Les essentiels à savoir sur l’analyse des données et la science des données

Plus de données ont été générées au cours des deux dernières années que jamais dans toute l’histoire humaine. Cela a créé un énorme besoin pour les entreprises de comprendre ces données et de les utiliser efficacement. Les entreprises qui savent tirer parti des données sont les plus performantes ; prenez des exemples de Google, Amazon, Facebook… leurs modèles économiques sont basés sur des données.

La science des données et l’analyse des données sont deux disciplines permettant d’explorer et de comprendre de grands ensembles de données. Cependant, ils diffèrent les uns des autres par des différences subtiles. Découvrez les similitudes et les différences entre la science des données et l’analyse des données.

Qu’est-ce que la science des données ?

Le terme science des données fait référence à l’ensemble des méthodes scientifiques, mathématiques, statistiques et autres outils utilisés dans les ensembles de données pour extraire des connaissances et des idées.

Plus précisément, la science des données nous permet d’extraire des informations utiles du Big Data. Les data scientists sont les experts chargés d’extraire ces informations.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données est un aspect crucial de la science des données qui se concentre principalement sur l’analyse des données à l’aide d’outils de veille stratégique et d’analyse.

À l’aide de l’analyse de données, les organisations trouvent des tendances entre les ensembles de données, transforment les données en métriques de mesure et effectuent des évaluations de performances. Il aide en outre les scientifiques et les analystes de données à identifier les aspects pertinents et à tirer des conclusions…

L’importance de différencier ces termes

La science des données joue un rôle crucial dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. La possibilité d’explorer et de connecter de grandes quantités de données est très utile dans cette industrie. Par exemple, Google a récemment acheté Kaggle, une communauté en ligne qui organise des compétitions de science des données et d’apprentissage automatique. La firme de Mountain View sait très bien que ces deux technologies représentent l’avenir. C’est pourquoi il est important de distinguer la science des données de l’analyse des données.

Cependant, ces deux concepts sont similaires à bien des égards. Ils impliquent tous deux d’explorer de vastes collections de données pour trouver des informations utiles. La principale différence est la manière de procéder et l’objectif à atteindre. Vous comprenez maintenant comment faire la distinction entre la science des données et l’analyse des données. Alors que les données deviennent de plus en plus importantes dans nos vies, d’autres termes liés au big data sont susceptibles d’émerger dans un avenir proche.