Les données sont partout. Chaque clic, chaque message, chaque achat génère des données qui peuvent être analysées et interprétées pour fournir des informations précieuses. Cependant, le volume et la complexité des données générées aujourd’hui peuvent être écrasants. C’est là qu’interviennent la science des données et le big data. Bien que ces deux termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, il ne s’agit pas de la même chose. Dans cet article, nous allons explorer les différences entre la science des données et le big data, et répondre à quelques questions connexes.
Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données consiste à utiliser des compétences statistiques, analytiques et de programmation pour extraire des informations et des connaissances à partir de données. Elle fait appel à un éventail de techniques, notamment l’exploration de données, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive, pour donner un sens à des ensembles de données complexes. Les scientifiques des données utilisent ces techniques pour identifier des schémas, créer des modèles et faire des prédictions qui peuvent aider les organisations à prendre de meilleures décisions.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Les Big Data font référence à des ensembles de données extrêmement volumineux qui peuvent être analysés de manière informatique afin de révéler des schémas, des tendances et des associations, en particulier en ce qui concerne le comportement et les interactions humaines. Les Big Data se caractérisent par les trois V : volume, variété et vitesse. Le volume se réfère à l’échelle des données, la variété se réfère à la gamme des types de données et la vitesse se réfère à la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées.
Où trouver des données ouvertes ?
Les données ouvertes sont des données qui peuvent être librement utilisées, réutilisées et redistribuées par quiconque. Il existe de nombreuses sources de données ouvertes, notamment des sites web gouvernementaux, des institutions universitaires et des organisations à but non lucratif. Parmi les sources de données ouvertes les plus populaires, citons la Banque mondiale, les Nations unies et Kaggle.
Comment créer un jeu de données ?
La création d’un ensemble de données implique de définir les variables sur lesquelles vous souhaitez collecter des données, de sélectionner une méthode d’échantillonnage et de décider d’une méthode de collecte des données. Il est important de s’assurer que les données collectées sont exactes, fiables et pertinentes par rapport à la question de recherche. Une fois les données collectées, elles doivent être nettoyées et organisées avant d’être analysées.
Obtenir des données peut s’avérer difficile, en particulier si vous recherchez des ensembles de données volumineux ou complexes. Parmi les méthodes courantes d’obtention de données, on peut citer le web scraping, les enquêtes et les accords de partage de données avec des organisations. Il est important de s’assurer que les données obtenues sont légales, éthiques et respectent la vie privée des individus.
Quel est le salaire d’un scientifique des données ?
Le salaire d’un scientifique de données peut varier en fonction de facteurs tels que le lieu de travail, l’expérience et le secteur d’activité. Selon Glassdoor, le salaire de base moyen d’un data scientist aux États-Unis est de 113 309 dollars par an.
Quels sont les trois principaux domaines de la science des données ?
Les trois principaux domaines de la science des données sont les statistiques, l’apprentissage automatique et l’expertise dans le domaine. Les statistiques impliquent l’utilisation de techniques mathématiques pour analyser les données, tandis que l’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour trouver des modèles dans les données. L’expertise dans un domaine fait référence à la connaissance d’un domaine spécifique, comme les soins de santé ou la finance, qui peut être utilisée pour éclairer l’analyse des données. Les data scientists qui réussissent ont des bases solides dans ces trois domaines.
En conclusion, si la science des données et le big data sont liés, ils ne sont pas identiques. La science des données est la pratique qui consiste à utiliser des compétences statistiques, analytiques et de programmation pour extraire des idées et des connaissances des données, tandis que le big data fait référence à des ensembles de données extrêmement volumineux qui peuvent être analysés de manière informatique pour révéler des modèles, des tendances et des associations. Il existe de nombreuses sources de données ouvertes, et la création et l’obtention de données peuvent constituer un défi. Le salaire d’un scientifique des données peut varier en fonction de plusieurs facteurs, et les trois principaux domaines de la science des données sont les statistiques, l’apprentissage automatique et l’expertise du domaine.