Parcours Data Science & Machine Learning

La Data Science et le Machine Learning permettent de transformer des données réelles en:

• Produits data (data product) : applications mobiles, services web, recommandations (Netflix, Amazon), détection de fraude bancaire, optimisation cloud, etc.
• Analyses de données (data analysis) : rapports, visualisations, dashboards, communication de résultats, support à la prise de décision.

Les rôles principaux

• Data Engineer : construit et maintient les pipelines et l’infrastructure de données.
• Data Analyst : produit rapports, visualisations et insights à partir des données.
• Data Scientist : combine analyse et modélisation pour créer des modèles prédictifs.
• ML Engineer / Researcher : entraîne, optimise et déploie les modèles en production.

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Les rôles se chevauchent fortement. Un Data Scientist peut parfois jouer le rôle d’Analyst ou d’ML Engineer selon l’entreprise.

Le parcours général

1. Monde réel → Données : Les données proviennent de capteurs, logs, applications, enquêtes, expériences, simulations → données brutes, hétérogènes, souvent désorganisées

2. Collecte & Stockage : Stockage dans bases SQL, fichiers CSV, systèmes cloud ou data lakes → disponibilité, structuration et scalabilité des données

3. Nettoyage & Organisation : Traitement des valeurs manquantes, doublons et incohérences. Mise en forme des features et labels pour rendre les données exploitables.

4. Analyse exploratoire (EDA) : Statistiques descriptives et visualisations pour comprendre les données → identifier patterns, corrélations et anomalies avant modélisation → comprendre les données avant d’aller plus loin

5. Analyse de données : Production de rapports, dashboards et visualisations pour répondre aux besoins métiers. Communication claire et orientée décision.

6. Machine Learning : Entraînement de modèles

7. Produit Data : Intégration en applications, services automatisés ou dashboards interactifs. Suivi et monitoring pour garantir robustesse et mise à jour continue.

8. Retour au monde réel : Les résultats influencent décisions et actions concrètes. Le cycle recommence avec de nouvelles données générées.