Alpha Mohamed Kaba

Oct 30, 2022

Les outils de data science

Les données sont devenues une ressource plus précieuse pour les organisations. Les données d’entreprise, jouent aujourd'hui un rôle central dans la prise de décision et la planification stratégique. Ainsi les organisations sont obligées d'investir dans les personnes, les processus et les technologies dont elles ont besoin pour obtenir des informations commerciales précieuses à partir de leurs actifs de données. En effet, Il ne suffit pas de simplement de capturer les données. Les données doivent être nettoyées, traitées, analysées et visualisées pour avoir des informations précieuses. C'est là que les outils et logiciels de science des données font toute la différence.

Alors quels sont les outils utilisés en science des données ?

Il existe une large gamme d'outils pour couvrir chaque étape du cycle de vie de la science des données. Les data scientists et les organisations utilisent généralement plusieurs outils pour découvrir les bonnes informations.

Tout d'abord les outils logiciels se classifient en deux catégories, ceux qui nécessitent des connaissances en programmation et ceux qui ne nécessitent pas des connaissances en programmation.

Classification des logiciels de science des données

Il faut noter que chaque étape du processus de science de données nécessite des outils et des logiciels spécifiques. Par exemple, pendant les étapes d'extraction, de préparation, d'annalyse et de visualisation. Aussi les formats des données doivent être prises en compte, c'est à dire s'il s'agit des données structurées, semi structurées ou non structurées.

Voici les étapes de base impliquées dans le processus de science des données ainsi que des exemples des outils communs utilisés.

Outils d'extraction des données

L'étape d'extraction des données oblige les organisations à extraire les données des sources disponibles telles que les données provenant des transactions financières, d'internet des objets et des réseaux sociaux. L'extraction de données nécessite un processus appelé ETL,pour dire extract, transform and load (extraire, transformer et charger).

Au cours de ce processus, les données sont extraites de leur source, transformées par normalisation puis chargées dans les référentiels. Les outils d'extraction de données incluent Hadoop, Oracle Data Integrator et Azure Data Factory.

Outils de préparation des données

L'étape de préparation des données est peut-être l'une des plus complexes. Cette étape implique de préparer vos données pour l'analyse en les nettoyant. Le nettoyage des données consiste à supprimer les données en double, incorrectes ou simplement incomplètes, ce qui permet d'obtenir un ensemble de données plus précis.

Des outils tels que Python (avec jupyter Notebook) sont utilisés pour nettoyer les données. Cependant, d'autres outils sont disponibles pour simplifier la préparation des données, comme Alteryx.

Outils d'analyse de données

L'étape suivante implique l'analyse des données, également connue sous le nom de traitement de données. Au cours de cette étape, les data scientists travaillent pour traiter les données afin qu'elles puissent être interprétées. Dans la plupart des cas, les data scientists utilisent des concepts tels que l'apprentissage automatique pour modéliser les données et faire des prédictions.

Les outils de science des données tels que RapidMiner et Apache Spark sont des options appropriées pour l'étape de traitement.

Outils de visualisation de données

Une fois les données préparées et analysées, elles doivent ensuite être visualisées. La visualisation des données permet de glaner facilement des informations à partir d'ensembles de données auparavant complexes. En règle générale, les données sont placées dans des éléments visuels tels que des tableaux, des graphiques et des cartes. Il est ensuite facilement partageable avec ceux qui en ont besoin via des tableaux de bord et d'autres outils.

Quelques exemples d'outils puissants de visualisation de données incluent Google Charts, Domo et Microsoft Power BI.

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