Qu'est-ce que la Data Exploration ?

L'exploration de données ou la Data Exploration est la première étape de l'analyse des données. Ce processus d'analyse de données aide le Data scientist à mieux analyser un ensemble de données afin d'identifier des corrélations entre les informations. La Data Exploration est utilisée par de nombreuses entreprises pour augmenter leur chiffre d'affaires. L'exploration des données permet en effet d'améliorer le processus de vente grâce à l'analyse et l'interprétation des données. Jedha présente ici l'essentiel à savoir sur la Data Exploration.

Qu'est-ce que la Data Exploration ?

Ce processus est l'étape initiale de l'analyse des données. Au cours de ce processus, on explore un vaste ensemble de données non structurées afin de découvrir des points d'intérêt, des caractéristiques et des modèles de données à privilégier. Le processus ne fait pas sortir toutes les informations contenues dans l'ensemble de données. Il vise plutôt à donner une idée globale des points majeurs et des tendances à étudier plus en détail.

Ce processus sert à exclure les points de données non pertinentes en ciblant les recherches futures. L'exploration de données simplifie la recherche des réponses pertinentes puisqu'elle permet de se familiariser avec les informations existantes. L'exploration des données fait intervenir les outils automatisés (graphiques, visualisation de données, rapports initiaux) et des combinaisons manuelles.

L'exploration des données automatisée sert à identifier visuellement les relations entre la distribution des valeurs de données et la présence de valeurs aberrantes. Cela permet au Data analyst de mieux comprendre la nature des données brutes. Pour une analyse plus approfondie, il est important de comprendre et de développer au préalable une vue complète des données avant leur extraction.

Quelle est son utilité ?

Ce processus joue un rôle important dans le fonctionnement de l'entreprise. Elle aide un Data analyst à avoir une compréhension globale de l'entreprise et à prendre les meilleures décisions en fonction des données analysées. Tout utilisateur dans l'entreprise a la possibilité de se familiariser avec les données et poser des questions pertinentes susceptibles de déboucher sur une analyse approfondie. Les outils d'analyses de la Data Exploration aident les utilisateurs à consulter les données sous n'importe quel angle de visualisation. La Data Exploration approfondit la compréhension des utilisateurs puisqu'elle couvre plus de terrain en peu de temps. Elle accélère le temps de réponse.

La Data Exploration favorise la démonstration des données et fournit des analyses en libre-service. Grâce aux magasins de données visuels faciles à explorer, les entreprises peuvent accélérer l'exploration de données. Lorsque l'entreprise dispose d'un grand volume d'informations à traiter, l'exploration de données peut être utilisée pour optimiser l'analyse en réduisant l'ensemble massif à une taille plus gérable.

Les logiciels d'analyse de données seront ici utilisés pour réduire la taille des données en éliminant les informations inutiles qui sont susceptibles de fausser le résultat sur le long terme. Réaliser une exploration des données à l'aide d'outils de visualisation permet d'identifier des schémas et des corrélations afin de juger si les informations sont exploitables ou non.

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Exemples d'applications de la Data Exploration

Les entreprises peuvent se servir de la Data Exploration pour analyser de grandes quantités de données afin de prendre des décisions relatives au bon fonctionnement de la structure. En termes d'analyse approfondie, cela offre à l'entreprise un moyen de cibler les domaines de compétences et un point de départ plus gérable.

Pour examiner les données à un niveau élevé, les analystes se servent le plus souvent d'outils de visualisation des données. À partir de cette approche de haut niveau, l'entreprise à la possibilité de distinguer les données moins fiables susceptibles d'entraîner de mauvais choix. La Data Exploration permet de trouver dès le début d'une analyse la bonne voie à suivre. Cela constitue un véritable gain de temps.

Comment se former à la Data Exploration ?

Les outils de la Data Exploration sont très utilisées dans les projets de Data science et de Machine Learning. Ce processus constitue un élément important de l'ingénierie basée sur les données et des projets Data. Ce processus offre de nombreuses opportunités aux entreprises. Plusieurs organisations recherchent ainsi des professionnels ayant les compétences nécessaires pour mener à bien cette tâche. Effectuer une formation en Data Exploration peut ouvrir des portes sur le marché du travail.

Pour faire carrière en Data science, il est important de suivre une formation adaptée afin d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires en Data Exploration. Il existe de nombreuses formations Data qui permettent de devenir expert en Data Exploration pour réussir un projet de Machine Learning. Les formations Jedha sont les plus recommandées. Ces modules de formation ont été conçus en tenant compte des besoins importants des entreprises.

Jedha propose des formations certifiantes en Data science, Data engineering, Data analyse pour devenir expert en gestion des données. Basées sur le Learning by Doing, les formations Jedha sont constituées de 70% de pratique et 30% de théorie. Elles permettent d'asseoir correctement les connaissances acquises dans le domaine de la Data Exploration et favorisent un bon apprentissage.

En optant pour une formation Jedha, l'étudiant bénéficie d'un accès à une vaste communauté de professionnels de la Data. Il peut ainsi continuellement actualiser ses savoirs et accroître ses connaissances en Data Exploration. Cette dernière désigne l'analyse massive de volume de données pour trouver une corrélation entre les informations afin de les transformer en données exploitables. Il s'agit d'une étape importante de l'analyse de données. Jedha propose des modules de formations certifiantes pour maîtriser la Data Exploration et ainsi valider les projets de Data science et Machine Learning. Les étudiants ont la possibilité de suivre les cours à distance ou en présentiel selon leur disponibilité pour la formation.