Data Science vs Data Analytics

Le monde d’aujourd’hui est incomplet sans données. D’énormes quantités de données sont générées par les utilisateurs chaque jour. Si ces données peuvent être en quelque sorte analysées et interprétées pour capturer ce que l’utilisateur veut et faire des innovations en conséquence, nous pourrions apporter un système révolutionnaire où les entreprises peuvent fournir des solutions de pointe aux problèmes rencontrés par un homme ordinaire et cela à faible coût. Mieux encore, ce système peut s’improviser et s’améliorer pour devenir de plus en plus innovant. Cette révolution est la science des données et implique l’analyse des données, l’apprentissage automatique et bien plus encore.

Dans cet article, explorons le big data, la science des données et savons ensuite en quoi ils sont différents les uns des autres.

Un cas d’utilisation commun

Comme son nom l’indique, big data signifie beaucoup de données – non structurées ou brutes. Avec des exigences croissantes et des modèles d’entreprise interactifs, la méthode traditionnelle de collecte des données n’est plus suffisante. L’énorme quantité de données générées chaque jour à partir de diverses sources est appelée big data. Ensuite, nous devons disposer de systèmes capables de rassembler les données, de les filtrer en fonction du groupe cible pertinent, d’appliquer certains modèles statistiques et d’apprentissage automatique et de prédire les décisions futures sur la base des données actuelles. Pensez-y comme à un système de retour d’information. L’analyse des données en fait partie : elle effectue des analyses statistiques sur des ensembles de données pour trouver des réponses aux problèmes de l’entreprise. Le reste – l’analyse des données, l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et la visualisation – dans la science des données.

Vous avez dû voir ce type d’intelligence dans votre flux Facebook. Si vous voyez un genre particulier de vidéos ou de textes, on vous montre aussi des types de publicités similaires à l’avenir. En moyenne, même si vous passez environ 10 minutes sur Facebook, vous pouvez voir quelques vidéos qui vous intéressent et « aimer » les publications de quelqu’un. Eh bien, toutes ces données (big data) sont collectées par Facebook pour garder une trace de vos intérêts et désintérêts.

Qui utilise ces données ?

Une machine.

Oui. Sur la base de vos sélections, Facebook vous donne des suggestions similaires suivantes. Par exemple, si vous aimez Bournvita, vous pourriez recevoir une publicité sur le chocolat à boire Cadbury ou d’autres boissons similaires. En revanche, si vous choisissez de ne pas voir la publicité sur la bournvita du premier coup, aucune autre publicité similaire ne vous sera montrée dans un avenir proche également.

Imaginez à quel point le système doit être complexe pour répondre à la personnalisation à un niveau aussi infime pour chaque utilisateur !

C’est de la même façon que le shopping en ligne fonctionne aussi !

Tout cela est fait par l’analyse des données et la science des données.

Dans notre article Data Analyst vs Data Scientist, nous avons détaillé les responsabilités de ces rôles. Vous aurez une idée juste de la façon dont les deux sont liés et pourtant différents.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

À travers l’exemple ci-dessus, nous voyons qu’il y a beaucoup de données brutes qui sont collectées et qui peuvent être analysées de manière appropriée pour obtenir des avantages commerciaux. Une telle analyse des données pour aller chercher des informations et obtenir des aperçus significatifs pour résoudre un problème commercial est appelée analyse de données.

L’analyse de données utilise plusieurs outils et techniques pour analyser les énormes données par opposition à l’intervention humaine pure et à l’organisation manuelle des données. L’analytique des données implique les étapes simples suivantes –

• Déterminer les exigences et le regroupement des données. Cela peut être basé sur le groupe cible ou le problème de l’entreprise. Les données peuvent être regroupées de la manière la plus appropriée, par exemple, l’âge, le lieu, le sexe, les intérêts, le style de vie, etc…
• Collecter des données à partir de diverses sources en ligne et hors ligne – ordinateurs, enquêtes physiques, médias sociaux, etc…
• Organiser les données pour l’analyse. La méthode la plus courante pour organiser les données est le tableur bien que des frameworks comme Apache Hadoop et Spark accélèrent le rythme pour remplacer les tableurs.
• Les ensembles de données incomplets, incohérents et dupliqués sont supprimés et les données sont nettoyées avant l’analyse. Au cours de cette étape, toute erreur dans les données est corrigée et les données deviennent prêtes à être analysées.

Dans l’analyse de données, l’analyste de données a déjà des informations en main – par exemple, un problème d’entreprise, et travaille sur un ensemble connu de données pour fournir une analyse descriptive, prédictive, diagnostique ou prescriptive. Pour en savoir plus, cliquez ici.

L’analyse de données devient de plus en plus importante dans tous les grands domaines tels que les soins de santé, la finance, la vente au détail, le tourisme et les industries hôtelières. Commencez votre voyage d’analyse de données avec nos tutoriels faciles à apprendre.

Qu’en est-il de la science des données ?

La science des données a une portée plus large par rapport à l’analyse des données. Nous pouvons dire que l’analyse des données est contenue dans la science des données et est l’une des phases du cycle de vie de la science des données. Ce qui se passe avant et après l’analyse des données fait partie de la science des données.

En plus de la connaissance des langages de programmation comme Python, SQL, etc comme un analyste de données, la science des données combine des connaissances statistiques et des connaissances du domaine pour produire des idées à partir de données qui peuvent améliorer radicalement les affaires. Les experts en science des données utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique sur tout type de données – texte, image, vidéo, audio, etc… pour produire des systèmes d’IA capables de penser comme un humain.

La science des données a les principales composantes suivantes –

• Statistiques – Les statistiques traitent de la collecte, de l’analyse, de l’interprétation et de la présentation des données par le biais de méthodes mathématiques.
• Visualisation des données – Les résultats de la science des données sont affichés sous la forme de diagrammes, de tableaux et de graphiques visuellement attrayants, ce qui les rend simples à visualiser et à comprendre. Cela aide également à prendre des décisions plus rapidement en mettant en évidence les principaux points à retenir.
• Apprentissage machine – c’est une composante essentielle où nous utilisons des algorithmes intelligents qui apprennent par eux-mêmes et prédisent le comportement humain aussi précisément que possible.

Un expert en science des données identifie et définit les problèmes commerciaux potentiels à partir de diverses sources non liées et obtient des données de ces sources. Une fois que les données sont analysées par l’analyse de données, un modèle est formé et testé pour l’exactitude de manière itérative.

Data Science vs Data Analytics : Comparaison tête à tête

Maintenant que nous sommes clairs avec chaque domaine, faisons une comparaison tête à tête de la science des données et de l’analytique des données pour avoir une image plus claire.

En résumé

Ce diagramme hiérarchique résume assez bien la différence entre la science des données et l’analyse des données.

Source de l’image ici.

Comme vous l’avez peut-être compris maintenant, la science des données est vaste et offre un avenir plus prometteur. Cependant, si vous voulez être plus proche de la programmation, l’analyse des données pourrait être votre meilleur départ. Une chose est claire : les deux domaines sont avides de données et vous devez travailler intensivement avec des données pour comprendre l’ensemble du tableau. La science des données englobe l’ensemble du processus commercial, depuis l’implication des parties prenantes, la narration, l’analyse des données, la préparation, la construction de modèles, les tests et le déploiement. L’analyse des données est l’une des étapes de la science des données – et une étape importante – où les données volumineuses sont analysées et où des informations sont extraites et préparées sous forme de graphiques, de tableaux et de diagrammes. Il est plus facile de gravir les échelons de l’analyse des données à la science des données. Lisez notre liste complète de questions d’entretien de science des données pour saisir votre emploi de rêve aujourd’hui.

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