l'Analyse des Données (énormes opportunités)

Dans cet article, nous discutons du domaine de l'analyse de données avec un aperçu de ses éléments de base les plus importants.

 quand nous prenons une décision; Qu'elle nous affecte à court ou à long terme, une décision quotidienne récurrente ou une décision fatidique, elle est basée sur la réflexion sur ce que nous avons vécu auparavant, et sur les résultats que nous obtiendrons en fonction de la mise en œuvre de cette décision dans le futur.

Ce processus est une analyse de notre passé et une tentative de prédire notre avenir, et de prendre des décisions basées sur cette analyse et cette prédiction, et c'est l'essence du processus d'analyse des données d'une manière simplifiée.

Les entreprises qui réussissent dans le monde dépendent de l'analyse continue des données de leurs clients et utilisateurs pendant plusieurs années, en triant leurs données de consommation par des scientifiques et des analystes de données pour arriver à des modèles de leur comportement, grâce auxquels elles peuvent améliorer les produits et services et augmenter les ventes.

Les termes les plus importants dans le domaine de l'analyse des données

Le domaine de l'analyse des données est l'un des domaines très divergents, et contient en son sein plus d'un terme, ces termes exprimant généralement les composantes de cette science et ses composantes ; Tels que le terme analyse de données et le terme big data, qui bien que étroitement liés l'un à l'autre, sont différents dans leur définition.

Afin de bien comprendre le domaine de l'analyse des données, nous devons aborder la définition de chaque terme individuellement et connaître le rôle des individus dans chacun d'eux, afin de pouvoir former une image complète de ce domaine et de ses parties liées les unes aux autres. .

L'ordre suivant des termes est défini pour commencer par les termes plus généraux, puis les termes qui en font partie ou qui en dépendent.

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1. Mégadonnées

Le terme big data est donné aux données ordinaires dont la taille est énorme et contient une grande quantité d'informations, qui a également ses caractéristiques que sa taille augmente à un rythme rapide et élevé avec le temps, en plus de cela il est caractérisé par complexité et chevauchement d'une manière qui rend leur traitement ou même leur stockage à travers des outils et des programmes La gestion des données ordinaires est très difficile

L'objectif principal de l'analyse des mégadonnées est d'obtenir des informations claires sur la situation actuelle et des attentes précises quant à l'avenir, en étudiant le comportement des utilisateurs dont les données ont été collectées de différentes manières.

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L'analyse des mégadonnées a d'autres objectifs ; Comme l'accès à des valeurs réelles qui reflètent les conditions des entreprises sur les marchés mondiaux par rapport à leurs concurrents, et les mégadonnées sont utilisées pour extraire des informations qui aident à étudier les motifs du crime ou à prévenir les catastrophes naturelles, ou tout au plus, se préparer à eux d'une manière appropriée qui réduit leur risque pour le public.

La raison pour laquelle le volume de données augmente à un rythme rapide est due à la prolifération des appareils avec lesquels les utilisateurs interagissent, qui dépendent d' Internet , même si ce n'est que légèrement.

Au début, il était limité aux ordinateurs de bureau et portables, puis étendu pour inclure un grand nombre d'appareils mobiles, en particulier avec la sortie du système Android.

Quel était le noyau de base de l'émergence des tablettes puis de la télévision intelligente, jusqu'aux appareils qui dépendent de l' Internet des objets tels que les réfrigérateurs intelligents et les voitures intelligentes, ou tout appareil électronique qui se connecte à Internet et possède une interface utilisateur simple qui contient données privées avec lesquelles l'utilisateur interagit.

Quant aux entreprises ou aux relations commerciales et économiques avec le big data… Tous les appareils que nous avons mentionnés précédemment envoient leurs données d'une manière ou d'une autre (parfois avec l'autorisation de l'utilisateur et parfois sans autorisation à d'autres moments) à leurs fabricants.

Qui à son tour analyse ces données dans le but d'obtenir des informations sur l'interaction de l'utilisateur avec le produit, sa satisfaction vis-à-vis de celui-ci, son insatisfaction vis-à-vis de l'une de ses caractéristiques, plus de détails sur sa volonté d'acheter à nouveau ce produit ou des versions améliorées de celui-ci, et tout informations pouvant être utilisées pour prédire le comportement futur de l'utilisateur vis-à-vis de ce produit ou de sa marque .

Exemples qui relèvent de la définition des mégadonnées :

Données boursières.

Données de la NASA.

Données des médias sociaux.

Données comportementales des utilisateurs des sites Web de boutiques en ligne.

Données des utilisateurs d'appareils intelligents tels que les montres intelligentes.

Les exemples ci-dessus génèrent des données quotidiennement, dont la taille varie de 1 téraoctet à 500 téraoctets.

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2. Sciences des données

En termes simples , la science des données est une science qui utilise plusieurs domaines tels que la programmation , les mathématiques, les statistiques et l'apprentissage automatique pour accéder aux informations utiles du Big Data.

La science de l'analyse des données est généralement utilisée pour prendre des décisions et répondre aux attentes en analysant ces données à partir de différentes tendances et facteurs, certains de ces facteurs peuvent ne pas être clairs à l'heure actuelle, ce qui est nécessaire car cette science est utilisée pour prendre des décisions futures et plans basés sur le long terme.

3.Scientifique des données et son rôle

En appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, le scientifique des données analyse les données disponibles, y compris les images, les mots et les vidéos, pour créer une intelligence artificielle capable d'effectuer les tâches d'analyse des données qui ont généralement besoin d'un élément humain pour les analyser.

En fin de compte , cette intelligence artificielle atteindra des prédictions et des prédictions qui pourront être utilisées pour fournir des rapports clairs, qui aideront les entreprises à accéder à des informations fiables pour prendre des décisions concernant l'avenir de l'activité de ces entreprises et augmenter leur taux de réussite.

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Qu'est-ce que l'analyse de données

Nous pouvons définir l'analyse des données ou l'analyse des données comme le processus d'organisation et d'affinement des données pour découvrir des informations utiles pour prendre des décisions dans des domaines spécifiques tels que l'argent, les affaires, la santé, etc., et le but principal de l'analyse des données est d'extraire des informations utiles de et prendre des décisions efficaces en fonction de celle-ci.

C'est-à-dire que l'analyste de données utilise la science de l'analyse de données pour traiter les mégadonnées afin d'en extraire des informations utiles, à la demande des grandes entreprises et institutions qui disposent de cette quantité de données et souhaitent les analyser.

Transformer des données en une image visuelle

Bien qu'il ne soit pas assez mentionné lorsqu'on parle du domaine de l'analyse de données, la section de visualisation de données (ou de conversion de données en formes visuelles simples) est l'une des sections importantes dans le domaine de l'analyse de données.

Son importance réside dans le fait que le processus d'analyse des données doit avoir un résultat que les non-spécialistes peuvent comprendre ; Cette sortie peut être un graphique, un tableau ou toute autre forme visuelle pouvant être comprise par les décideurs tels que les PDG et les actionnaires.

L'importance de ce domaine ne se limite pas au fait qu'il affine et organise les informations contenues dans les mégadonnées et les présente sous forme d'images et de graphiques aux décideurs, mais il est considéré comme le produit final pour tout le monde, ce qui signifie que tant l'analyste de données et les scientifiques des données travaillent pour faire leur produit final est l'ensemble d'images ou de tableaux et de graphiques, qui montrent la signification des données qu'ils ont analysées d'une manière nette et ordonnée.

Rôle d'analyse de données

comme un "data scientist" ; L'analyste de données remplit le même rôle analytique avec une différence fondamentale, à savoir que l'analyste ne fournit pas de prédictions sur ce qui pourrait se passer dans le futur, il analyse uniquement les données disponibles pour analyser la situation actuelle des entreprises et institutions géantes.

Les entités les plus importantes qui s'appuient sur l'analyse des données:

banques.

Les entreprises de télécommunications.

sociétés pharmaceutiques.

Les universités.

laboratoires scientifiques.

Plateformes de médias sociaux.

sites de commerce électronique.

Demande d'emploi en analyse de données

Le travail d'analyste de données est l'un des emplois les plus demandés au monde à l'heure actuelle, cette demande a augmenté à un rythme élevé ces dernières années notamment, en raison de l'énorme augmentation de la présence des personnes sur Internet pour faire du shopping, travailler ou se divertir. , ce qui a entraîné une augmentation du volume de données sur Internet.

Des plateformes telles que Facebook, Amazon et Netflix ont augmenté le nombre de leurs utilisateurs au cours de l'année écoulée pour atteindre des taux sans précédent en termes de nouveaux abonnés ou de présence sur les plateformes elles-mêmes.

La crise majeure dans ce domaine est que cette forte demande pour le poste d'analyste de données ne correspond pas au nombre de spécialistes disponibles dans ce domaine à l'échelle mondiale (c'est, bien sûr, un avantage pour quiconque souhaite apprendre ce domaine).

Bien que les salaires dans ce domaine puissent atteindre 100 000 dollars par an, le nombre d'analystes dans le monde n'est toujours pas égal au nombre requis.Certains pensent que la raison de ce déficit est ; Est-ce que se spécialiser dans ce domaine nécessite une étude approfondie dans des domaines tels que la programmation, l'analyse, les statistiques et autres.

Comment débuter dans le domaine de l'analyse de données

Le domaine de l'analyse de données est un domaine très intéressant, et que vous envisagiez de travailler en tant que (data analyst) ou (data scientist), il y a plusieurs informations que vous devez connaître avant d'entrer dans ce domaine. Dans ce paragraphe, nous allons vous présenter les étapes qui les experts conseillent de suivre pour obtenir un emploi dans ce domaine:

1. Obtenir un diplôme universitaire dans l'un de ces domaines ( informatique, informatique ou tout certificat lié à l'informatique en général).

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1.(Avoir un diplôme scientifique dans le domaine des mathématiques ou des statistiques à côté des domaines précédents facilitera le processus de votre entrée dans ce domaine, et nous expliquerons ce point en détail dans le paragraphe suivant).

2. Acquérir une expérience spécifique au domaine dans lequel vous vous spécialiserez en analyse de données, comme les affaires ou la santé

3. Rejoignez un emploi lié à l'analyse de données, même s'il s'agit d'un simple emploi initial, pour acquérir une expérience dans le domaine en général.

4. Commencez à développer vos capacités dans ce domaine, que ce soit sur le plan académique, par exemple en vous inscrivant à un programme d'études agréé ou en effectuant des recherches et des études individuelles.

Nous savons que certaines de ces étapes peuvent être un peu difficiles, mais elles garantissent que vous excellez dans le domaine de l'analyse de données et que vous le prenez comme une profession, et comme d' habitude toute profession que vous devez étudier avant de la commencer, ce qui a du sens dans le champ de travail.

A noter qu'une des raisons pour lesquelles une carrière d'analyste ou de "data scientist" est profitable est qu'il y a peu de professionnels dans ce domaine, et ce n'est pas forcément lié au fait que le domaine est difficile à apprendre, mais plutôt parce que c'est celui qui demande beaucoup d'étude sérieuse et de patience.

Coursera, en particulier, propose également des parcours d'études complets en analyse de données équivalents à des certificats majeurs.

Donc, si vous êtes sur le point de commencer à changer de carrière, le domaine de l'analyse de données mérite d'être beaucoup réfléchi et étudié, et dans le paragraphe suivant, nous expliquerons de manière simple les domaines et les compétences les plus importants dont un analyste de données a besoin dans son travail quotidien.

Exigences de travail dans le domaine de l'analyse de données

Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'analyste de données doit être familier avec certains domaines afin d'être en mesure d'analyser les données comme on le lui demande.

Voici les domaines les plus importants à connaître :

1. Programmation

La programmation est une partie importante du domaine de l'analyse de données, et si vous voulez commencer dans ce domaine, vous devez être familiarisé avec au moins un langage de programmation, donc les experts dans le domaine conseillent d'apprendre les langages de programmation Python et R comme un début pour pouvoir traiter avec des bibliothèques d'analyse de données telles que reshape2 et , scipy, car Python est un langage de programmation relativement facile à écrire, contrairement à d'autres langages de programmation tels que Java.

2. Statistiques

Bien que la programmation soit une condition de base pour entrer dans ce domaine, le connaître sans une connaissance de base des statistiques est une perte de temps, car les statistiques sont l'une des premières étapes du processus d'analyse des données.

Assurez-vous d'étudier à la fois les statistiques descriptives et inférentielles, car les premières se réfèrent à des mesures quantitatives qui décrivent les caractéristiques de l'échantillon, tandis que les secondes sont destinées à être des mesures prédictives qui déduisent les caractéristiques de la population plus large grâce à l'interprétation de l'échantillon.

En général, vous aurez besoin de connaître les bases en statistiques, mais ne vous inquiétez pas, les statistiques sont une science amusante et certains concepts peuvent vous être familiers, et vous les mémoriserez peut-être facilement puisque vous les avez souvent étudiés au lycée.

3. Mathématiques

Le produit final du processus d'analyse des données est les nombres, donc une connaissance des mathématiques est essentielle pour être un analyste de données.

En principe, vous devez être familiarisé avec la science de l'algèbre et comment formuler des problèmes sur le terrain en équations mathématiques qui peuvent être comprises et résolues.

4. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, ou apprentissage automatique, utilise l'algèbre et les statistiques pour faire des prédictions calculées avec précision en fonction des données traitées.

En tant qu'analyste de données, vous n'avez besoin de connaître que quelques exemples dans le domaine des algorithmes d'apprentissage automatique tels que l'analyse en composantes principales, les réseaux de neurones.

Il est important de savoir que l'analyste de données n'a pas besoin de connaître la théorie de ces algorithmes ni même les détails de leur travail, mais il doit connaître les avantages et les inconvénients de ces exemples, ainsi que quand il doit ou non les utiliser. dans l'analyse des données.

5. Traitement des données

Le terme traitement de données ou traitement de données signifie collecter des données sous leur forme non traitée, les organiser et les organiser en données qui peuvent être lues et comprises, et ce domaine nécessite une familiarité avec les bases du traitement des programmes de base de données MySQL, oracle.

6. Résolution de problèmes

Les mégadonnées contiennent un grand nombre d'informations, et malgré les progrès techniques, ce domaine est toujours considéré comme l'un des domaines complexes, car l'analyse de ces données peut prendre beaucoup de temps et d'efforts, et ce sont deux facteurs qui ne sont pas suffisamment disponibles.

Par exemple, lorsque vous approfondissez en tant qu'analyste dans ce domaine, vous rencontrerez de nombreux problèmes (n'oubliez pas que vous analysez les données d'utilisateurs humains dont le comportement change en fonction de nombreux facteurs, et parfois ces facteurs peuvent ne pas être clairs).

Par conséquent, votre tâche consiste toujours à résoudre les problèmes qui entravent votre compréhension de ce comportement et à analyser les données de manière à obtenir le maximum d'avantages pour la partie pour laquelle vous travaillez dans le moins de temps possible et avec le moins d'effort, dans la mesure où que vous êtes capable de faire le processus d'analyse lui-même, ce qui vous donne suffisamment de temps pour utiliser ces données dans les prévisions.Si vous êtes un scientifique des données, ou connaissez et mesurez les conditions actuelles et les conditions sur le terrain si vous êtes un analyst.

Conclusion

Dans cet article, nous avons fourni une introduction simple au domaine de la science des données et aux termes les plus importants qui s'y rapportent, pour vous aider à en apprendre davantage sur ce domaine sans entrer dans des détails techniques approfondis, d'autant plus que ce domaine contient de nombreux détails complexes, mais elle est
intéressante et souhaitable pour ceux qui s'y intéressent, que ce soit du point de vue de la culture générale ou du point de vue de la spécialisation future.

Avez-vous déjà pensé à lire sur ce domaine? Partagez vos informations et votre expérience avec nous dans les commentaires.
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