Guide pratique sur les techniques d’industrialisation des données

industrialisation des données
La data science peut être intégrée dans une logique d’industrialisation. Néanmoins, du fait notamment de sa complexité, cela reste un phénomène mineur. Mais il est aujourd’hui possible grâce à une combinaison alliant différents éléments, dont le devops data science, de parvenir à bout du projet. Certaines solutions digitales permettent d’accompagner les entreprises dans ce processus. Pour mener à bien un projet d’industrialisation, un data scientist doit suivre un procédé spécifique, en plusieurs étapes. Guide pratique sur les différentes techniques.

Quel est le rôle des data scientists dans l’industrialisation des données ?

Le data scientist a un rôle primordial dans l’industrialisation de la data science. Il met en place des actions afin de récupérer, traiter et exploiter les données. Il possède de solides compétences dans les mathématiques. Il a recours aux statistiques dans l’exercice quotidien de son métier. Il maîtrise parfaitement les outils informatiques. Il connaît les langages de programmation tels que Python. Il possède également des compétences informatiques spécifiques à la data science. Un data scientist peut également être issu d’un domaine tel que la banque, les assurances ou encore le marketing. Il utilise dans ce cas ses compétences dans l’exercice de son métier. C’est un professionnel très recherché aujourd’hui. Le manque de formations d’une part et la forte demande d’autre part en font un secteur rare. Pour en savoir plus, rendez-vous sur le site internet ryax.tech.

Première étape : la préparation des données

La récupération des données est la première étape. Une majeure partie des données cloud data science est récente. De ce fait, la récupération est enjeu majeur dans la réussite du projet. D’autant plus qu’il s’agit d’effectuer cette manœuvre tout en respectant scrupuleusement le cadre réglementaire imposé par les autorités françaises. Toutes les données peuvent être intéressantes, que qu’en soit le format : documents textes, images, bases de données… Un autre enjeu majeur lors de cette phase est la difficulté à récupérer certaines données. Une fois récupérées, ces données doivent être traitées par le data scientist. Celui-ci les nettoie afin qu’elles soient exploitables. C’est d’ailleurs son activité principale qui peut occuper jusqu’à 80 % de son temps ! Il doit gérer de nombreuses données défaillantes, telles que les données manquantes ou les données dédoublées. À l’issue de cette première étape, toutes les données sont réunies dans un “data lake”.

Deuxième étape : la création d’un modèle statistique

Pour créer un modèle statistique, on va opérer à une modélisation. Pour cela, on va s’appuyer sur le machine learning. Cela permet de modéliser des phénomènes afin d’y trouver un sens pertinent. Il existe pour cela deux types d’apprentissages : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans le premier cas, on procède à une annotation des données afin de retrouver grâce au machine learning des prédictions sur les données qui n’ont pas été annotées. Lorsqu’elles ne sont pas préalablement annotées, on parle d’apprentissage non supervisé. Dans ce cas, ce sont des algorithmes qui se chargent de regrouper des données. Il existe de nombreux machine learning : SVM, régression linéaire, les réseaux de neurones, l’arbre de décision… À l’issue de cette étape, il s’agit d’évaluer le machine learning avant de procéder au déploiement de la data science. Après une évaluation détaillée, il est possible de décider ou non du déploiement à grande échelle.


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