La science des données est un terme qui échappe à toute définition complète unique, ce qui le rend difficile à utiliser, surtout si le but est de l'utiliser correctement. La plupart des articles et publications utilisent le terme librement, en partant du principe qu'il est universellement compris. Cependant, la science des données évolue avec le temps et la technologie. Il y a 25 ans, la science des données faisait référence à la collecte et au nettoyage d'ensembles de données, puis à l'application de méthodes statistiques à ces données. Aujourd’hui, la science des données est devenue un domaine qui englobe l'analyse de données, l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et bien plus encore.
Comme aucune définition ne correspond parfaitement, il appartient à ceux qui font de la science des données de la définir.
Cependant, l’une des composantes les plus importantes de la science des données est l’informatique. C'est dans ce contexte qu'apparait la "computer science". Quelles différences existe-t-il alors entre la Data Science et la Computer Science?
Historiquement
"Computer science" (traduit en français par "l'informatique" dans son sens le plus large) est la plus ancienne des deux matières, elle remonte à des centaines d'années. En effet, le premier "programmeur informatique", Ada Lovelace, a vécu au début des années 1800 - plus de cent ans avant la création du premier ordinateur moderne. D'autre part, "data science" ou la science des données est un domaine technologique relativement nouveau qui s'est développé à mesure que les entreprises et les organisations cherchent à utiliser à bon escient les quantités massives de données qu'elles collectent.
Domaines d’applications
L'informatique est l'étude de la théorie et de la pratique du fonctionnement des ordinateurs. Ceux qui étudient l'informatique apprennent les langages de programmation tels que Python et Java ainsi que les éléments fondamentaux qui font fonctionner ces langages. Dans l'ensemble, l'informatique se concentre uniquement sur les ordinateurs.
La science des données n'est pas aussi claire. C’est un domaine interdisciplinaire impliquant l’informatique et les statistiques. L'analyse statistique n'a rien de nouveau, mais l'échelle des ensembles de données et la puissance de calcul nécessaires à l'analyse le sont certainement.
Dans la science des données, les données sont collectées et analysées à la recherche d'informations. Les spécialistes de la science des données utilisent des langages de programmation tels que R, SAS, Python et Java, et des logiciels tels que Hadoop, Tableau et Apache Spark pour traiter, affiner et afficher leurs résultats. Les diplômes en science des données se concentrent sur les concepts et la compréhension mathématiques, tels que le calcul et les statistiques. D'autres sujets tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la visualisation de données et les bases de données sont également abordés.
Un avenir prometteur
La science des données, présentée comme "le travail le plus attirant du 21ème siècle" par Harvard, a parcouru un long chemin en très peu de temps. Le domaine de la science des données se développe avec de nouvelles capacités et s'est avéré applicable à tous les secteurs qui génèrent des données, qui sont à la pointe des transformations numériques dans les organisations du monde entier.
La science des données a acquis la réputation d'être l'un des emplois les plus tendances de cette décennie et les entreprises exploitent les données qu'elles génèrent pour prendre de meilleures décisions et obtenir un meilleur retour sur investissement.
Pourquoi faire une carrière en Data science?
Il suffit de vous rendre sur les sites de recherche d’emplois pour vous rendre compte qu’il existe de nombreuses demandes pour le poste de “Data Scientist”.
Le Big Data (“Données massives”) est devenu objet de toutes les convoitises. Le poste de Data Scientist est devenu une nécessité pour l’ensemble des entreprises. En effet, pour mieux prendre leurs décisions et mieux étudier leurs marchés, les entreprises font appel à ces analystes des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques pour les aider à prendre leurs décisions.
Le Data scientist a pour objectif de donner du sens à des données extraites des différents services web et canaux digitaux que détient l’entreprise. Il a pour objectif de créer des outils et des algorithmes pour récolter, stocker, traiter et interpréter l’ensemble de ses données, qui pourraient sembler totalement hétérogènes.
Celui-ci est au coeur du processus de prise des décisions de l’entreprise et de la stratégie de celle-ci grâce à son travail d’analyse.
Selon le très sérieux site de recherche d’emploi Glasdoor, le Data scientist est le métier qui sera le plus prisé dans les années à venir.
En effet, en plus d’être très bien payé (le salaire annuel moyen est estimé à plus de 116.000 dollars aux Etats-Unis), ce profil spécialisé est parmi les plus demandés aujourd’hui.
D’après IBM, il existe en 2020, 2,7 millions de postes de Data Scientist à pourvoir dans le monde.
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