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La data science ? Comment ça marche ?
6 novembre 2024
La data science ? Comment ça marche ?
Dans l’ère du numérique, la data science est un outil incontournable pour façonner et stimuler l’avenir de nombreux secteurs. Grâce à l’exploitation de données toujours plus massives et diversifiées, les entreprises et les organisations disposent de nombreux “insights” afin d’apporter de nouvelles évolutions, améliorations pour repenser leurs produits, services. Mais la data science concrètement qu’est-ce que c’est et aussi, quels sont ces domaines d’application ? Et comment maitriser ce nouveau champ de connaissance ? Beaucoup de questions et peu de réponse ? Bouge pas on t’explique tout !
La data science : définition et domaines d’application
La data science : définition et domaines d’application
Définition de la data science
Pour commencer, la data science est un domaine interdisciplinaire qui mélange des techniques de statistiques, mathématiques et informatiques. La data science consiste à analyser des données informatique afin d’en tirer des insights. La data science implique la collecte, le traitement et l’analyse de données variées et dans le but de résoudre des problèmes et d’aider à la prise de décision. Ce domaine est de plus en plus important dans notre ère du numérique. En effet, avec l’explosion de la quantité de données générées chaque jour, les progrès des technologies de stockage et de traitement de données, combiné à ça l’importance stratégique que représentent les données pour les entreprises, se former et connaître la data science est un atout à faire valoir.
Domaine d’application de la data science
Les domaines d’application de la data science sont multiples et leur utilisation à plusieurs bénéfices :
- L’amélioration des produits et des services existants grâce à l’analyse des données : analyse approfondie du comportement des utilisateurs/clients, identification des points faibles et opportunité d’amélioration du produit existant.
- Développement de nouveaux produits et services innovants à partir des insights tirés des données : Détection des nouveaux besoins des clients et génération d’idées innovantes.
- Optimisation du processus et réduction des coûts via les data sciences : avec l’automatisation des tâches répétitives, prédiction de la maintenance des équipements et aide à la prise de décision stratégique grâce à des analyses prédictives.
Comment se former aux bases de la data science ?
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Se former à la data science
En prenant compte de l’augmentation croissante de l’utilisation de la data science, le besoin de professionnels qualifiés augmente normalement. Mais comment se former efficacement à cette discipline ? Quels sont les parcours possibles ? Voici les différents parcours de formation :
- Les formations académiques : les universités et les grandes écoles proposent déjà des parcours de formation certifiants de bac +5 à +8. Certaines écoles comme l’ENSAE ou Polytechnique proposent des masters spécialisés.
- Les formations professionnelles certifiantes : Pour les professionnels en reconversion ou pour une montée en compétences, certains organismes de formations proposent des bootcamps intensifs de 3 à 6 mois.
- Les auto-formations en ligne : Pour les auto-didacte qui n’ont pas envie de s’inscrire dans un parcours de formation scolaire ou professionnel, il existe des cours en ligne pour apprendre à se former dans la data science. Parmi ces plateformes en ligne, on peut citer Coursera, Udacity ou DataCamp. Des certifications reconnues peuvent être obtenues à la suite de ces parcours, comme par exemple le certificat IBM Data Science Professionnal.
En résumé
Pour conclure, on peut dire que la data science est un domaine primordial dans le monde d’aujourd’hui. En plus de pouvoir analyser des data de consommation notamment, ce domaine ouvre un champ infini sur l’innovation, et sur la compréhension des comportements des consommateurs. C’est pour ça que se former peut devenir un atout majeur dans votre carrière professionnelle, pour répondre aux besoins croissants des entreprises dans l’analyse et la compréhension de la data.
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