La Data science ou la Révolution des données

 

Tel le cerveau humain, le Big Data est une immense nébuleuse de connexions où une multitude d’informations circulent plus ou moins librement, à différentes vitesses, se croisent, se heurtent, se perdent…

Sans dispositif ou organisation, seul un infime pourcentage de données ressort du flux.

Lorsqu’on est une entreprise, cette masse de données est un relais de croissance très important car elle représente un champ de connaissance infini.

Au-delà de son intuition et de sa créativité, si une entreprise veut se renforcer et se réinventer, une nouvelle science permet d’analyser ses données générées afin d’en récupérer des informations pertinentes.

Pour une entreprise, analyser rapidement et en détail ce qu’elle produit, savoir ce qu’elle produira et comment, est une question de survie.

Aujourd’hui et plus encore demain, une Super Science permet cela, c’est la Data science, avec, au cœur de ce dispositif, de super spécialistes qui participent à la Révolution 3.0 !

 

L’enjeu de ce siècle pour les entreprises

L’apparition fulgurante des nouvelles technologies et pratiques (téléphonie mobile, réseaux sociaux, commerce en ligne…) fait que l’entreprise – et plus généralement l’humanité – génère de plus en plus de données, avec la menace permanente d’un Big Bang numérique.

L’entreprise, faisant face à une concurrence accrue et à une hypertechnologie, doit être plus que jamais réactive quel que soit son domaine d’activité. Savoir gérer ses données est son plus gros défi à venir.

 

Créateur de sens, créateur de valeur

Comment contenir et traiter les informations qui s’accumulent afin d’être plus performant ? Pour capter et surtout comprendre ses données, chaque entreprise, quel que soit son secteur, peut faire appel à la Data science et recruter son spécialiste. Les cas pratiques sont nombreux et variés : assister une prise de décision, automatiser une tâche, détecter une tendance ou pattern…

Désormais, les entreprises ne veulent rien laisser au hasard et les prédictions du Data scientist valent de l’or.

L’objectif du Data scientist est de découvrir une information nouvelle qui deviendra un modèle dans l’outil décisionnaire d’une entreprise. Il va aider l’entreprise à faire ressortir des éléments importants en croisant toutes ses données brutes, issues de toutes les sources possibles disponibles.

 

Un terrain pluridisciplinaire

Avant d’arriver à cette finalité, plusieurs compétences se cumulent et se croisent : expertise en mathématiques (algorithmes, statistiques), ingénierie réseau et informatique (machine learning, deep learning…), marketing et expérience business (croisement des informations, analyse des tendances…).

La science des données s’adresse à tous, que ce soit pour un problème technique, de la perte de chiffre d’affaires, pour créer des produits innovants, des nouveaux services ou tout simplement conforter une intuition… la Data science déploie un terrain de disciplines très large.

 

La Data science au quotidien

On retrouve la Data science dans beaucoup de technologies qui sont présentes dans notre quotidien, voici quelques exemples d’applications :

Reconnaissance automatique (faciale, vocale, textuelle…)

Moteurs de recherche et plateformes streaming type Netflix (suggestion de contenus, préférence…)

Logistique (maîtrise de la météo et du trafic…)

Banque (automatisation du traitement des données pour accord de crédit…)

Assurances (veille à la fraude…)

Tourisme (statistiques…)

Ressources humaines (fiche de profil, fiche de compétences…)

Retail (ciblage publicité, placements de produits…)

Cybersécurité (détection des malwares…)

Sécurité nationale (drones…)

Santé (comprendre les maladies, accélérer un diagnostic, médication préventive…)

Industrie (chaînes de production automatiques, véhicule autonome…)

On est tous sont concernés par la Data science !

 

L’ergonomie de la connaissance

Le data scientist peut travailler dans n’importe quel type d’entreprise et accompagne les collaborateurs concernés dans l’obtention d’une donnée afin d’apporter des solutions.

 

Le workflow type du Data scientist 

  1. Les données brutes
  2. Collecte (en concevant par exemple des Algorithmes)
  3. Rangement (Data warehouse)
  4. Nettoyage, affinage, classification (Data mining)
  5. Analyse (Intelligence Artificielle : text mining, test de régression…)
  6. Restitution en informations claires (reporting, dashboarding ou Data visualization) aux décideurs.

 

Par exemple : dans le domaine des assurances, un data scientist va mettre en place un système de détection des fraudes à travers un formulaire type à remplir, aider à la prédiction des risques (statistiques) ou à définir les produits ou taux les plus adéquats pour ses adhérents.

 

La Data science, le champ des possibles

Les compétences dans le domaine de la Data science sont nombreuses et évolutives : ingénierie des données, mathématiques, statistique, informatique, marketing…

C’est un secteur jeune, en perpétuelle évolution et surtout très transversal.

La rémunération est attractive : entre 35 k€ pour un data scientist junior jusqu’à 80 k€ par an voire davantage en fonction des demandes et des compétences requises.

Au-delà des connaissances techniques, il faut avoir un esprit d’analyse très fin, être réactif, rigoureux, organisé et force de proposition.

La Data science requiert d’avoir au minimum un bac +5 dans les domaines des mathématiques, de l’informatique, du management ou du marketing (Mastères en Université ou Ecole spécialisée type ENSAE, Télécom Paris tech, EMSI Grenoble…). Quelques formations bac + 3 permettent d’occuper des postes d’assistants (licence professionnelle).

Si vous avez des prédispositions pour les mathématiques, des bases en développement informatique, une curiosité sans limite… une formation plus généraliste en Data science peut être très utile à votre carrière !

La formation à forte valeur ajoutée « Introduction à la Data science » (certifiante DIGITT) que nous proposons vous permettra d’être plus ouvert et plus à l’aise techniquement.

En appréhendant les enjeux et les systèmes mis en place par la Data science, vous pourrez monter en compétences en y puisant des exemples concrets, être force de proposition pour votre entreprise ou pour un nouveau poste mais aussi collaborer plus efficacement avec un data scientist.

 

Il suffit d’un pas pour atteindre un monde nouveau, nous vous attendons !

   

                                                                                                                                     Marjorie P.

                                                                                                                                     Rédactrice

 

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Anne-Marie RICHIER

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