Data Science VS Machine Learning

La science des données et le Machine Learning sont deux notions très en vogue ces derniers temps. Ces termes sont souvent utilisés ensemble et sont même, parfois, confondus. Pourtant, ces deux concepts désignent deux choses différentes. Même si la Data Science englobe le Machine Learning, ce sont deux domaines qui ont des objectifs et des outils différents.

Focus sur les différences, les similarités et les complémentarités entre les notions de Data Science et de Machine Learning.

Le Machine Learning : un sous-domaine de la Data Science

Le Machine Learning et la Data Science sont deux domaines de la technologie très utilisés actuellement, notamment dans le traitement du Big Data. En effet, ces deux notions sont essentielles pour exploiter de grandes quantités de données au profit des entreprises.

Maintenant que le stockage de ces mégadonnées n'est plus un problème, l'accent est mis sur leur traitement afin de profiter de tout leur potentiel. Et c'est la raison pour laquelle la science des données et le Machine Learning sont devenus incontournables.

La notion de Data Science

La Data Science est une discipline qui consiste à exploiter ou analyser une quantité importante de données, notamment pour améliorer la performance de l'entreprise. Dans le cadre d'une société, la Data Science a ainsi pour première vocation d'optimiser la stratégie de gestion de l'entreprise avec des prédictions réalisées à partir des données. Elle implique l'utilisation de plusieurs techniques, disciplines et outils, dont le Machine Learning. Ils ont tous le même objectif : analyser et prédire les comportements des consommateurs à partir des données à disposition pour prendre des décisions avisées en entreprise.

Enfin, la Data Science repose sur les méthodes qui sont axées sur l'analyse exploratoire, la segmentation, la prédiction ou encore les études de profils. Elle permet de prendre des décisions qui mèneront au succès, à être visionnaire et à orienter son marketing selon les besoins futurs et les exigences des consommateurs.

L'intervention humaine est indispensable dans le traitement des données, tant dans la programmation des ordinateurs que dans l'exploitation des données pour en faire ressortir des informations lisibles par tous les acteurs au sein de l'entreprise.

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est une discipline appartenant au domaine de l'intelligence artificielle et utilisée dans le cadre de la Data Science. Il a pour principal objet de permettre à des ordinateurs d'exploiter de manière autonome de nombreuses solutions pour analyser facilement et rapidement les données disponibles sans nécessiter une programmation explicite en ce sens. dans le monde de l'entrepreneuriat, il a notamment pour rôle d'éclairer les décisions des dirigeants et des collaborateurs grâce à des prédictions. Le Machine Learning présente un fonctionnement à la fois efficace et fiable, ce qui augmente considérablement l'efficacité des Datas Scientists.

Avec ses différents atouts, le Machine Learning est indispensable dans les entreprises, quelle que soit leur taille et peu importe leur secteur d'activité. Il offre des possibilités d'apprentissage très vastes et s'avère très utile pour l'automatisation de certains process.

Dans le contexte de la Data Science, le Machine Learning est utilisé pour produire des algorithmes de repérage de modèles qui peuvent automatiser certains aspects du processus d'analyse des données. La machine a pour avantage de traiter de grandes quantités de données et de repérer des modèles qu'un être humain ne peut pas facilement distinguer.

Quelles sont les différences entre la Data Science et le Machine Learning ?

La Data Science est beaucoup plus vaste que le Machine Learning. En effet, ce dernier est l'un des outils utilisés dans le cadre de la science des données.

La Data Science est un domaine qui inclut plusieurs disciplines. Elle englobe toutes les facettes de l'exploitation d'une quantité importante de données pour obtenir des informations. Pour ce faire, elle doit reposer sur l'utilisation de plusieurs techniques et outils, comme le Machine Learning.

Ce dernier est l'une des technologies les plus importantes dans le domaine de la science des données. En effet, le Machine Learning permet aux ordinateurs d'exploiter de manière autonome les données disponibles. Toutefois, même si le Machine Learning témoigne d'une grande efficacité, il ne suffit pas pour exploiter le Big Data. En effet, la Data Science nécessite avant tout l'intervention humaine.

Les deux notions diffèrent également au niveau des compétences requises. Pour devenir scientifique des données, vous devez maîtriser :

• Les statistiques
• Les langages de programmation
• L'exploration et le nettoyage de données
• Les bases de données SQL
• La visualisation de données
• Les techniques de gestion des données non structurées
• Les outils Big Data, etc.

Par contre, pour devenir ingénieur en Machine Learning, il faut savoir :

• Évaluer et modéliser les données
• Maîtriser les fondamentaux de l'informatique
• Concevoir l'architecture de données
• Faire le traitement du langage naturel
• Comprendre les algorithmes
• Connaitre les techniques de représentation textuelle, etc.

En quoi ces deux expertises sont-elles complémentaires ?

Si ces deux notions sont souvent utilisées ensemble, c'est parce qu'elles sont bel et bien complémentaires. Comme nous l'avons vu plus tôt, le Machine Learning est un outil utilisé dans le cadre de la Data Science.

Même si le Machine Learning est une discipline importante, il reste un outil comme un autre utilisé par les spécialistes des données. Il contribue à atteindre les objectifs de la Data Science, à savoir mettre de l'ordre dans les données afin d'en tirer des conclusions exploitables par les décideurs au sein de l'entreprise.

Ce qui rend le Machine Learning indispensable dans la Data Science, c'est sa capacité à résoudre des problèmes plus rapidement, ce qui représente un gain de temps considérable pour les techniciens. Il constitue ainsi un outil particulièrement utile dans le traitement des données volumineuses qui demanderaient trop de temps si elles étaient traitées par des humains. Il est également réputé pour son efficacité, malgré le volume colossal de données traité.

Le Machine Learning est également utilisé quand les experts ont un objectif en tête, mais que les données sont trop importantes ou complexes pour atteindre cet objectif. Le Machine Learning permet d'automatiser la prise de décision dans l'entreprise. Il s'agit d'un outil qui s'adapte à tous les secteurs et qui offre plusieurs possibilités : finances, paiement, fournisseurs…

Toutefois, les analystes de données humains sont indispensables et peuvent même s'avérer beaucoup plus efficaces et fiables sur certains points. Les humains sont ainsi irremplaçables, malgré l'efficacité du Machine Learning. D'ailleurs, comme tous les outils, un dysfonctionnement au niveau des programmes va causer des problèmes que seul un humain peut résoudre.

Une formation à la Data Science inclut-elle une formation au Machine Learning ?

Comme le Machine Learning est un outil utilisé dans la Data Science, ces deux notions sont abordées dans le cadre d'une formation à la science des données. En suivant une formation Machine Learning, vous apprendrez le fonctionnement, la maîtrise et l'utilisation de cet outil dans le cadre de la Data Science.

En effet, les formations de type bootcamp ont pour but de former des professionnels du secteur maîtrisant toutes les facettes du Data, le Machine Learning y sera donc abordé. En suivant notre formation, vous allez profiter d'un suivi carrière par nos Talent Managers et vos mentors.

La formation Data Scientist niveau Fullstack de Jedha est justement conçu pour vous donner les compétences dont vous aurez besoin pour réussir votre projet. Vous allez apprendre quels sont les outils et les techniques utilisés dans le cadre de la Data Learning, dont le Machine Learning. Toutes les clés de la Data Science sont mises à votre disposition pour faire de vous un professionnel de la Data. Vous allez pouvoir comprendre les différences entre les notions relatives aux données, comme le Big Data, la Data Science, le data-based marketing, le Machine Learning, etc.