Intégrer la Data Science à nos métiers nous a paru indispensable pour démarrer 2021. En effet, chaque entreprise possède un important nombre de données pouvant leur apporter des avantages, uniquement si ces dernières sont interprétées. C’est à ce moment là qu’intervient la Data Science.
Les principes de la Data Science
La Data Science est définie par un ensemble d’étapes, basées sur des méthodes scientifiques (mathématiques et statistiques), afin de répondre à une problématique métier. La démarche de la Data Science consiste à explorer et à analyser des données passées et actuelles grâce à l’utilisation d’outils analytiques permettant de décrire et de synthétiser les données (statistiques descriptives), de modéliser et de prédire des phénomènes (statistiques inférentielles). La Data Science fournie des outils d’aide à la décision et de prédiction au travers d’algorithmes statistiques et d’outils de Machine Learning.
Les objectifs de la Data Science
DECOUVRIR
EXPLIQUER
PREDIRE
AUTOMATISER
Exemples de domaines d’application
Les domaines d’application des outils de Data Science sont nombreux.
Les outils de Data Science permettent par exemple d’effectuer des prévisions de ventes, une classification clients, des recommandations d’achat selon les habitudes clients, mettre en place un diagnostic de pannes, une maintenance prédictive, prédire l’apparition d’une maladie, …
Quelques exemples : distribution, santé, industrie, banque et assurance, ressources humaines, agronomie…
Etapes et mise en place d’un projet de Data Science
1 – Définition des besoins et de la problématique métier
2 – Collecte des données
3 – Préparation des données
4 – Exploration des données
5 – Analyse des données
6 – Mise en œuvre et test du modèle
7 – Restitution des résultats et déploiement du modèle
Votre organisation pourrait être prête à adopter une plateforme de Data Science ? N’hésitez pas à nous confier votre projet.