INTRODUCTION:
La plupart du temps, même les experts dans le domaine utilisent les termes science des données et analyse de données de manière interchangeable, mais il existe une différence distincte entre les deux termes d’après moi même s'ils appartiennent au même champ lexical.
Dans cet article, je vais expliquer brièvement la différence entre les deux domaines afin que l'on puisse facilement les comprendre pleinement et leur apport dans nos vies chaque jour.
La science des données peut être considérée comme la science et l'art d'extraire des informations à partir de données brutes. Les données peuvent également être définies comme une simple collecte de faits. La science des données implique l'extraction de données structurées et non structurées pour identifier des modèles. C'est l'étude de différentes informations sur un domaine spécifique et comment elles peuvent être utilisées pour développer des stratégies et des innovations.
Le principal devoir d'un data scientist est de trouver les bonnes questions à poser sur des domaines spécifiques. Ceci est accompli en repérant les tendances potentielles et en trouvant de meilleurs moyens d'analyser les informations.
Les compétences requises pour être un scientifique des données sont:
développement de logiciels,
apprentissage et adaptation.
exploration de données,
analyse de données et
programmation orientée objet.
Les industries où la science des données est principalement pertinente sont: Machine learning, IA, ingénierie des moteurs de recherche, analyse d'entreprise (corporate analytics).
L'ANALYSE DES DONNÉES.
L'analyse des données consiste simplement à utiliser les données pour tirer des informations significatives et proposer des solutions et des recommandations. Il effectue également une analyse statistique à partir d'ensembles de données fournis.
La tâche principale d'un analyste de données est d'utiliser différents outils pour répondre à diverses questions sur la croissance de l'entreprise, telles que le bon stock à acheter, pourquoi les ventes ont été faibles ce mois-ci, pourquoi la campagne publicitaire n'a pas été convertie, etc.
Les compétences de base nécessaires pour être un bon analyste de données sont: SQL, Microsoft Excel, programmation, statistique ,langages R et Python, pensée critique, visualisation des données et compétences en présentation ou bon narrateur (storytelling). La plupart du temps, avoir des compétences en machine learning est également un atout pour les analystes de données.
Les industries où l'analyse des données est principalement pertinente sont: Santé, jeux, voyages et industries avec des besoins immédiats en données.
CONCLUSION
Les deux termes sont la plupart du temps utilisés de manière interchangeable, mais il existe une grande différence entre eux. Alors que l'analyse des données se concentre sur la recherche d'informations exploitables à partir de données déjà interrogées, la science des données se concentre principalement sur l'extraction d'ensembles de données volumineuses. La science des données produit des informations plus larges qui se concentrent sur les questions à poser, tandis que l'analyse des données se concentre principalement sur les réponses aux questions posées. Enfin, quelle que soit l'industrie dans laquelle vous vous trouvez en tant que data scientist ou data analyst, une solide connaissance du domaine est très importante.