Science des données: proposition de méthode d’intervention

Le métier de scientifique des données est une porte ouverte à plusieurs disciplines et aussi à des techniques de travail bien élaborées. Ces techniques ou méthodologies de travail constituent ce dont nous allons parler à travers ces quelques lignes.

Choix de l’environnement

Le choix de l’environnement est primordial avant d’appliquer une science des données. Effectivement, il est difficile de résoudre un problème si l’on ne maîtrise même pas son domaine d’intervention.

Ainsi, la règle numéro un est de prendre le temps d’analyser la situation et son environnement avant de s’engager dans le domaine.

Les mathématiques

Les mathématiques sont inséparables du « data science ». Que ce soit de l’algèbre, de la statistique ou de la probabilité, tout y passe.

La règle numéro deux est que chaque problème rencontré doit être établi en modèle mathématique avant d’être traité.

L’informatique

La science des données dépend beaucoup de l’informatique surtout que chaque modèle doit être installé à l’aide d’un code ou de plusieurs outils informatiques. Notez bien que toutes les données que vous obtiendrez seront numérisées.

La règle numéro trois est que vous devez stocker les données et les traiter dans un équipement informatique.

La machine « learning »

La science des données insiste de plus en plus sur l’utilisation de la « machine learning » pour être parfaitement opérationnelle. Cette technique sans cesse évolutive permet une lecture tout à fait globale des données.

La règle numéro quatre consiste donc à user d’une machine learning adéquate.

L’algorithme

Chaque modélisation de science des données se fait sous la forme d’un algorithme. Par conséquent, l’ultime règle pour un scientifique des données est d’être doté d’une forte compétence en algorithme pour pouvoir travailler convenablement.

Le bon sens a aussi son rôle à jouer dans le domaine de la science des données. Sans cela, vous n’arriverez pas à vous imposer.