Quelle est la différence entre la Data Science, le Data Analytics et le Machine Learning ?

Quelle est la différence entre la Data Science, le Data Analytics et le Machine Learning ? Et quels sont leurs rapports mutuels ?

Les organisations utilisent les données pour perfectionner leurs produits, améliorer leurs services et offrir des expériences utilisateur très personnalisées.

Mais ce n’est pas aussi simple que de disposer de données et de les appliquer. Il faut d’abord leur donner un sens et en extraire des informations utiles. Et cela est un voyage complexe et à multiples facettes.

L’émergence de la Data Science, du Data Analytics et du machine learning font partie de ce voyage. Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ne sont pas synonymes.

Dans cet article, nous allons voir ce qu’ils signifient, comment ils sont liés les uns aux autres et comment ils diffèrent.

Ci dessous, les éléments que nous traitrons dans cet article :

1. Data Science vs. Data analytics vs. machine learning
2. En profondeur : Qu’est-ce que la Data Science ?
3. En profondeur : Qu’est-ce que le Data Analytics ?
4. En profondeur : Qu’est-ce que le machine learning ?
5. A emporter

Mais d’abord, commençons par quelques définitions de base.

1. Data Science vs. analyse des données vs. apprentissage machine

Avant de comparer en détail la Data Science, le Data Analytics et le machine learning, définissons les.

Cette section propose quelques définitions en un coup d’œil afin de distinguer largement les termes.

Définition rapide : Data Science

La Data Science est un domaine d’étude scientifique, axé sur les données.
Son objectif général est d’extraire des informations utiles à partir de grandes données et de poser des questions importantes basées sur ces informations. La Data Science est un domaine multidisciplinaire. Cela signifie qu’elle utilise une grande variété de techniques et d’outils différents pour atteindre son but ultime. Deux de ces outils comprennent le Data Analytics et le Machine Learning.

Définition rapide : Analyse des données

le Data Analytics est une discipline qui s’inscrit dans le domaine plus large de la Data Science. C’est un processus méthodique utilisé pour extraire, organiser, interpréter, visualiser et tirer des conclusions des données. Alors que la Data Science consiste à poser des questions stratégiques, le Data Analytics soutient la prise de décisions spécifiques, en utilisant des informations exploitables et basées sur des données.

Définition rapide : Machine learning

le machine learning est un outil utilisé pour construire des algorithmes qui apprennent à repérer des modèles dans les données et à faire des prédictions basées sur ces modèles. Dans le domaine de la Data Science, il est souvent appliqué à des ensembles de données qui sont trop complexes pour être analysés par une personne. C’est pourquoi elle est couramment utilisée lorsqu’il est impossible de concevoir ou de programmer des algorithmes spécifiques, c’est-à-dire si vous connaissez votre objectif, mais que vous êtes incapable de définir un moyen d’y parvenir.

En réalité, les frontières entre la Data Science, le Data Analytics et le Machine Learning sont plus complexes.
Dans les sections qui suivent, nous allons explorer les nuances plus en détail.

2. En profondeur : Qu’est-ce que la Data Science ?

Si la Data Science était un voyage complet, vous pourriez considérer le Data Analytics et le Machine Learning comme des points d’arrêt en cours de route. Bien que ces dernières soient des compétences importantes, ce ne sont que deux des nombreuses techniques et processus utilisés par un spécialiste des données.

En fin de compte, l’objectif de la Data Science est de mettre de l’ordre dans les grandes données, en les utilisant pour poser des questions et pour soutenir les changements dans la façon dont une entreprise ou une organisation fonctionne.

Compétences clés pour les scientifiques des données

Le rôle d’un data scientist est très complexe.
En tant que mathématiciens qualifiés, ils doivent posséder une expertise approfondie en matière de modélisation des données et être capables de créer des outils de données personnalisés à partir de zéro.
Ils doivent également avoir une connaissance approfondie de logiciels comme Apache Spark et Hadoop, et être à l’aise avec un large éventail de langages de programmation et de concepts.

En raison de la complexité du rôle, la plupart des scientifiques de données sont titulaires d’un doctorat ou d’un autre diplôme d’études supérieures. 

Leurs principales compétences sont généralement les suivantes :

  • Maîtrise ou doctorat en informatique, statistiques ou autres.
  • L’expertise de domaine, c’est-à-dire l’expertise d’un domaine particulier.
  • Expert en modélisation mathématique complexe.
  • Connaissance approfondie du machine learning, de l’apprentissage approfondi, du Data Analytics, etc.
  • Familiarité avec les grands outils de données, par exemple Apache Spark, Hadoop (Hive and Pig), SQL, etc.
  • Un large éventail de logiciels et de compétences en programmation, par exemple Python, R, Java, Perl, R, C++, C, etc.
  • Excellente aptitude à travailler avec des données non structurées.

Qu’est-ce qui rend la Data Science unique ?

Si les analystes et les scientifiques partagent un objectif commun – aider à prendre des décisions commerciales – ils s’y prennent de différentes manières. Un analyste cherche des réponses à des questions. Le travail d’un data scientist consiste à poser des questions tactiques très détaillées pour aider à informer la stratégie globale d’une organisation. Alors qu’un analyste de données peut travailler au sein d’une seule division ou d’un seul département (et avoir une connaissance détaillée de cette division), un data scientist doit comprendre les processus, les systèmes et les objectifs de l’organisation dans son ensemble. Cela signifie qu’il doit disposer d’un éventail d’outils beaucoup plus large, de le Data Analytics à le machine learning, en passant par l’apprentissage approfondi, l’informatique, les statistiques, les compétences en matière de piratage, etc. 

3. En profondeur : Qu’est-ce que le Data Analytics ?

Alors que les Data scientistes supervisent entièrement une organisation, les Data Analyst ont un champ d’action plus étroit, mais plus détaillé.

Cela signifie qu’ils ont tendance à avoir une connaissance pratique plus approfondie d’un aspect particulier d’une organisation (comme le marketing, la finance ou la gestion des produits, pour n’en citer que quelques-uns).

Le rôle principal d’un analyste de données est de traiter des données brutes et de fournir des informations utiles. Il peut s’agir de déterminer où réduire les coûts, de recommander de nouvelles caractéristiques de produits ou de déterminer la meilleure façon de cibler un budget de publicité.

Compétences clés pour les analystes de données

Les scientifiques et les analystes de données partagent plusieurs compétences importantes, telles que les statistiques et les probabilités, ainsi qu’une excellente connaissance pratique des outils logiciels et des langages de programmation. Ces compétences sont cruciales pour la manipulation générale des données.

Cependant, la capacité à bien communiquer est particulièrement importante pour un analyste de données. Comme il travaille souvent avec du personnel non technique, il doit faire plus que simplement trouver des modèles convaincants dans les données ; il doit communiquer ces modèles pour justifier des décisions commerciales clés. 

Leurs principales compétences sont généralement les suivantes : 

  • Connaissance des probabilités et des statistiques.
  • De solides compétences en matière de gestion et de communication (pour travailler avec différentes équipes).
  • Compétences avancées en matière de gestion de bases de données.
  • Expérience en matière de filtrage et de nettoyage des données.
  • Solides compétences en matière de visualisation des données.
  • Maîtrise au moins de Python, R, SAS et SQL, ainsi que de MS Excel.

Qu’est-ce qui rend un Data analyst unique ?

Un Data analyst fait plus que simplement manipuler des données : il doit être capable de représenter ses conclusions d’une manière claire et facile à assimiler pour les non-initiés. Il peut être utile de considérer les analystes de données comme des traducteurs.

Si les données étaient en langue étrangère, le rôle du data analyst serait de traduire cette langue en quelque chose que tout le monde peut comprendre. Ils travaillent souvent avec des parties prenantes et des décideurs au sein d’une organisation, c’est pourquoi ils doivent posséder de solides compétences en matière de communication.

Les data analyst ont aussi généralement une connaissance approfondie des bibliothèques de visualisation de données, telles que Seaborn et Matplotlib (Python), ou D3 et Chart (JavaScript). Cela les aide à produire des rapports visuels et intuitifs pour démontrer leurs conclusions.

4. En profondeur : Qu’est-ce que le machine learning ?

Dans le contexte de la Data Science, le Machine Learning est utilisé pour produire des algorithmes de repérage de modèles qui peuvent automatiser certains aspects du processus d’analyse des données.

En fournissant de grandes quantités de données à une machine, celle-ci peut apprendre à repérer des modèles qu’un être humain ne peut pas repérer.

En plus d’être un outil de soutien pratique, le machine learning est aussi une discipline à part entière, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Cependant, dans la mesure où il s’appuie sur des machines pour effectuer des tâches analytiques qu’un humain ne peut pas effectuer, il peut certainement être défini comme un outil.

Compétences clés pour le machine learning

Comme pour la Data Science et le Data Analytics, les ingénieurs en machine learning doivent posséder un certain nombre de compétences importantes en mathématiques et en manipulation des données.

Toutefois, un ingénieur en machine learning est plus susceptible d’avoir des connaissances spécialisées dans des domaines tels que les concepts d’apprentissage machine non neuronal (par exemple, arbre de décision et forêt aléatoire) ainsi que dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur (qui traitent de la manière dont les ordinateurs interprètent les entrées audio et visuelles).

Les autres compétences comprennent généralement : 

  • Expertise en génie logiciel et en conception de systèmes.
  • Forte connaissance des algorithmes et des concepts d’apprentissage machine, par exemple l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement.
  • Concepts d’apprentissage non neuronal, par exemple arbre de décision, forêt aléatoire, régression logistique.
  • Connaissance approfondie des bibliothèques d’apprentissage automatique, par exemple TensorFlow, PyTorch, Theano.
  • Connaissance avancée de Python, R, JavaScript, Java, C++, etc.

Qu’est-ce qui rend le machine learning unique ?

Ce qui rend le machine learning unique est sa capacité à résoudre des problèmes à forte intensité de main-d’œuvre beaucoup plus rapidement qu’une personne ne peut le faire.

Comme il est surtout utilisé pour les données volumineuses, il est généralement plus précis, plus efficace et plus fiable qu’un être humain.

Le machine learning est également utilisé couramment lorsqu’un analyste a un objectif en tête, mais que les données sont trop complexes pour définir un cheminement clair vers cet objectif.

Le machine learning nous permet essentiellement de travailler à rebours, en repérant des modèles dans les données qui peuvent ensuite être analysés pour résoudre le problème auquel l’analyste doit répondre.

Le machine learning peut être utilisé pour automatiser la prise de décision dans un large éventail de disciplines et d’industries. Cela inclut les soins de santé, la vente au détail, le commerce électronique et la finance. Son potentiel est énorme. C’est pourquoi c’est un sujet à la mode en ce moment. 

Cependant, pour de nombreux objectifs commerciaux, un analyste de données humaines suffit. le machine learning est idéal pour gérer de grands ensembles de données, mais s’il n’est pas bien réglé, il peut facilement compliquer des problèmes qui ne nécessitent pas d’algorithmes complexes. Si vous êtes nouveau dans le domaine, c’est certainement quelque chose à garder à l’esprit !

5. Plats à emporter

La Data Science, le Data Analytics et le machine learning sont trois sujets complexes et interdépendants. Ils impliquent tous la manipulation et l’interprétation des données. Bien que chacun se chevauche, ils peuvent être définis de manière générale comme suit :

  • La Data Science est une discipline scientifique qui explore les facettes de toutes sortes de données non structurées et la façon dont ces données sont liées au monde.
  • le Data Analytics est un processus clé dans le domaine de la Data Science, utilisé pour créer des aperçus significatifs basés sur des ensembles de données structurées.
  • le Machine Learning est un outil pratique qui peut être utilisé pour rationaliser l’analyse d’ensembles de données très complexes.

Malgré les chevauchements (et les différences) importants entre les trois, une chose est sûre : la demande de scientifiques, d’analystes de données et d’ingénieurs en machine learning est en hausse.

Il existe des tonnes de possibilités de carrière, en fonction de vos compétences et de vos centres d’intérêt. Si vous n’êtes pas sûr de la voie à suivre, il vaut la peine d’examiner chaque voie en profondeur et de voir laquelle résonne le plus.


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