Data scientists et intelligence artificielle : compétition ou alliance ? 

Data scientists et intelligence artificielle : compétition ou alliance ?

Dans un monde où la technologie fait fureur et où les consommateurs sont de plus en plus exigeants, les entreprises font constamment face à de nouveaux défis. Il s’agit notamment de l’essor du big data, qui les a poussés à adopter une approche fiable qui leur permet de gérer efficacement et facilement des données incommensurables, de leur donner plus de sens et d’en extraire toutes les informations précieuses pour en tirer le meilleur parti. Dans ce cas, certaines entités n’hésiteront pas à faire appel à des data scientists (data scientist en français), seuls experts capables de révéler la vraie valeur des données. Quel est le métier d’un data scientist ? Peut-il entrer en synergie avec l’intelligence artificielle (IA) ?

Data Science : de quoi parle-t-on ?

La science des données est une discipline avec l’exploration et l’exploration comme objectif principal Analyse des données brutes, puis les transformer en informations qui résolvent les problèmes auxquels les entreprises sont confrontées, même les plus complexes. L’idée est plus précisément d’extraire les bons insights qui permettent à l’entreprise de prendre les meilleures décisions qui améliorent la performance.

La science des données permet de développer des produits de données, des modèles basés sur des données et de les traiter de manière algorithmique pour générer des résultats. Les moteurs de recommandation de Netflix, Amazon ou Spotify en sont des exemples pertinents.Leur objectif principal est d’ingérer Données d’utilisateur Cela conduit à des recommandations personnalisées basées sur ces informations. Contrairement aux informations, les produits de données ne guident pas les décisions. Ils sont développés en tant que partie intégrante des applications fondamentales de la science des données. Avec tout cela à l’esprit, la science des données est le résultat de l’entrelacement de plusieurs domaines, y compris l’innovation technologique, le développement d’algorithmes et le raisonnement des données.

La maîtrise implacable de la science des données nécessite une formation spécifique

Afin de maîtriser tout ce qui concerne la science des données, il est impératif d’avoir une formation de data scientist qui enseigne toutes les compétences nécessaires pour démarrer une Carrière de donnéesDe l’extraction de données au développement et au déploiement de produits de données, en passant par la modélisation statistique et mathématique, ce type de formation met les stagiaires à l’épreuve à travers des dizaines de projets informatiques. Tous ces projets utilisent les nouvelles technologies et tendent à tirer parti des innovations disponibles afin que les apprenants les maîtrisent à la fin du cours.

La formation commence généralement par l’analyse de données et Python, les deux principaux leviers sur lesquels les apprenants doivent s’appuyer dans leur apprentissage. Ils apprendront ensuite à tirer le meilleur parti des bibliothèques de science des données comme Plotly et Matplotlib, visualisation de donnéesou Numpy et Pandas pour l’analyse des données.

Tout au long de la formation, le stagiaire applique également diverses notions probabilistes et statistiques, qui lui permettront d’apporter une portée plus précise aux différentes analyses qu’il effectuera. Ils ont également appris les secrets d’une collaboration productive et d’une meilleure gestion de projet à l’aide de divers logiciels de gestion.La formation se poursuit avec la gestion et la collecte de données, l’apprentissage en profondeur et apprentissage automatiquele développement et le déploiement d’outils applicatifs, n’oubliez pas de valoriser la marque personnelle.

A l’issue de la formation, le stagiaire recevra le certificat « Data Science Designer Developer », qui lui permettra d’exercer le métier de data scientist et de se créer les meilleures opportunités de carrière. .

Quel est le métier d’un data scientist ?

Parmi les nombreuses responsabilités d’un data scientist, on attend d’eux qu’ils utilisent leurs connaissances des données pour contribuer à la croissance de leur entreprise.Dans ce cas, son quotidien est collecté, assemblé et interrompu Nettoyage des données (Cette opération prend à elle seule un expert 70% du temps). En plus de ces tâches, il y a la modélisation des variables, le réglage fin du modèle et l’interprétation des résultats.

La tâche d’un data scientist consiste également à définir les algorithmes d’analyse de données les plus pertinents pour répondre aux différents besoins de l’entreprise, tout en développant des modèles prédictifs et descriptifs. A cela s’ajoute sa capacité à identifier les schémas et les tendances pour identifier les principaux points forts et axes d’amélioration de l’entreprise.Par conséquent, l’entreprise peut s’appuyer sur les résultats d’une série d’analyses effectuées par des scientifiques des données pour prendre la meilleure décision Et développer des produits et services en fonction des attentes et des exigences des clients.

Spécialiste en informatique, il saura créer des outils applicatifs sur mesure, c’est-à-dire développés en fonction des besoins et des exigences de l’entreprise, ainsi que des caractéristiques et des processus de l’entreprise. Il a su les intégrer parfaitement dans les systèmes d’information de l’entité et s’assurer qu’ils pouvaient communiquer sans problème avec d’autres applications et logiciels.Tout au long de son discours, ce expert en informatique Des quantités astronomiques de données non structurées peuvent devoir être collectées et transformées en informations exploitables.

Les data scientists profitent-ils des innovations de l’IA ?

C’est exactement le cas. L’intelligence artificielle fait même partie des disciplines incontournables de la science des données. Lors de son intervention, les data scientists ont principalement pu utiliser deux branches de cette intelligence artificielle, dont le machine learning et le deep learning.

apprentissage automatique

En particulier, l’apprentissage automatique permet aux data scientistsautomatisation Presque toutes les tâches chronophages lui incombent. En prime, cette sous-catégorie d’IA les optimise afin qu’ils puissent gérer au mieux une grande variété de problèmes.

Les data scientists apportent un ensemble d’informations et partagent les problématiques de l’entreprise. Ainsi, la machine extrait des informations détaillées que les scientifiques des données peuvent facilement interpréter et utiliser pour améliorer considérablement les résultats. en bref, apprentissage automatique Offre aux scientifiques des données la possibilité de dériver facilement plus d’informations à partir de données structurées et non structurées. L’entreprise ne pouvait pas utiliser les solutions traditionnelles d’une autre manière. La collecte et l’assemblage d’informations étant la tâche spécifique d’un data scientist, le machine learning prend toute son importance dès la phase de nettoyage.

l’apprentissage en profondeur

Quant au deep learning, il s’agit plus précisément d’une sous-catégorie du machine learning car il repose sur un apprentissage non supervisé. Ensuite, il n’a pas besoin de données structurées, il peut donc travailler avec des informations non structurées.

Les scientifiques des données réservent généralement ce système aux tâches les plus complexes, en particulier lorsque données à traiter ne peuvent pas être classés à l’avance. Le deep learning est alors capable d’identifier facilement les traits discriminants des informations collectées sans avoir à les classer en amont.

De plus, il n’a pas besoin d’être piloté par un développeur dédié, car il est capable d’évaluer par lui-même s’il faut corriger la classification ou mettre en place de nouvelles catégories basées sur de nouvelles données.toutefois apprentissage automatique Fonctionnant à partir d’une base de données contrôlée, le deep learning nécessite beaucoup d’informations pour garantir des résultats fiables.