Comprendre la data science : les trois piliers à connaitre

Connue plus sous l’appellation data science, la science des données est une branche de l’informatique qui se focalise sur la lecture de données, leur classification et leur interprétation. Cette science permet de façon générale de procéder à une prise de décision judicieuse dans presque tous les domaines. Avant d’affirmer qu’on est un analyste de données, il est nécessaire de maitriser certaines notions capitales. Découvrez-les à travers cet article.

Maitriser l’extraction de données

L’un des premiers piliers de la data science est l’extraction de données. Il est important que le jeune débutant en analyse de données apprenne à faire de l’extraction de données ; essayez ici afin d’en apprendre plus. Prendre de simples événements comme référence et s’en servir pour trier les données capables d’aider à faire une analyse et tirer des conclusions, tel est le but de l’extraction. Il est capital que le débutant sache comment faire la distinction entre les données pertinentes et celles qui sont superflues. Ceci fera de lui un bon analyste de données.

Comprendre l’analyse de données

L’analyse de données est l’étape qui suit l’extraction de données. C’est le deuxième pilier pour mieux appréhender la data science. Il s’agit d’expliquer à travers les données, une situation et de décrire son évolution ou les facteurs mis en jeu. Pour ce fait, plusieurs outils interviennent dont Excel, ou des librairies de Python. Ces outils sont vraiment diversifiés ; il faut faire des recherches pour savoir lesquels exploiter en fonction de votre niveau et ce qu’il y a à faire. Cette partie requiert une bonne connaissance en mathématiques et en statistiques.

Pratiquer souvent la modélisation

C’est une chose d’analyser les données une fois extraites, mais c’en est une autre de savoir les modéliser afin qu’elles soient comprises du grand public. L’objectif ici est de fournir des explications sur un phénomène ou une situation à travers l’utilisation de graphes, d’histogrammes ou tout autre forme de graphique. Ici encore, les logiciels ou librairies qui font la visualisation sont variés et il est recommandé de choisir judicieusement.