peut être utilisée pour répondre à sa question.

Le data scientist comprend également ce dont il dispose et détermine les principales clés des données, et les variables les plus importantes qui seront la clé pour répondre à sa question, pour choisir le meilleur modèle d'analyse de données.

Le data scientist recueille ensuite les résultats du questionnaire qui a été rempli par 50 000 personnes, et exclut les personnes qui ne connaissent pas l'emplacement du blog, puis exclut également les réponses en double ou incomplètes, lui laissant par exemple 48 000 réponses, et se rend compte que la variable la plus importante sur laquelle il doit se concentrer est l'opinion des gens sur la qualité des articles et l'étendue de leur impact sur eux pour choisir le modèle le plus approprié pour l'analyse des données.

4. Analyser les données et utiliser les résultats pour répondre à sa question

Le data scientist est sur le point de terminer sa recherche ardue, et il trouvera enfin la réponse à ses questions, mais il doit encore analyser les données, lire les résultats afin de raconter son histoire, et répondre avec succès à la question qu'il a posée dans le début.

Après avoir analysé les données, le scientifique a constaté que 99 % de ces lecteurs donnaient la qualité du contenu à 5, et que 89 % d'entre eux évaluaient également le degré d'impact des articles sur eux avec 5. Le scientifique des données a conclu que le les articles du blog (enligne-argent) sont de grande qualité.

Science des données : baguette magique humaine

Pensez à combien de questions la science des données répondra pour nous, et imaginez ce que nous pouvons faire avec toutes ces réponses ? Eh bien, ne réfléchissez pas trop, regardez simplement autour de vous et voyez comment la vie devient plus simple et plus luxueuse, des merveilleuses suggestions de Netflix au développement du système médical dans le monde et à la réduction des dangers de la propagation de la pandémie de Covid-19.

La science des données ne concerne pas seulement les questions récréatives et industrielles, mais est un facteur efficace de progrès médical dans le monde, en appliquant sa magie aux données biologiques ou médicales dans ce que l'on appelle la bioinformatique ou médicale.

Sans la connaissance humaine de la science des données, nous n'aurions pas été en mesure de contenir le virus Corona, ni de réduire le nombre de patients atteints de cancer dans le monde.

Mais cher lecteur, ne pensez pas que la science des données est utilisée dans ces seuls domaines, mais est utilisée dans presque tous les domaines. N'importe quel domaine ou industrie, peu importe la façon dont il a besoin ou utilise des données, à commencer par les sciences humaines, et même l'industrie des missiles. , en passant par tout ce que vous pouvez ou je peux imaginer ou même je ne connais pas sa présence.

Le data scientist est l'homme le plus chanceux du monde

Selon de nombreuses statistiques, les spécialistes de la science des données sont les personnes les plus recherchées au monde, non pas pour la justice, bien sûr, mais pour le marché du travail, la spécialisation de la science des données a été la plus demandée ces dernières années car la demande est beaucoup plus que l'offre.

C'est pourquoi les salaires des data scientists sont très élevés, le salaire moyen des professionnels de la science des données aux États-Unis étant de 113 000 dollars par an, selon le site Web bien connu Glassdoor .

Et si nous parlons de chiffres, en 2020, il n'y avait un déficit aux États-Unis d'Amérique que d'environ 250 000 spécialistes en science des données, alors que le marché du travail augmente à un rythme fou, qui a atteint 39% en 2019, et le salaire a augmenté de 14% en 2020 en raison du besoin de plus de spécialistes en science des données

Et si cela ne vous suffit pas, les indicateurs disent qu'il y aura un déficit de plusieurs millions dans les prochaines décennies.

Vous serez peut-être surpris par ces chiffres et les augmentations folles des salaires et de la demande, alors que le monde souffre de problèmes économiques majeurs, et vous en avez parfaitement le droit, mais la science des données et d'autres disciplines technologiques relativement modernes dirigent désormais le monde, contrôlant et le changer, donc quoi qu'il arrive, nous aurons toujours besoin de leurs compétences et de leurs capacités surhumaines avec la technologie.

Mais les experts prédisent que dans les années à venir, le nombre d'emplois proposés augmentera, mais à tout moment, vous pouvez travailler via des plateformes indépendantes sur des projets liés à la science des données et à l'apprentissage automatique.

Le taux horaire moyen des professionnels de la science des données sur Upwork en 2019 est de 36 $ à 200 $ de l'heure, selon les compétences et l'expérience.

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Meilleures ressources d'étude sur la science des données

Avant de mentionner les sources d'étude de la science des données, je tiens à souligner que si la plupart des emplois dans ce domaine exigent que vous ayez au moins un baccalauréat en informatique ou équivalent, n'importe qui peut étudier la science des données et l'utiliser dans son domaine.

Si vous êtes médecin ou pharmacien, vous pouvez étudier la science des données pour travailler dans le domaine bioinformatique ou médical, qui concerne les données biologiques ou médicales.

Et si vous travaillez dans les domaines des affaires et de la finance, votre étude de la science des données vous permettra de travailler dans des domaines tels que l'analyse des risques, l'analyse des utilisateurs, l'identification de la manipulation financière, etc., quelle que soit votre spécialité, même si c'est dans le sciences humaines.

En ce qui concerne l'étude de la science des données, le scientifique des données doit maîtriser un certain nombre de sujets, en plus de la programmation, des statistiques, de l'apprentissage automatique, de divers algorithmes et bases de données, mais heureusement, Internet regorge de nombreuses ressources merveilleuses pour apprendre cela. domaine important, et certains d'entre eux partent complètement de zéro.

Voici maintenant une liste d'une sélection des meilleures ressources d'apprentissage en science des données :

1.Certificat IBM Data Science Professional 

C'est une spécialisation offerte par IBM, et elle s'étend sur environ 12 mois, et vous pouvez la compléter à raison d'étudier 4 heures par semaine, et c'est l'un des cours les plus populaires sur la plate-forme Coursera, car il est noté 4.6 sur 5 basé sur 45 000 avis, et il se distingue par le fait qu'il contient un projet de fin d'études à la fin de celui-ci.

2. UCSD Mini Master en science des données de la plate-forme edx

C'est un groupe de cours distingués par des professeurs forts dans leur matière scientifique, et l'étude dure environ 10 mois, avec une moyenne de 9 à 11 heures d'étude par semaine.

3.Site Datacamp 

C'est un site très spécial, et beaucoup de gens préfèrent y étudier la science des données, et étudier à partir de celui-ci ne coûte qu'environ 12,5 par mois pour des cours dans toutes les branches de la science des données.

Derniers mots sur la science des données

Je voudrais terminer l'article avec des chiffres réels pour vous assurer de l'importance de la science des données, toutes les données que les humains ont produites au cours de leur existence depuis le début de la création jusqu'à l'année 2005 ont été estimées à 130 exaoctets (1 exaoctet équivaut à 1 073 741 824 gigaoctets).

Mais en raison de la révolution Internet, la quantité de données a augmenté en seulement 10 ans pour atteindre 7900 exaoctets, soit environ 61 fois, ce qui est un très grand nombre qu'on ne peut même pas imaginer.

la quantité de données a atteint environ 30 000 exaoctets en 2019, et ce nombre continue de doubler à chaque instant, et donc le monde a besoin de plus en plus de data scientists pour traiter toutes ces énormes quantités de données et se porter volontaires au service des humains.

Je voudrais aussi, avant de terminer mon exposé, vous conseiller si vous vous trouvez passionné par ce domaine de commencer à l'apprendre immédiatement,





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