La data informatique

Thèmes abordés

Collecte de données, déploiement, surveillance, mise à jour, optimisation, modèle, évaluation de données, évaluation de modèle, modélisation, nettoyage des données, prétraitement des données, analyse de données, ingéniere des fonctionnalités, qualité de donnée, valeur manquante, gestion des valeurs aberrantes

Résumé du document

La science des données, véritable révolution du XXIe siècle, transcende les disciplines pour façonner notre monde en exploitant la puissance des données massives. Elle se situe à l'intersection de domaines variés tels que les mathématiques, la statistique, l'informatique et le domaine d'application spécifique. La science des données consiste à extraire des informations significatives et des connaissances exploitables à partir de vastes ensembles de données, créant ainsi de nouvelles opportunités et transformant fondamentalement la manière dont nous abordons la prise de décisions, l'innovation et la résolution de problèmes. Avec la croissance exponentielle des données générées chaque jour, la science des données est appelée à jouer un rôle de plus en plus crucial dans notre société moderne.

Extraits

[...] Analyse de la Corrélation : structure des données. Étudier les corrélations entre les différentes variables pour comprendre comment elles interagissent et identifier les relations potentielles.Exploration des Tendances Temporelles : Si les données sont temporelles, analyser les tendances, les saisons, les cycles et les motifs temporels pour comprendre les variations dans le temps. Analyse de la Distribution : Étudier la distribution des variables pour comprendre la répartition des valeurs et identifier les asymétries. Groupement (Clustering) : Utiliser des algorithmes de clustering pour regrouper des données similaires et identifier des schémas intrinsèques. [...]

[...] Normalisation et Transformation : Mettre à l'échelle les caractéristiques en utilisant des techniques comme la normalisation ou la standardisation pour garantir qu'elles sont comparables et ne biaisent pas les modèles. Encodage des Caractéristiques Catégorielles : Convertir les variables catégorielles en valeurs numériques en utilisant des techniques telles que le one-hot encoding, le label encoding ou le target encoding. Traitement des Données Manquantes : Imputer les valeurs manquantes de manière appropriée, en utilisant des méthodes comme l'imputation par la moyenne, la médiane ou en utilisant des modèles d'apprentissage pour prédire les valeurs manquantes. [...]

[...] Grâce à son potentiel à innover, à optimiser les processus et à prendre des décisions éclairées, la science des données est aujourd'hui l'une des pierres angulaires du succès dans de nombreux domaines, du commerce à la recherche scientifique. Son impact continu dans nos vies est incontestable et promet d'être encore plus profond à mesure que nous progressons dans l'ère numérique. [...]

[...] Sécurité et Confidentialité : Garantir que les données collectées sont sécurisées et conformes aux réglementations de confidentialité en vigueur, en particulier lorsqu'il s'agit de données sensibles. Documentation : Documenter soigneusement les détails de la collecte de données, y compris les métadonnées, les sources, les transformations apportées, et toute autre information pertinente. Normalisation et Structuration : Organiser et structurer les données collectées dans un format approprié pour faciliter leur analyse ultérieure. NETTOYAGE ET PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES Le nettoyage et le prétraitement des données sont des étapes cruciales dans le processus de préparation des données en science des données. [...]

[...] Créer de nouvelles caractéristiques en combinant ou en modifiant les caractéristiques existantes pour améliorer la performance des modèles. Équilibrage des Classes (pour les Problèmes de Classification) : Gérer les déséquilibres de classes en sur-échantillonnant ou sous-échantillonnant les données pour éviter que le modèle ne soit biaisé vers la classe majoritaire. EXPLORATION ET ANALYSE DES DONNÉES (EDA) L'Exploration et l'Analyse des Données en anglais Exploratory Data Analysis, est une étape cruciale dans le processus de science des données. Elle vise à comprendre la structure, les motifs et les caractéristiques des données avant d'appliquer des modèles ou des algorithmes. [...]