Déploiement data science : guide sur l’industrialisation des données

data science

Nombreuses sont les entreprises qui ont pris conscience de la richesse que constituent les données. Comment réussir à en tirer profit ? Telle est la question qui se trouve au cœur des débats. La science des données ou data science (en anglais) apparaît comme l’outil permettant d’atteindre ce but. Toutefois, pour exploiter leur plein potentiel, les données doivent être industrialisées. Pour réussir cette tâche, le data scientist doit suivre une certaine procédure.

La préparation du projet d’industrialisation des données

À l’instar de tout autre type de projet, celui d’industrialisation des données nécessite une préparation et le respect d’une certaine méthodologie. Il est alors primordial d’effectuer un travail de planification et de définition d’une ligne directrice. D’ailleurs, c’est cette dernière qui va guider le data scientist à toutes les étapes du processus. Aussi, il faut que les objectifs du projet soient clairement définis.

En outre, cette étape préparatoire se subdivise en deux phases majeures : le Proof Of Concept (ou PoC) et le prototypage. À travers celles-ci, le professionnel de la data science a l’occasion d’obtenir plus d’informations et d’analyser la faisabilité de l’ensemble du projet. Il peut également en profiter pour identifier les éventuelles failles qui pourraient le ralentir ou le bloquer. L’étude porte à la fois sur les ressources matérielles et sur les ressources humaines nécessaires pour le bon déroulement des tâches.

La préparation des données

Après l’analyse de la faisabilité, la première étape du processus de déploiement data science est la préparation des données disponibles. Il est plus qu’évident que les données constituent la pierre angulaire de tout le projet. Autrement dit, pas de données, pas de projet. Dans le même temps, leur collecte doit être faite suivant le strict respect de la réglementation en vigueur. Il faut noter qu’il n’est pas toujours aisé de recueillir certaines données. Dans ces cas, il est souvent nécessaire de faire preuve d’imagination et d’ingéniosité.

Une fois les données cloud data science recueillies, on passe à une phase un peu plus chronophage : le nettoyage. À ce stade, il faut les traiter et rechercher entre autres d’éventuelles présences d’erreurs, des données manquantes et des doublons. Cela permet de ne conserver que les informations utiles dans le cadre du projet. Toutes les autres doivent donc être retirées. Au-delà du simple traitement, cette étape permet de préparer les données pour le niveau suivant et de les réunir. De plus, le data scientist a l’opportunité d’acquérir une bonne maîtrise desdites données. Plus grande est la compréhension de ces dernières, plus pertinentes seront les hypothèses sur lesquelles se basera le modèle.

La conception d’un modèle statistique

Après le regroupement des données traitées, la suite logique du devops data science est la création d’un modèle. Ce dernier est une forme de représentation des différents liens et/ou parallèles qui existent entre les données. De façon concrète, la conception se fait grâce à la machine learning. C’est donc à cette dernière de faire parler les données. Pour réussir cette tâche, deux principaux modes d’apprentissage sont utilisés : supervisé et non supervisé. Dans le premier cas, l’algorithme se base sur des données annotées pour faire des prédictions sur des données qui ne le sont pas.

Dans le second cas, aucune donnée n’est annotée. Pour obtenir de bons résultats, le data scientist doit porter une attention particulière au choix de l’algorithme à exploiter. À la fin de la modélisation, il faut procéder à des tests pour s’assurer de la capacité à apprendre de la machine. La suite logique de cette phase se résume au déploiement, à la mise en production et au suivi du modèle.

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