Faut-il maîtriser les statistiques pour travailler dans la Data ?

Statistiques vs Data Science : quelles différences ?

Les statistiques et la Data Science sont deux domaines qui peuvent sembler similaires, mais ils possèdent en réalité de nombreuses différences. Pour résumer, on peut affirmer que la Data Science intègre les statistiques dans son champ d’application mais ne s’y limite pas.

Les statistiques correspondent à une branche des mathématiques qui étudie les phénomènes en procédant à la collecte, au traitement, à l'analyse et à l'interprétation des données. À travers la méthode statistique, les professionnels cherchent le plus souvent à définir et quantifier la relation entre plusieurs variables dans un échantillon limité, afin de tirer des conclusions généralisables au monde dans son ensemble.

La Data Science intègre des méthodes scientifiques plus variées, avec des applications concrètes comme le Machine Learning et la Data Visualisation. Elle s’applique à réaliser des prédictions à partir d’un grand volume de données, mais ne cherche pas à les généraliser à toute la population.

Les 4 principales différences entre les statistiques et la Data Science

• La quantité de données traitées : les modèles statistiques sont plus adaptés à l’étude de petits volumes de données, contrairement à ceux utilisés en Data Science qui ont la capacité de traiter des quantités énormes de Data via l’apprentissage automatique.
• Les outils mobilisés : les statistiques se limitent à l’utilisation de modèles mathématiques, quand la Data Science s’ouvre à des outils scientifiques empruntés à des disciplines aussi variées que la visualisation de données, le Machine Learning ou les Deep Learning.
• Les modèles utilisés : les statistiques partent le plus souvent d’un modèle simple, pour lequel elles émettent des hypothèses qu’elles s’emploient à vérifier en interrogeant les données. La Data Science utilise les modèles algorithmiques multiples qu'elle compare afin de déterminer lequel est le plus juste dans l’analyse et la prédiction des données.
• L’objectif poursuivi : en statistique, l'objectif est de généraliser les résultats obtenus dans un échantillon à la population parente. La Data Science se concentre elle sur la prédiction du comportement des données au sein d’un échantillon précis qui ne prétend pas être représentatif.

Quels concepts de statistiques faut-il maîtriser pour travailler dans la Data ?

Voici quelques grands concepts statistiques à maîtriser si vous voulez travailler dans la Data. Pas de panique si vous ne les connaissez pas tous ou pas du tout, nous repartons de zéro dans notre formation Data pour débutants !

Les statistiques descriptives

Les statistiques descriptives rassemblent les différentes techniques pour décrire un jeu de données relativement important. Ces types de statistiques se déclinent en mesures de tendance centrale et en mesures de variabilité (appelée aussi dispersion).

Les statistiques descriptives de tendance centrale les plus connues sont : 

• la moyenne, qui correspond à la valeur fictive centrale du jeu de données
• la médiane qui est celle qui divise l’ensemble des données en deux parties égales 
• le mode, qui est la valeur réelle la plus fréquente au sein de l'échantillon.

Les mesures de variabilité se concentrent elles sur l’étude de la dispersion des données au sein de la distribution. Elles comprennent notamment des valeurs comme : 

• l’écart-type pour étudier la dispersion des données par rapport à leur moyenne
• la variance pour mesurer l'écart entre les nombres composant l’échantillon
• les quartiles, centiles et percentiles pour situer les données.

Les statistiques inférentielles

Les statistiques inférentielles sont des techniques utilisées pour émettre des hypothèses sur les caractéristiques de la population en généralisant les résultats obtenus à partir d’un échantillon. On mesure pour cela la certitude de la prédiction à partir de la probabilité d'erreur (p-value).

De façon pratique, les statistiques inférentielles permettent de prendre des résolutions qui vont au-delà de la simple description, comme par exemple déterminer la probabilité qu'une distinction observée dans un ensemble de données soit fiable et non dû au simple hasard.

Les distributions de probabilité

La probabilité désigne le pourcentage de chances qu'un événement se produise. Elle se quantifie souvent entre les valeurs de 0 et 1 avec 0 correspondant à aucune chance que l'événement ne se réalise et 1 le maximum de chances qu’il se réalise.

La distribution de probabilité peut décliner en plusieurs types dont les plus connus sont :

• La distribution normale
• La distribution uniforme
• La distribution binomiale
• La distribution exponentielle

La corrélation

La corrélation est une mesure statistique qui permet d’étudier la relation entre deux variables données. C’est le coefficient de corrélation qui quantifie la force de cette relation linéaire : si celui-ci est supérieur à zéro, c’est une relation positive, s’il est inférieur à zéro la relation est négative, s’il est nul alors il n’y a pas de relation entre les deux variables.

La régression

La régression est une méthode très commune en statistique qui permet de déterminer l’existence d’une relation entre une ou plusieurs variables indépendantes (VI) et une variable dépendante (VD). Les deux méthodes de régression les plus communes sont la régression linéaire et la régression logistique.

Faut-il aimer les statistiques pour faire de la Data Science ?

Oui, pour travailler dans la Data  il vaut mieux apprécier les statistiques, ou tout du moins ne pas être rebuté par celles-ci. En effet, les deux disciplines sont liées : l’analyse de données et la data science font appel à de nombreux concepts de statistiques.

Si vous gardez un très mauvais souvenir de l’apprentissage des statistiques lors de vos études, pensez à donner une seconde chance aux statistiques. Chez Jedha, nous enseignons les concepts statistiques dans nos formations en Data de manière extrêmement appliquée, et beaucoup plus ludique qu’au lycée et à l’université.

Comment apprendre la Data Science ? 

Plusieurs choix s'offrent à vous pour apprendre la Data Science en fonction de votre projet professionnel :

Licence ou master en Data Science

Vous pouvez opter pour une formation en Science des données à l'université ou dans une école privée, mais les parcours proposés sont généralement longs et peuvent coûter très cher. Nous ne conseillons cette option qu’aux personnes qui viennent d’obtenir leur diplôme du baccalauréat ou qui souhaitent se reconvertir juste après leur première formation. Si cette option vous tente, n’hésitez pas à lire nos comparatifs des meilleurs Bachelors et des meilleurs Masters pour travailler dans la Data.

Bootcamp en Data Science

Si vous êtes en reprise d’étude ou en reconversion professionnelle, le choix le plus simple est de suivre une formation accélérée en Data Science, courte et intensive, qui vous permet d'acquérir en quelques semaines les compétences attendues dans ce domaine par les recruteurs. Celle proposée par Jecha est complète, encadrée par des professionnels de la Data et vous délivre une certification de niveau Bac+4 ou Bac+5 à la fin de votre cursus !

Conclusion

Vous connaissez maintenant l'importance des statistiques en Data Science et les grands concepts à connaître pour être sûr de décrocher un poste. Si vous réfléchissez sérieusement à travailler dans ce secteur, sachez que notre formation en Data Science est accessible quel que soit votre niveau de départ.

Si vous voulez plus d’informations sur les formations que nous proposons, n’hésitez pas à consulter le syllabus de nos différents parcours. Si vous avez des questions ou si vous souhaitez échanger avec nos équipes, nous organisons des Portes Ouvertes en ligne tous les mercredis à 19h.

Questions fréquentes

Data scientist vs statisticien : quelles différences ? 

Les métiers de statisticien et de Data Scientist sont cousins. Le métier de statisticien existe depuis le XVIIe siècle, à une époque où les quantités de données étaient très limitées. Ce professionnel a pour mission de développer des modèles qui établissent une relation entre des variables. 

La mission du Data Scientist est très similaire mais il ne va pas déployer les mêmes moyens : il a pour objectif d’étudier et de prédire le comportement des données grâce à des outils qui intègrent les statistiques mais vont plus loin.

Le travail du Data Scientist a fait son apparition avec l’avènement de l’informatique et la nécessité de traiter des données massives issues du Big Data. Pour cela, il va s’appuyer sur le Machine Learning et le Deep Learning. 

Un statisticien peut-il devenir Data Scientist ?

Oui, un statisticien peut tout à fait devenir Data Scientist ! Ce professionnel possède de solides bases pour analyser des données et une méthode qui lui servira à appréhender rapidement la modélisation de données à grande échelle. 

En suivant une formation rapide en Data Science, il pourra acquérir en quelques semaines les compétences qui lui manquent, notamment en Machine Learning, en programmation et en Dataviz.

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