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Des statistiques à la data science : pourquoi ne pas manquer cette révolution ?
Dans le monde actuel axé sur les données, la science des données, en tant que sujet interdisciplinaire, montre progressivement son importance irremplaçable. Il utilise des statistiques, l'informatique et des techniques associées pour extraire des connaissances et des informations précieuses à partir de données potentiellement désordonnées. La croissance de cette technologie a ouvert de nombreuses opportunités et suscité de nombreux débats sur l’orientation future de la science des données.
La science des données est un concept qui unifie les statistiques, l'analyse des données et les méthodes associées, visant à comprendre et analyser des phénomènes réels.
Les fondements de la science des données reposent sur plusieurs disciplines, notamment les mathématiques, les statistiques, l'informatique et les sciences de l'information, ce qui permet aux data scientists d'extraire des informations importantes à partir de données structurées ou non structurées. Bien que de nombreuses personnes considèrent la science des données comme une simple extension des statistiques, elle se concentre en fait sur des problèmes et des techniques propres aux données numériques.
La nature entière de la science a changé en raison de l'influence des technologies de l'information.
Concepts de base de la science des données
La science des données ne se limite pas à l'analyse des données, mais comprend également tout, depuis la préparation des données jusqu'à la formulation des problèmes, l'analyse et le développement de solutions basées sur les données, et enfin la présentation des résultats pour aider à la prise de décision de haut niveau. Dans ce processus, les data scientists doivent avoir des compétences en informatique, en visualisation de données, en sciences de l'information et dans d'autres aspects.
La relation entre la science des données et les statistiques
Dans le monde universitaire, les frontières entre la science des données et les statistiques sont encore débattues. De nombreux statisticiens pensent que la science des données n’est qu’un autre nom pour les statistiques, tandis que d’autres experts soulignent que les techniques et les méthodes utilisées par la science des données pour traiter le Big Data la rendent intrinsèquement différente.
La science des données traite non seulement des données quantitatives, mais également des données qualitatives extraites de plusieurs sources telles que du texte et des images.
L'histoire de l'évolution de la science des données
Le terme science des données est apparu pour la première fois en 1962, lorsque le statisticien John Tukey a décrit un domaine appelé « analyse des données ». Plus tard, lors d'une conférence en 1985, C. F. Jeff Wu a utilisé pour la première fois la « science des données » comme nom alternatif pour les statistiques, qui sont progressivement devenues populaires dans le monde universitaire. À mesure que la technologie progresse, la définition de la science des données continue d’évoluer.
Applications modernes de la science des données
En 2012, les experts techniques Thomas H. Davenport et DJ Patil ont avancé que « le métier de data scientist est le métier le plus sexy du 21e siècle ». Cette affirmation est devenue un sujet brûlant dans les principaux médias. De nos jours, la science des données est généralement considérée comme une discipline indépendante et ses applications dans de nombreux domaines deviennent de plus en plus étendues.
La croissance de la science des données reflète la disponibilité croissante de données provenant de plusieurs sources indépendantes, créant un besoin toujours croissant d'expertise.
La différence entre la science des données et l'analyse des données
Bien que la science des données et l'analyse des données soient étroitement liées, la différence entre les deux reste très évidente. La science des données est davantage axée sur l'utilisation de méthodes statistiques, informatiques et d'apprentissage automatique pour extraire des informations et faire des prédictions ; l'analyse des données est un travail plus ciblé, généralement axé sur des ensembles de données plus petits et structurés, visant à répondre à des questions spécifiques ou à identifier des tendances.
Le développement de la science des données en tant que discipline académique
Alors que la science des données devient une nouvelle discipline indépendante des statistiques, de nombreux établissements universitaires ont également commencé à proposer des cours professionnels en science des données, ce qui marque la croissance rapide de la demande du marché pour les compétences en science des données. Les professionnels ayant uniquement une formation en statistique ne peuvent plus répondre pleinement à la demande du marché en matière de data scientists, qui doivent maîtriser davantage de compétences en informatique et en programmation. De nombreuses écoles, dont l’Université de Stanford, l’Université Harvard, etc., ont commencé à mettre en place des cours professionnels en science des données.
Application du cloud computing à la science des données
Avec l'avènement de l'ère du Big Data, le cloud computing fournit aux data scientists une grande quantité de ressources informatiques et d'espace de stockage, ce qui rend plus efficace la gestion de tâches complexes d'analyse de données. Les cadres informatiques distribués peuvent gérer d’énormes charges de données, ce qui non seulement accélère le traitement des données, mais élargit également les possibilités de la science des données.
Considérations éthiques dans la science des données
Cependant, la science des données pose également un certain nombre de défis éthiques, notamment les violations de la vie privée des données personnelles, la perpétuation des préjugés et son impact négatif potentiel sur la société. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent amplifier les biais existants dans les données de formation, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires.
Dans l'ensemble, la science des données, en tant que technologie émergente, change constamment la façon dont nous analysons et comprenons les informations. Mais comment équilibrer innovation et éthique dans cette révolution des données ?
