Pourquoi la science des données est-elle importante ?

La science des données combine plusieurs domaines tels que les mathématiques, l'analyse de données et les méthodes scientifiques afin d'obtenir des valeurs à partir d'une donnée donnée. Les données sont collectées à partir de smartphones, du Web, de consommateurs, de capteurs et d'autres ressources. Avec la technologie moderne qui fait croître chaque donnée, un grand volume de données est exploité. Avec l'augmentation des outils de science des données, une variété de projets peuvent être générés.

Divers spécialistes des données mènent diverses recherches afin de déterminer l'impact du climat sur les produits alimentaires. Avec l'augmentation de la population et des besoins alimentaires, la production alimentaire doit augmenter pour répondre à ces besoins. Avec une augmentation de l'industrialisation vient le changement climatique. Le changement climatique, tel qu'un changement de température, affecte la production alimentaire. Grâce à l'apprentissage automatique , les statistiques de ces changements servent d'entrées pour prédire le rendement alimentaire.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes de calcul scientifique, des méthodes statistiques, des mathématiques et diverses analyses de données, pour générer des informations utiles.

"Le monde est un problème de mégadonnées." – par Andrew McAfee, co-directeur de la MIT Initiative

Pourquoi la science des données est-elle importante ?

Il est très important de connaître l'importance de la science des données au 21e siècle. "Les données sont le nouveau pétrole", des tonnes et des tonnes de données sont créées chaque seconde. Il est très important d'analyser les données et de fournir les bonnes informations à partir des données. Voici quelques points importants qui prouvent l'importance de la raison pour laquelle la science des données est importante :

• Les données aident à obtenir la meilleure communication entre les entreprises et avec les clients. Scientifique des données Analyse les données et fournit les meilleures informations à l'entreprise pour créer un produit de données. Le meilleur exemple concerne Amazon, vous pouvez voir les articles recommandés chaque fois que vous effectuez une recherche sur n'importe quel produit.
• Analyser et vérifier l'efficacité du système actuel : un spécialiste des données peut fournir des informations sur l'infrastructure de travail actuelle à partir de la grande variété de données disponibles avec eux. Si l'architecture actuelle ne fournit pas beaucoup de ventes aux entreprises, elles peuvent changer ou modifier pour obtenir de meilleurs résultats.
• Fournit les meilleures informations marketing : Supposons que vous souhaitiez vendre un nouveau stylo. De nombreuses questions vous viennent à l'esprit, telles que Quelle est la taille du stylo ? Combien de prix? L'aspect et la sensation du stylo ? Combien de profit peut être généré par vente ?.. etc. Il est vraiment difficile de tirer une conclusion par nous-mêmes. Dans ces situations, le data scientist joue le rôle principal, il analyse le produit et aide l'entreprise à tirer le maximum de profit de la vente. en analysant divers facteurs tels que la démographie, les tranches d'âge, la tendance d'achat des clients, la couleur du stylo, le prix de vente et bien plus encore.

Comment fonctionne la science des données ?

L'analyse des données n'est pas du tout une étape rapide, elle nécessite beaucoup de patience et de compétences. Sans avoir les connaissances nécessaires, vous ne pouvez rien faire de bien alors qu'une petite erreur peut créer une énorme perte pour l'entreprise ainsi que pour vous.

Tout vient d'une question. Un Data Scientist doit être un bon questionnaire. Voyons les étapes impliquées dans l'analyse des données :

1. Comprendre l'entreprise et formuler les questions
2. Collecter des données brutes
3. Transformez vos données
4. Nettoyez vos données
5. Explorer les données nettoyées
6. Modélisation appropriée des données
7. Visualisation des données
8. Communiquer le résultat

1. Comprendre l'entreprise et formuler les questions

Commencez par bien connaître votre entreprise et formulez les questions auxquelles il faut répondre. Oui, vous vous demandez peut-être quelles questions devraient être formulées. Les questions auxquelles les clients veulent la réponse. Si vous êtes en mesure de trouver des solutions et de les résoudre de manière meilleure et plus simple, le succès est au rendez-vous. C'est le point clé qu'un data scientist suit avec lui. Alors posez-vous les questions auxquelles vous devez répondre à partir de la plaque de données que vous allez obtenir.

2.Collectez des données brutes

L'un des travaux difficiles dans le processus de science des données. Ce n'est pas du tout facile de collecter des données même si des tonnes de données sont générées chaque seconde. Si vous souhaitez analyser la tendance interne de l'entreprise, il est très facile d'obtenir des données, car l'entreprise dispose de toutes les données. Si vous vous dirigez vers la résolution d'un nouveau problème, la véritable tâche se présente à vous. Collectez donc vos données brutes à partir de diverses sources.

3.Transformez vos données

Les données brutes que vous avez collectées seront de différents formats. Il est donc très nécessaire de les convertir en documents Excel ou Word selon vos besoins. C'est la même chose que d'extraire de l'essence de l'extraction du pétrole. Vous obtenez le premier produit avec beaucoup d'impuretés. Ensuite, il sera filtré et finalement transformé en produit utile.

4.Nettoyez vos données

C'est probablement l'étape qui prend le plus de temps. Vous pouvez voir de nombreuses valeurs manquantes, des valeurs aberrantes (les valeurs diffèrent de toutes les autres données de l'ensemble de données), supprimer des colonnes sans importance de votre ensemble de données. Ainsi, tout en traitant de ce processus, assurez-vous de suivre ces étapes pour obtenir le meilleur ensemble de données sur lequel travailler.

5.Exploration des données

Après avoir obtenu l'ensemble de données complet, en tant que data scientist, il devrait être un observateur attentif. Il est très important de trouver différents modèles à partir des données. C'est une chose très importante lorsqu'il s'agit de données différentes. Si vous ne parvenez pas à trouver les modèles cachés, vous n'obtiendrez évidemment pas le meilleur résultat.

6. Modélisation appropriée des données

Il est maintenant temps d'adapter les données à un modèle statistique approprié, afin de mieux aider la machine à apprendre et à fournir les meilleures informations et prédictions. Il est vraiment difficile d'obtenir un modèle parfait, c'est-à-dire parfait à 100 %. Tout ce que vous avez à faire est d'adapter les données à différents modèles et de choisir le meilleur modèle qui vous offre le meilleur résultat.

7.Visualisation des données

La visualisation est l'un des meilleurs moyens efficaces de communication et de comprendre les résultats. En tant que data scientist, vous devez visualiser les données qui aident les autres à comprendre en quoi consistent vos découvertes. De nombreux outils de visualisation sont disponibles tels que :

• Tableau
• Graphiques Google
• Xbeaucoup
• HubSpot, etc.

8. Communiquer le résultat

La communication des résultats/idées aux gens ordinaires ou à d'autres gens d'affaires est importante. Les personnes normales qui ne sont pas sur ce terrain ne sauront pas comment analyser les résultats en consultant le modèle de données. Ainsi, une visualisation et une communication appropriées aideront les gens à comprendre ce que vous avez trouvé à partir des données.