Science des Données pour affaires : comment tirer profit de la science des données

De nombreuses entreprises basent leurs activités sur la collecte de données, rendue possible par les technologies modernes qui permettent la création et le stockage d’une quantité toujours croissante d’informations. Pour avoir une idée de la quantité de données disponibles, essayez simplement de penser au nombre de photos téléchargées sur les réseaux sociaux, y compris Facebook et Instagram, ou à tous les e-mails et fichiers que tout le monde reçoit chaque jour.

Cette énorme quantité de données peut offrir des avantages en termes d’innovation et sur les concurrents, où qu’ils se trouvent, mais seulement si vous êtes en mesure de les interpréter et d’en extraire des informations utiles. C’est là que la science des données et l’analyse commerciale entrent en jeu.

 

 Science des données et analyse commerciale 

La science des données dans le domaine de l’informatique est cette branche qui a à voir avec les statistiques, les algorithmes et les connaissances. Les professionnels de la science des données sont des « data scientists » (scientifiques des données) et combinent un large éventail de compétences pour analyser les données collectées à partir du Web, des smartphones, des utilisateurs, des capteurs et d’autres sources afin de trouver une solution à un certain problème. Voici quelques-unes des compétences clés nécessaires pour devenir un data scientist :

 

  • Analyse statistique – c’est-à-dire être familiarisé avec les tests statistiques et être capable d’identifier les modèles et les anomalies.
  • Programmation – étant donné que les scientifiques des données utilisent de très grands ensembles de données pour trouver une solution à un problème, il sera nécessaire d’écrire des programmes, généralement dans des langages tels que Python et R, et d’utiliser des bases de données pour stocker les données.
  • Apprentissage automatique – pour découvrir ce dont vous avez besoin sur les algorithmes et les modèles statistiques liés au monde de l’intelligence artificielle.

En plus de savoir manipuler les données, il est également très important de comprendre comment les interpréter correctement par rapport à un certain contexte commercial. L’analyse commerciale est le pont entre les affaires et la science des données et nécessite une compréhension approfondie de l’entreprise, mais aussi des données, des statistiques et des technologies de l’information. En particulier, les compétences requises sont :

  • Interprétation des données – il est très important en tant qu’analyste commercial d’avoir la possibilité d’éliminer les données non pertinentes et de mettre en évidence les plus importantes à la place.
  • Raisonnement analytique – une combinaison de raisonnement logique, de pensée critique, de communication, de recherche et d’analyse de données.
  • Compétences statistiques et mathématiques – donnent la possibilité de collecter, d’organiser et d’interpréter des données numériques pour la modélisation, l’estimation et la prévision dans l’analyse commerciale.

 

 Science des données vs analyse commerciale 

Les termes « analyse commerciale » et « science des données » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais dans le paragraphe précédent, nous avons expliqué quelles sont les différences entre les deux. En revanche, il existe une proximité indéniable : les deux secteurs connaissent une croissance vertigineuse. On prévoit qu’en 2025 pour les deux domaines, il y aura des chiffres supérieurs à 100 milliards de dollars. Cela signifie que l’on peut s’attendre à une forte croissance de la demande pour ces deux professionnels à court terme.

En fait, de nombreux aspirants professionnels aimeraient tenter une carrière dans l’analyse commerciale ou la science des données, mais pensent que ces emplois sont trop difficiles ou qu’ils ne pourront pas trouver le moyen d’acquérir les compétences nécessaires. Si ces domaines vous intéressent, vous devriez sérieusement envisager le master en « Business Data Analysis » proposé par Talent Garden. En 120 heures de cours réparties en 6 modules, vous apprendrez à lire et interpréter les données, à rendre intelligibles les informations commerciales et à les communiquer efficacement, enfin à utiliser des tableaux de bord pour gérer et analyser de grandes quantités de données de manière stratégique pour le développement commercial.

Un autre facteur qui rend ces secteurs très attractifs (en plus d’être innovants et naturellement en forte croissance) est le fait que les salaires dans certains pays peuvent dépasser 100 000 dollars par an. Par conséquent, si vous êtes fasciné par la science des données et l’analyse commerciale, vous devez les prendre au sérieux.

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