Les fondamentaux de la Data
La Data Science
La Data Science, c’est l’art d’extraire de la valeur à partir des données.
Elle combine trois compétences essentielles : la programmation, les statistiques et la connaissance métier.
Le ou la Data Scientist s’appuie sur ces savoirs pour transformer des données brutes en informations exploitables, utiles à la prise de décision.
Le Big Data
Le Big Data, c’est tout simplement un volume de données gigantesque — trop grand pour être traité par un seul ordinateur.
On parle souvent des 3V :
- Volume : la quantité de données,
- Variété : la diversité des formats (texte, image, vidéo…),
- Vélocité : la vitesse à laquelle les données sont générées et analysées.
Grâce à des technologies comme Hadoop ou Spark, ces données peuvent être traitées en parallèle, ouvrant la voie à des analyses à grande échelle.
Les métiers incontournables de la Data
Le Data Architect
Véritable chef d’orchestre technique, il conçoit les systèmes qui permettent de collecter, stocker et organiser la donnée. Il imagine les structures qui rendent les données accessibles et fiables.
Le Data Engineer
C’est l’ingénieur des coulisses : il construit et entretient les pipelines de données, veille à leur qualité et optimise leur traitement. Sans lui, impossible pour les analystes et les data scientists de travailler efficacement.
Le Data Scientist
C’est l’explorateur de la donnée. Grâce à des modèles statistiques et à l’intelligence artificielle, il déniche des tendances, anticipe des comportements et aide à prendre les bonnes décisions.
Les technologies essentielles
Cloud Computing
Le Cloud, c’est la possibilité d’utiliser la puissance de serveurs à distance via Internet.
Trois grands modèles existent :
- SaaS (Software as a Service) : logiciels en ligne (comme Google Drive),
- PaaS (Platform as a Service) : environnements de développement clé en main,
- IaaS (Infrastructure as a Service) : serveurs et ressources à la demande.
Les géants du Cloud ? AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform.
Cluster
Un cluster, c’est un groupe d’ordinateurs qui travaillent ensemble comme une seule machine pour gagner en puissance et en vitesse.
Data Lake
Imaginez un gigantesque réservoir où toutes les données — structurées ou non — sont stockées à l’état brut.
C’est ce qu’on appelle un Data Lake.
Il permet de garder toutes les informations avant qu’elles ne soient nettoyées et exploitées.
Les outils et concepts du développement
API
Une API (Application Programming Interface) est une passerelle entre deux applications.
Elle leur permet d’échanger des informations sans intervention humaine.
Exemple : une API Twitter (désormais X) peut envoyer les derniers tweets directement dans une autre application.
Front-End & Back-End
Le Front-End, c’est la partie visible d’un site : le design, l’interface, l’expérience utilisateur.
Le Back-End, c’est le moteur invisible : la logique, les serveurs, les bases de données.
En Data, c’est souvent là qu’intervient Python.
Framework & Librairie
Un framework, c’est un kit de construction qui donne une structure de base au développement.
Une librairie, c’est une boîte à outils de fonctions prêtes à l’emploi.
En Data Science, NumPy et Pandas sont des incontournables.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine
Intelligence Artificielle (IA)
L’IA regroupe les techniques qui permettent à une machine d’imiter certaines capacités humaines : percevoir, comprendre, raisonner ou décider.
Machine Learning
Le Machine Learning, c’est quand un programme apprend à partir des données.
Plutôt que de coder toutes les règles, on entraîne un algorithme à reconnaître des schémas ou à faire des prédictions.
Deep Learning
C’est une branche du Machine Learning inspirée du cerveau humain, basée sur les réseaux de neurones.
Ces modèles permettent de reconnaître des images, traduire du texte ou générer des contenus.
Réseaux de neurones populaires
- RNN : pour les données séquentielles (langage, séries temporelles),
- CNN : pour les images,
- GAN : pour générer du contenu réaliste (images, vidéos, textes).
La gestion et la protection des données
SQL & NoSQL
Le SQL est le langage historique pour interroger les bases de données relationnelles.
Les bases NoSQL offrent plus de souplesse pour gérer des données non structurées.
SGBD
Le Système de Gestion de Base de Données (SGBD) organise, sécurise et administre les données d’une entreprise.
Scraping
C’est l’art d’extraire automatiquement des informations depuis un site web. Puissant… mais à utiliser dans le respect des règles et des droits d’auteur !
Échantillonnage
En statistiques, on ne peut pas toujours tout analyser.
L’échantillonnage consiste à sélectionner un sous-ensemble représentatif pour tirer des conclusions fiables.
RGPD
Le Règlement Général sur la Protection des Données encadre la collecte et l’utilisation des données personnelles en Europe.
Objectif : garantir la transparence et la sécurité pour tous.
Le monde de la Data évolue à toute vitesse.
Comprendre son vocabulaire, c’est déjà franchir une grande étape. Avec ce lexique, vous avez les bases pour dialoguer avec les experts et commencer à “parler Data”.
La Data, c’est un langage universel. Et comme toute langue, il suffit d’apprendre ses mots pour la parler couramment !
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