Zoom sur le concept de Data Science

Data Science, « Science des données » en français, est une jeune discipline. En effet elle a moins de 25 ans. La Data Science consiste à générer de la valeur à partir de données brutes. L'arrivée de la Data Science en entreprise, avec le Big Data, l'IA et le Machine Learning, est un véritable enjeu pour les équipes.

 

Quel est le lien avec le Big Data, l’IA et le Machine Learning ?

L’essor de la Data Science est récente, avec l’apparition du Big Data – Big Data Analytics. Mais ce n’est pas tout, l’intérêt grandissant pour les techniques de Machine Learning (apprentissage automatique) et d’Artificial Intelligence (IA - Intelligence Artificielle) a permis la montée en puissance de la Data Science et l’ouverture de ses champs d’actions. Nous allons maintenant voir en quoi la Data Science est un enjeu majeur pour les entreprises.

 

Quel est l’enjeu pour les entreprises ?

Aujourd’hui le volume des Data explose et le phénomène Big data est à son apogée. L’enjeu pour les entreprises est de prendre un temps d’avance sur leurs concurrents en déployant une stratégie Data Centric. Ainsi, il s’agit d’activer en temps réel les informations utiles et pertinentes, appelées également « smart data », pour : augmenter la valeur client, améliorer l’expérience et optimiser la GRC (Gestion de la Relation Client), tout en optimisant les coûts et investissements. Ces enjeux concernent tous les services de l’entreprise.

 

L’histoire de la Data Science vue par Gilles R.Ducharme Ph.D

Gilles R. DUCHARME dirige l’équipe R&D. Il nous raconte sa version de la genèse de la Data Science :

Contrairement à ce qui peut être dit, notamment sur wikipedia où on prétend que le terme a été inventé par W. Cleveland dans un article paru en 2001, l’origine du mot Data Science n’est pas Américaine mais bien Française.

« La Data science est née ici même à Montpellier, en 1992, lors du 2ième colloque Franço-Japonais de statistique [1]. Une alchimie entre ces deux écoles, éloignées géographiquement mais convergentes sur les idées, a mis en évidence le gouffre grandissant entre les méthodes de la statistique traditionnelle et la forme que prenaient de plus en plus les données. On était alors au début du phénomène big data. A un moment donné, une aube s'est levée dans la tête des participants. Ils ont vu émerger cette nouvelle discipline, à l'interface entre la statistique et l'informatique, qu'ils ont décidé de nommer "data science" et se sont appliqués à développer par la suite. De là, le terme et la discipline se sont rapidement répandus dans la plupart des sphères de l'activité humaine »

 

Que se cache derrière le métier de Data Scientist ?

Le métier de Data Scientist est considéré comme "le meilleur métier du monde" selon Glassdoor. Aujourd'hui le poste de Data Scientist est central dans les entreprises engagées dans une stratégie "Data Centric". Selon le magazine « LeBigData.fr » un Data Scientist au niveau technique doit :

1 / Être diplômé d’une formation d’Analyste

2/ Avoir des connaissances en Statistiques

3/ Maîtriser les outils analytiques

4/ Connaître les langages de programmation

5/ Avoir des notions de Machine Learning

6/ Comprendre l'algèbre linéaire et les fonctions de plusieurs variables

7/ Savoir utiliser Hadoop

8/ Connaître la programmation SQL

9/ Gérer des données non structurées

10/ Avoir des compétences en ingénierie logicielle

 

[1] Références

Escoufier, Y. , Fichet, B., Diday, E., Lebart,L., Hayashi, C., Ohsumi, N., Baha, Y. (1995) : Preface to “Data science and its application - La science des données et ses applications”. Escoufier et al. ed. , Academic Press, Tokyo. 

Ohsumi, N. (2000) : From data analysis to data science. In Proceedings of the 7th conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS-2000), Kiers et al. Ed. Springer. ISBN-13:978-3-540-67521-1.

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