La Data Science est une approche disciplinaire qui donne du sens aux données. Le Machine Learning par contre se présente comme un programme informatique permettant aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes, sans être programmés en amont. Les deux technologies sont complémentaires et forment un duo performant.

Qu’est-ce que la data science ?

Il est important de mettre à nu ce que c’est que la data science afin de voir s’il est réellement compatible avec le Machine Learning. Aujourd’hui, pour une entreprise, la collecte des données reste un enjeu majeur. Elle permet, entre autres, l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation des processus métier et une meilleure connaissance de son marché. Les datas ne sont pas de simples informations. Ce sont de véritables ressources stratégiques. Mais pour en tirer le meilleur, il importe de bien les exploiter. C’est là qu’intervient la data science ou science des données. Celle-ci se met au service des organisations. La data science est une approche multidisciplinaire visant à donner du sens aux données et à les mettre en perspective. 

Quand on se fie à la définition du Machine Learning, on se rend compte que les données occupent une place importante. Elles sont d’ailleurs exploitables dans plusieurs secteurs et s’appliquent dans de nombreuses situations concrètes. La data science œuvre pour que les données les plus importantes soient traitées dans l’intérêt des particuliers et des entreprises.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

On peut traduire le Machine Learning par l’expression « apprentissage automatique ». Il se définit comme un programme informatique pensé dans le but de donner la capacité aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes, sans qu’ils aient été programmés au préalable. Pour cela, sont mis en place des algorithmes et sont utilisées des probabilités statistiques. La machine s’exerce pour apprendre et réagir quand elle se trouve face à un problème. Elle peut ainsi agir selon différents scénarios et ne suit donc pas des instructions de façon stricte. Le but est de faire en sorte que les machines soient à même d’imiter des fonctions cognitives associées à l’intelligence humaine. Comme exemple de cette technologie, on peut parler de la voiture autonome. Pour cette invention, les comportements de conduite d’un individu sont copiés par l’ordinateur, comme le repérage sur un parcours donné, le freinage en cas de danger ou encore l’analyse de son environnement. Des quantités importantes d’informations sont ingérées  par la machine à partir de l’exploration de datasets. Notez que plus les données sont nombreuses, plus sont précises les prédictions. Il en ressort ainsi la nécessité d’associer Machine Learning et Big Data.

Il est bon de savoir que le Machine Learning repose principalement sur deux éléments, à savoir les datas et les algorithmes d’apprentissage. En cas de données erronées fournies à l’algorithme, les prévisions calculées seront également fausses. Comprenez ainsi qu’il est nécessaire de miser sur la qualité des données. Le rôle de l’algorithme d’apprentissage et de modéliser des tendances en s’appuyant sur des exemples concrets. 

Lien entre data science et machine learning

Il est important de s’intéresser au processus employé en Data Science afin de cerner le mieux possible son lien avec le Machine Learning. Notez que ce processus passe par différentes étapes :

  • Fixer un objectif principal : il peut s’agir, entre autres, d’une augmentation des ventes, de la simplification d’une procédure ou de la détection d’une anomalie. Il est primordial que l’objectif principal réponde à une problématique présente au sein de l’entreprise.
  • Rassemblement des données : identification des différentes sources de données pertinentes en tenant compte du but à atteindre.
  • Nettoyage : transformation des données brutes pour obtenir un format qu’il est possible d’exploiter par les data scientists
  • Exploration des données : compréhension des liens existant entre les data
  • Modélisation des données : c’est à ce niveau que le Machine Learning intervient car il est nécessaire de manipuler les datatsets d’entrainements afin de tester les modèles.
  • Mise en pratique du modèle et ajustement : il est question ici d’appliquer le projet dans le monde réel et de l’adapter au fur et à mesure.

La Data Science facilite la prise de décisions stratégiques des organisations en exploitant les données. Cela passe par la mise en pratique d’un ensemble de techniques, dont le Machine Learning. On considère d’ailleurs le Machine Learning comme une technique qui est au service de la Data Science. C’est un élément qui intervient au niveau de l’étape de modélisation des données.

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