Les tendances et les technologies incontournables de la science des données

En termes simples, la science des données est l’extraction d’informations utiles à partir des données fournies. Mais l’extraction des données n’est pas si simple. Il a besoin d’expertise dans le domaine, de compétences en programmation, d’apprentissage automatique, de mathématiques, de statistiques et de probabilités.

Au fur et à mesure que la technologie évolue et se met à jour chaque jour, il en va de même pour l’augmentation des données. Les données sont générées par chaque clic, balayage, commentaire, recherche… La science des données ne concerne pas seulement les données, elle correspond également aux processus d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle, de langage naturel… Maintenant, pour comprendre les opportunités de ces domaines, nous devons avoir à comprendre les dernières tendances en science des données.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive prédit certaines inconnues sur la base de données historiques. Il utilise des données, des méthodes statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique. La banque, les soins de santé, les ressources humaines et l’industrie du marketing utilisent principalement l’analyse prédictive pour la détection des fraudes, la réduction des risques, l’optimisation des campagnes et des opérations de marché.

Détection de fraude

L’industrie financière et l’industrie de l’assurance maladie, avec une énorme quantité de données et d’argent en jeu, ont utilisé l’analyse prédictive pour détecter et réduire la fraude en gérant le risque de crédit, maximiser la vente croisée et identifier le patient le plus à risque de maladie chronique pour trouver le meilleur investissement.

Réduire les risques

Un pointage de crédit est utilisé pour évaluer et prédire le risque potentiel et la probabilité que le client fasse défaut ou non sur le montant du prêt, les réclamations d’assurance et les recouvrements. Le pointage de crédit est l’un des cas les plus connus d’analyse prédictive.

Optimisation des campagnes et des opérations de marché

L’industrie utilise les expériences et les réponses des clients pour prévoir et promouvoir les opportunités de ventes croisées, gérer leurs ressources et prévoir les stocks afin d’augmenter leur présence sur le marché et leurs revenus. L’analyse prédictive permet à l’organisation de travailler plus efficacement.

Intelligence artificielle

C’est la science de la conception de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques. C’est lié à une tâche similaire consistant à utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA n’a pas à se limiter à des méthodes biologiquement observables.

L’application de l’intelligence artificielle est très vaste, allant de la reconnaissance vocale, des services personnalisés, des moteurs de recommandation, de la vision par ordinateur, de la négociation automatisée d’actions.

Reconnaissance de la parole

Il est également connu sous le nom de Speech to text, il utilise le traitement du langage naturel pour traiter la parole humaine au format écrit. Des exemples courants en sont vus autour de nous comme Alexa, Siri.

Moteurs de recommandation

Il fonctionne principalement sur notre historique de recherche précédent. En utilisant les données précédentes, il recommande les nouvelles tendances, modes, films… aux clients et aide les détaillants à développer des stratégies de vente croisée plus efficaces. Tous les sites de commerce électronique comme Amazon sont basés sur des moteurs de recommandation.

Vision par ordinateur

Il utilise des images, des images numériques, des vidéos pour prendre l’action requise ou faire la recommandation en fonction des entrées. L’objectif fondamental de la vision par ordinateur est de permettre aux appareils informatiques d’analyser correctement puis d’interpréter les images numériques.

Les voitures autonomes, le marquage automatique des personnes sur les publications sur les réseaux sociaux sont des exemples courants de vision par ordinateur.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est l’une des applications de l’intelligence artificielle qui peut automatiquement apprendre et s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmée. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont principalement classés en deux catégories : Apprentissage supervisé et non supervisé.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé utilise des algorithmes supervisés qui tirent parti des données étiquetées pour entraîner le modèle à classer ou à prédire les résultats avec précision.

L’algorithme supervisé est utilisé pour classer le spam dans votre dossier de boîte de réception, prédire les prix des maisons, prédire quels clients sont susceptibles de quitter la banque. Certains algorithmes supervisés sont la régression linéaire, la régression logistique, l’arbre de décision, la forêt aléatoire, AdaBoost, XgBoost.

Apprentissage non supervisé

Il utilise des algorithmes non supervisés pour analyser et regrouper l’ensemble de données non étiqueté. Ces algorithmes identifient les modèles cachés et font en sorte que le cluster tire la conclusion requise.

L’algorithme non supervisé utilisé pour la segmentation des produits et des clients, la détection de similarité, le système de recommandation. Certains algorithmes non supervisés sont l’analyse en composantes principales, les approches de décomposition en valeurs singulières.