Le « DA-100 Certification » est l’un des examens ou « Certification Exams » proposés sur Microsoft Learn à destination de nombreux professionnels et experts des données, dont les Data Analysts. Le certificat « Microsoft Certified Data Analyst » est un titre donné à tous les candidats qui réussissent l’examen et maîtrisent les outils Power BI (Power Bi Desktop et Power BI Service) pour l’analyse des données.
Afin de mieux se préparer et réussir l’examen (pass the exam DA-100), il est important de bien se préparer à travers des « practice tests » et de se référer au guide de l’examen (DA-100 learning paths).
Dans cet article, nous expliquons les grandes lignes des compétences mesurées durant l’examen (DA-100 Exam skills mesured).
Analyse du guide de l’examen
La première chose qu’on constate sur le guide du DA-100 Exam est qu’il explique à qui s’adresse l’examen. Ce sont notamment les personnes responsables de la conception et de la création de modèles de données ou de rapports, du nettoyage et de la transformation des données et du développement de capacités d’analyse avancées qui ont une valeur commerciale importante.
Cependant, l’examen n’est pas organisé de cette manière. De plus, cette liste n’est pas exhaustive. Cela signifie qu’il peut y avoir des sujets qui ne sont pas traités ici, mais qui sont testés lors de l’examen de certification. Malgré cela, le guide est d’une grande aide dans la préparation à l’examen.
Les compétences évaluées sont classées dans ces 5 domaines :
–Préparer les données (prepare the data)
–Modéliser les données (data models)
–Visualiser les données (visualize data)
–Analyser les données (data analysis process/advanced analytic)
–Mettre en œuvre et maintenir les livrables
Par rapport à cette liste, il y a beaucoup de sujets qui sont évalués. La principale raison à cela est qu’un Data Analyst doit vraiment avoir toutes ces compétences pour pouvoir s’acquitter correctement de son rôle. Chacune de ces sections a un poids différent, ce qui signifie que ce pourcentage est égal au nombre de points à l’examen qui sont liés à cette section.
Les principaux sujets et leur poids pour la note finale
Les learning paths du DA-100 Exam sont divisés en 5 points :
1.Préparer les données (pondération : 20-25 %)
Cette section évalue la capacité du Data Analyst à connecter, nettoyer et transformer les données, ce qui se fait essentiellement avec l’éditeur de requêtes.
Il indique tout d’abord que l’analyste doit être capable d’obtenir des informations de différentes sources de données, de travailler avec des ensembles de données partagées, d’identifier les éventuels problèmes de performance dans la requête de données, d’utiliser des paramètres, entre autres.
Il parle ensuite du profilage des données, qui consiste à comprendre la structure des données, à identifier les statistiques de nos données et à obtenir leurs propriétés.
Enfin, cette section évalue que les données sont nettoyées, transformées et chargées. Par exemple, il est évalué que vous pouvez résoudre les incohérences, les problèmes de qualité des données, être capable de remplacer des valeurs, appliquer des changements à la forme de l’ensemble de données, travailler dans l’éditeur avancé pour modifier le code M, parmi plusieurs autres choses.
2.Modélisation des données (25-30 %)
Il évalue d’abord si le candidat sait comment définir un modèle de données. Cette étape inclut la définition des tables, l’aplatissement des hiérarchies, la définition des cardinalités des relations, la résolution des relations plusieurs à plusieurs, la définition du niveau de granularité approprié (c’est-à-dire le degré de désagrégation de nos informations dans notre table de faits).
Il évalue ensuite si le candidat est capable de développer un modèle de données en utilisant la direction du filtre, de créer des tableaux et des colonnes calculées, de créer des hiérarchies, de mettre en œuvre des rôles de sécurité au niveau des lignes et de mettre en place des Q&A.
La création de mesures via DAX est également incluse dans cette section. Ici, il est important de maîtriser la fonction CALCUL, de comprendre l’intelligence temporelle, de remplacer les colonnes numériques par des mesures, entre autres choses. Cependant, même si l’utilisation de DAX est spécifiée, la vérité est qu’il n’est pas très compliqué de passer l’examen. Si nous maîtrisons les fonctions CALCULATE et RELATED, ainsi que la différence entre les fonctions SUM et SUMX, nous pouvons réussir la partie DAX.
Enfin, il évalue si le candidat peut optimiser les performances du modèle. Par exemple : identifier les colonnes qui peuvent être supprimées du modèle de données pour le rendre plus efficace, identifier les mesures, les relations ou les visualisations qui sont peu performantes et optimiser le modèle en changeant les types de données.
3.Visualiser les données (20-25 %)
Cette section évalue si le candidat peut ajouter des visualisations à ses rapports, modifier le format et les configurer, ajouter des visualisations avec R ou Python, configurer la mise en forme conditionnelle entre autres.
Ensuite, l’examen le soumet à la création de tableaux de bord : pouvoir établir une vue mobile, configurer des alertes de données, configurer la fonctionnalité Q&R, etc.
Cependant, il ne faut pas oublier que Power BI fait une distinction entre les rapports et les tableaux de bord. Les rapports sont ceux créés dans Power BI Desktop, tandis que les tableaux de bord sont créés dans Power BI Service et peuvent contenir des visualisations de différents rapports.
Pour conclure cette section, l’examen évalue la facilité d’utilisation des rapports du candidat à l’aide des signets, des tooltips personnalisés, éditer et configurer les interactions entre les écrans.
4.Analyse de données (10-15 %)
Premièrement, il est évalué ici l’amélioration des rapports afin que le public puisse détecter les informations. Il faut savoir appliquer le format conditionnel, faire une analyse TOPN, utiliser la visualisation Q&A et l’axe de lecture d’une visualisation entre autres.
Pour terminer cette section, le candidat doit savoir mettre en œuvre une analyse avancée (advanced analytic). Ici, il doit savoir identifier les données incontrôlées, effectuer une analyse des séries chronologiques, utiliser la fonctionnalité de regroupement, utiliser la fonctionnalité des influenceurs clés et l’arbre de répartition.
5.Mettre en œuvre et maintenir les livrables (10-15 %)
Les Data Analysts génèrent des rapports qui les aident dans leur travail. Mais au sein d’une organisation, l’important est de partager ces rapports avec l’équipe de travail. C’est exactement ce que Microsoft essaie de changer et de faire avancer avec Power BI. C’est dans cette section que ces livrables sont évalués.
Ici, l’évaluation du candidat porte sur la configuration des données pour la mise à jour récurrente, de la sécurité au niveau de la ligne et de la mise à jour incrémentielle ainsi que l’approbation des ensembles de données.
Enfin, l’examen évalue la capacité du candidat à créer et configurer un espace de travail dans Power BI Service qu’il puisse partager ses rapports et ensembles de données avec l’organisation, soit pour les afficher, soit pour développer des rapports ensemble dans le Cloud. De plus, il lui est demandé de créer une application à partager avec l’ensemble de l’organisation.
Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.
Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.
Les différents types de jeux de données
Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :
Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.
Comment créer un jeu de données ?
Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.
Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :
D’où viennent les données ?
Comment cet ensemble de données est-il été créé ?
Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.
Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données
Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :
Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.
De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.
Une formation pour devenir data manager telle qu’un Master data management a pour objectif de former des experts au traitement avancé de gros volumes de données. Pour ce faire, il va acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser divers outils et techniques : récupération, stockage, analyse et visualisation des données. Cela concerne celles produites dans les différents systèmes d’information contenant des données massifs appliqués à tout secteur économique.
La mise en place d’une formation data management naît de la nécessité de former des professionnels à l’analyse du Big Data dans un contexte où les données collectées sont déterminantes dans la prise de décisions dans n’importe quel secteur.
Les sujets traités tout au long de la formation data management
Dans cette section, nous allons vous détailler certaines des caractéristiques du profil recommandé pour les personnes qui souhaitent suivre une formation data management.
Les écoles et formations continues ou à distance proposent généralement une étude de profil. Cela aide les candidats à mieux comprendre comment ils vont explorer les parcours de la formation. Par la même occasion, ils seront orientés vers les métiers faisant partie de leurs préférences où ils tireront la meilleure partie de leurs compétences.
Capacités
Compétences mathématiques
Analyse du problème
Analyse des informations
Sensibilité organisationnelle
Compétence numérique
Capacité critique
Planification et organisation
Intérêts
Connaître les applications de l’analyse Big Data dans les entreprises et entreprises de tous secteurs
Maîtriser les techniques et outils disponibles pour la visualisation, le stockage, la gestion des données de références et l’utilisation des informations fournies par le Big Data
Connaître les dernières tendances en matière de droit de la cybersécurité et de la sécurité des données
Aspects de personnalité recommandés
Agilité mentale
Constance
Méticulosité
Précision
Discipline
Engagement
Les domaines professionnels du data manager
Voici quelques lignes directrices concernant les possibilités de placement auxquelles un étudiant en data management peut postuler à la fin de la formation.
Débouchés
Les opportunités professionnelles après une formation data management, y compris un Master, sont très larges. En effet, les données massives sont une réalité qui touche aujourd’hui tous les secteurs économiques et sociaux. L’analyse de données peut être appliquée dans des domaines. Cela peut aller de la gestion de l’information dans des entreprises publiques et privées à l’analyse de données Web en passant par l’analyse de données marketing et le développement de systèmes.
Fonctions et activités
Récupérer, analyser et organiser les informations de manière compréhensible pour aider les entreprises à prendre des décisions.
Gérer les outils utilisés pour la collecte et le stockage des données afin de configurer des systèmes de stockage et de traitement évolutifs.
Collaborer avec les entreprises et les institutions dans la prise de décisions concernant leurs activités après une analyse exhaustive des données et des informations disponibles.
Diriger les projets pour obtenir des connaissances grâce à des méthodologies efficaces d’analyse de données volumineuses.
Appliquer l’analyse et la gestion des données aux opportunités commerciales spécifiques d’une entreprise.
Construire des systèmes de veille stratégique en utilisant les outils les plus appropriés.
Concevoir et appliquer des solutions liées aux problèmes de sécurité et de confidentialité dans les environnements Big Data.
Perspectives d’emploi
Les technologies de l’information et de la communication (TIC) sont l’un des principaux secteurs émergents dans lesquels les possibilités d’emploi sont à la hausse.
Aujourd’hui, on constate que la majorité des entreprises augmentent leurs investissements dans des projets Big Data et Intelligence artificielle. Ce fait signifie que le marché du travail dans ce secteur est très favorable pour trouver un emploi.
De plus, l’analyse et la gestion de données massives intéressent les entreprises de tout domaine. Ainsi, l’offre d’emploi est très large tant en nombre que dans des environnements où elle peut être pratiquée.
Formation complémentaire et études associées
En complément d’une formation data management, il est possible de suivre des cours de transformation numérique qui permettront d’avoir une vision plus large et actualisée du monde des affaires. De plus, tous les cours sur l’Intelligence artificielle, la cybersécurité ou sur d’autres aspects liés au Big Data sont utiles pour être au courant des dernières nouveautés technologiques du secteur. Il est important de rester à jour. La raison est que les technologies évoluent constamment.
Les entreprises prêtent attention aux bagages des postulants aux postes liés au Big Data qu’elles proposent. Toute acquisition de nouvelles compétences est également un atout, surtout sur le salaire. En effet, cela signifie que le candidat a enrichi son expérience en maîtrisant de nouvelles techniques.
Microsoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.
Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :
–Power BI Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.
–Power BI Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power BI Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.
–Power BI Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).
Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.
Power BI pour les développeurs
Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.
Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :
–Configurer des tableaux de bord en temps réel
–Créer des visualisations personnalisées
–Intégrer des analyses riches dans des applications existantes
–Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes
–Accéder aux données depuis une application
Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI
Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.
–Power BI
–Power BI Desktop
–Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel
–Connexion aux bases de données
–Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données
–Création de rapports
Conception du tableau de bord Power BI
Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.
Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :
–Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques
–Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher
Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI
Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.
L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :
–Installer et configurer Power BI
–Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure
–Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.
–Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.
–Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.
–Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse
–Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données
Excel vers Power BI
Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :
–Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données
–Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes
–Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers
Depuis ces dernières années, les Data Scientist sont très recherchés par les entreprises. Ces professionnels travaillent avec d’importantes quantités de données ou Big Data. Leur rôle est de faire un croisement entre les données, les traiter et en déduire des conclusions qui permettent aux dirigeants de l’entreprise de prendre des décisions stratégiques en adéquation avec leurs objectifs.
En ce sens, un Data Scientist est un expert indispensable pour toute organisation qui souhaite se développer en anticipant les choix de ses clients grâce à une analyse des données les concernant.
Aujourd’hui, il s’agit d’un des métiers du Big Data (Data Analyst, Data Engineer…), dont la rémunération est l’une des plus élevées. Par considération de l’engouement des entreprises pour les compétences et l’expérience en Data Science, beaucoup se ruent pour décrocher un poste. Cependant, certains trouvent l’idée de devenir un Scientifique des données en freelance plus intéressant.
Le Data Scientist indépendant
Le Data Scientist connaît par cœur ce qu’est de gérer et d’analyser d’importantes quantités de données dans le genre du Big Data. Sa principale tâche est d’identifier des éléments grâce à l’analyse de données, et surtout le traitement de données qu’il a préalablement effectué pour la mise en place d’une stratégie apportant une solution à un problème.
Un freelance Data Scientist est donc un professionnel de la science des données en mission freelance. Tout comme un Scientifique des données en CDI dans une entreprise, il connaît tout ce qu’il faut faire avec le Big Data. Il anticipe les besoins de l’entreprise pour affronter ceux de ses clients.
Pour ce faire, il va :
–Déterminer les besoins de l’entreprise après exploration, analyse et traitement des données
–Conseiller les parties prenantes et les équipes par rapport à ces besoins
–Construire un modèle statistique
–Mettre au point des outils d’analyse pour la collecte de données
–Référencer et structurer les sources de données
–Structurer et faire la synthèse de ces sources
–Tirer parti des informations tirées des résultats
–Construire des modèles prédictifs
Compétences pour devenir Data Scientist freelance
Pour devenir Data Scientist indépendant, il faut bien évidemment avoir les compétences d’un Scientifique de données, à savoir :
Fondamentaux de la science des données
Statistiques
Connaissances en programmation (Python, R, SQL, Scala)
Devenir un Data Scientist, que ce soit en interne (dans une entreprise) ou en indépendant, il est nécessaire de suivre une formation spécifique à la Data Science avec ou sans aucune base sur les mathématiques et les statistiques.
En effet, la Science des données nécessite des connaissances en mathématiques, en statistique et en donnée informatique, et d’une certaine manière, en marketing. Être un Data Scientist, c’est devenir un expert dans la Data Science capable d’analyser les données dans le respect de la politique de confidentialité. Il en tire ensuite des informations précieuses permettant d’apporter des réponses aux problèmes actuels et des solutions aux besoins futurs.
Conditions pour devenir Data Scientist indépendant
Une fois que la certitude de pouvoir se lancer en freelance et d’assumer une variété de tâches est présente, il est possible de commencer à penser à passer dans l’environnement indépendant. Voici quelques éléments indispensables pour se lancer :
Expérience dans une variété de missions
Cette expérience peut résulter des études, d’une carrière en entreprise ou même d’un bénévolat. Pour un débutant, l’idéal est de proposer un service de consultant dans une entreprise locale pour acquérir de l’expérience tout en explorant ce qu’il faut pour être un freelance. Mais, il est essentiel d’avoir une expérience bien enrichie pour démontrer qu’une entreprise est très intéressée (ex : chef de projet data).
Portfolio des réalisations
Il est essentiel d’avoir un portfolio qui démontre le niveau de compétence. Cela devrait inclure plusieurs types de projets différents qui mettent en valeur la capacité à effectuer plusieurs types de travail tels que le développement et le test de diverses hypothèses, le nettoyage et l’analyse des données et l’explication de la valeur des résultats finaux.
Support du portfolio
Étant donné que l’un des avantages d’être indépendant est la possibilité de travailler à distance, il y a de fortes chances de décrocher un emploi à distance. Cela signifie que le premier contact avec des clients potentiels sera probablement en ligne. Un bon moyen de présenter les travaux déjà réalisés est de créer un site Web personnel afin de rendre le portfolio facile à parcourir. Il est important d’afficher clairement les moyens de contact.
S’inscrire sur une plateforme de recrutement en ligne
Un Data Scientist indépendant utilise généralement une plateforme en ligne ou un annuaire indépendant pour trouver du travail. Il y en a beaucoup où les entreprises publient des offres d’emploi et les freelances se vendent, ou où les entreprises contactent des freelances avec un projet data en tête.
Avoir de l’initiative pour trouver du travail
Bien que les plateformes de recrutement offrent la possibilité de soumissionner pour des emplois, un Data Scientist en freelance peut également sortir des sentiers battus dans la recherche d’un travail précieux et agréable. Il faut ne pas parfois chercher loin et penser « local » comme des entrepreneurs ou des start-ups qui pourraient bénéficier de compétences en Data Science.
Être leader dans son domaine
Au fur et à mesure que la situation d’indépendant prend de l’ampleur, il est important de mettre en valeur les connaissances et les compétences techniques dans le domaine de la Science des données. Par exemple, il est très vendeur d’être actif sur les forums en ligne pour les Data Scientists ou d’écrire des blogs ou des articles de leadership éclairé pour le site Web personnel. Les employeurs prendront note de ses connaissances, de cette perspicacité et de cette volonté de se démarquer lorsqu’ils recherchent un Data Scientist indépendant.
Avoir la volonté d’apprendre continuellement
Être dans un domaine nouveau et passionnant signifie qu’il faut être ouvert à tous et apprendre davantage sur la Data Science pour répondre aux besoins des futurs clients et plus encore. En ce sens, il ne faut pas hésiter à s’accorder du temps et les ressources nécessaires pour le perfectionnement professionnel comme la formation technique.
Pourquoi devenir Data Scientist indépendant ?
Maintenant que certaines des étapes clés à suivre sont connues, il est possible de se lancer dans une carrière de Data Scientist indépendant. Cependant, beaucoup se demandent pourquoi devenir un Scientifique des données en freelance.
Après tout, partir seul peut être un parcours intimidant. Il peut être effrayant de se demander où trouver du travail et si on gagne assez d’argent pour que cela en vaille la peine.
Si la présence d’un employeur, de collaborateurs et d’un lieu de travail n’est pas si importante, le statut d’indépendant est intéressant pour un Data Scientist. Voici quelques bonnes raisons de se lancer dans une carrière de freelance.
La place du marché
Le marché du travail indépendant en général a augmenté pour diverses raisons. Les employeurs sont de plus en plus à l’aise avec une main-d’œuvre distante et sont plus ouverts à l’embauche d’entrepreneurs plutôt que d’employés. Le marché des Data Scientists a également augmenté. Les entreprises comprennent de plus en plus la valeur de la Science des données et souhaitent que les efforts créatifs les aident à fournir des analyses et à traduire les informations en idées.
La flexibilité
En tant qu’indépendant, un Data Scientist travaille selon un horaire de travail flexible. Parfois, il doit travailler le week-end pour accélérer un projet. Mais parfois, il peut prendre un après-midi pour se reposer ou faire autre chose. C’est un réel avantage pour beaucoup. La flexibilité de travailler à distance, de n’importe où, est aussi un autre avantage d’être en freelance.
La diversité du travail
Il existe des profils de personnes qui aiment travailler sur une variété de projets pour une variété de clients. Une carrière de Data Scientist indépendant peut être dans ce cas le choix idéal.
De nombreuses divergences d’opinions subsistent concernant les rôles et les compétences autour du Big Data. Cela crée beaucoup de confusions. Par conséquent, beaucoup se posent cette question : qu’est-ce qui distingue un data scientist d’un data analyst ?
De nombreux non-initiés à la data science ont une perception du data scientist comme étant juste un terme enjolivé pour définir le data analyst.
Une raison importante de cette imprécision est le fait que certaines entreprises aient plusieurs façons de définir le rôle de chacun de ces experts. Dans la pratique, les titres des métiers ne reflètent pas toujours fidèlement les activités et responsabilités réelles de chacun. Par exemple, il existe des start-ups qui usent du titre de « data scientist » sur des descriptions de poste plutôt destinées à des data analysts.
En outre, la science des données est un domaine qui n’est qu’à ses balbutiements. Les gens connaissent encore très peu de choses concernant son fonctionnement interne. Ainsi, s’il faut comprendre la différence entre un data analyst et un data scientist, il est tout d’abord important de faire un retour sur l’activité et le rôle de chacun d’eux.
Que fait un data analyst ?
Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise et les utilise pour tirer des conclusions pertinentes. La majorité des entreprises de tous les secteurs peuvent nécessiter et bénéficier du travail d’un data analyst. Il peut s’agir des prestataires de soins de santé ou des magasins de détail. Les analystes de données passent leur temps à développer de nouveaux processus et systèmes pour collecter des données et compiler leurs conclusions pour améliorer les affaires.
Le métier de data analyst consiste à fournir des rapports, examiner les modèles et collaborer avec les parties prenantes dans une organisation. Dans cette tâche, l’un de ses rôles consiste à collaborer avec plusieurs services d’une entreprise, y compris avec les experts en marketing. Il se joint également à ses pairs qui travaillent sur des données comme les développeurs de bases de données et les architectes de données.
Il doit également consolider les données et mettre en place une structure qui permette de les utiliser. C’est l’aspect le plus technique de son rôle, car il consiste à collecter les données elles-mêmes. En effet, il s’agit de la clé du travail des analystes de données. Ils travaillent pour visualiser, analyser et examiner les modèles, les erreurs et les particularités des données afin qu’elles aient de la valeur et puissent être utilisées dans plusieurs domaines.
Le data scientist est un innovateur en matière d’apprentissage automatique. Contrairement au data analyst, les problèmes ne sont pas soumis au data scientist avec des questions clairement formulées par les parties prenantes de l’entreprise, mais plutôt avec des questions qui sont déterminées par des approches plus techniques. La solution est développée à l’aide d’un large répertoire de méthodes statistiques basées à la fois sur des données structurées et non structurées. Il n’est pas toujours nécessaire que ces données soient déjà disponibles dans l’entreprise et enregistrées de manière bien structurée.
En effet, le data scientist doit acquérir des connaissances en utilisant des données, c’est-à-dire, il analyse les données dans le but de soutenir d’autres départements. Cela lui implique d’utiliser une gamme d’outils tels que Python pour les langages de programmation de ses algorithmes d’apprentissage automatique, des outils d’exploration de données et même des services cloud scientist qualifié doit être capable de faire beaucoup ou au moins être suffisamment flexible pour s’y habituer rapidement.
Ses besoins en infrastructure d’acquisition, de stockage et d’analyse sont par conséquent plus élevés. En plus des données non structurées, les données volumineuses du Big Data sont également enregistrées et analysées. Cela va généralement au-delà des systèmes traditionnels d’entreposage de données et nécessite de nouvelles approches telles qu’un data lake.
Comparaison des compétences d’un data analyst vs data scientist
Les tâches des data analysts et des data scientist se chevauchent à bien des égards. Cela est en partie dû au fait que tout le domaine professionnel autour du Big Data se développe rapidement et que de nouveaux titres de poste émergent constamment sans pour autant être définis de manière uniforme.
Mais, outre ces quelques similitudes, des différences importantes sont à noter et peuvent être résumées sous les trois questions suivantes :
Qui pose les questions ?
Un data scientist formule les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données. Un data analyst est en revanche chargé par d’autres équipes de l’entreprise de rechercher une solution à leurs questions.
Quel niveau d’étude pour commencer ?
Un data analyst peut commencer sa carrière avec un baccalauréat à composante scientifique . Un master est généralement exigé de la part d’un data scientist parce qu’il doit maîtriser les maths statistiques et les technologies de l’information.
Quel rôle joue la machine learning ?
Le data analyst doit maîtriser le langage SQL et Oracle Database tout en sachant utiliser les outils de veille stratégique tels que Power BI et de visualisation de données comme Shiny et Google Analytics. De son côté, le data scientist développe ses propres modèles d’apprentissage automatique qui utilisent l’ensemble des données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses.
La data science ou science des données est une science appliquée. Elle fait appel à des méthodes et des connaissances issues de nombreux domaines tels que les mathématiques, les statistiques et l’informatique, notamment la programmation informatique. Depuis le début de ce millénaire, la data science est une discipline indépendante.
Il existe des cours spécifiques pour la science des données. Les personnes travaillant dans ce domaine sont connues sous le nom de data scientists ou scientifiques des données. Tout mathématicien, informaticien, programmeur, physicien, économiste d’entreprise ou statisticien qui a acquis ses connaissances en se spécialisant dans les tâches de science des données peut devenir un data scientist.
Le but de la data science est de générer des connaissances à partir de données. Dans l’environnement Big Data, la science des données est utilisée pour analyser des ensembles de données en grandes quantités avec l’apprentissage automatique (machine learning) et l’intelligence artificielle (IA). La science des données est utilisée dans diverses industries et domaines spécialisés.
Pour faire simple, les objectifs de la data science sont de :
Établir un moteur de recommandation à partir des données clients (sur le site, sur les réseaux sociaux…)
Aujourd’hui, les moteurs de recommandation de produits sont capables de rencontrer un client en temps réel. Par exemple, les magasins qui utilisent les recommandations de produits ont la possibilité de personnaliser chacune de leurs pages. Sur chacune d’elles, ils proposent des offres qui attirent le client de la page d’accueil à la page de paiement.
Fournir une aide à la décision
La prise de décision basée sur les données est définie comme l’utilisation de faits, de mesures et de données. Il est ainsi possible de guider les parties prenantes dans une entreprise à prendre des décisions stratégiques. Lorsqu’une organisation tire pleinement parti de la valeur de ses données, tous ceux qui y travaillent ont la capacité de prendre de meilleures décisions.
Optimiser et automatiser les processus internes
Les entreprises cherchent constamment à simplifier les tâches. Elles veulent également réduire les coûts. Cela est possible grâce à la data science. Il peut être aussi optimisé afin de gagner en efficacité et en compétitivité.
Soutenir les parties prenantes dans la gestion de l’entreprise
Outre l’aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d’une entreprise pourront baser leurs actions.
De développer des modèles prédictifs
Par le biais de l’analyse prédictive, la data science permet de prédire les événements futurs. En règle générale, les données sont utilisées pour créer un modèle mathématique afin de détecter les tendances les plus importantes. Ce modèle prédictif est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire les événements futurs ou suggérer des mesures à prendre pour obtenir des résultats optimaux.
La data science est une science interdisciplinaire qui utilise et applique des connaissances et des méthodes provenant de divers domaines. Les mathématiques et les statistiques constituent l’essentiel de ces connaissances. Ce sont les bases permettant au data scientist d’évaluer les données, de les interpréter, de décrire les faits ou de faire des prévisions. Dans le cadre de l’analyse prédictive, les statistiques inductives sont souvent utilisées en plus d’autres méthodes statistiques pour anticiper les événements futurs.
Un autre groupe de connaissances appliquées dans la science des données est la technologie de l’information et l’informatique. La technologie de l’information fournit des processus et des systèmes techniques de collecte, d’agrégation, de stockage et d’analyse des données. Les éléments importants dans ce domaine sont les bases de données relationnelles, les langages de requête de bases de données structurées tels que SQL (Structured Query Language), le langage de programmation et de script sur des outils tels que Python et bien plus encore.
En plus des connaissances scientifiques spécifiques, la data science accède à ce que l’on appelle la connaissance de l’entreprise (connaissance du domaine ou savoir-faire de l’entreprise). Elle est nécessaire pour comprendre les processus dans une organisation particulière ou une entreprise d’un secteur spécifique. La connaissance du domaine peut concerner des compétences commerciales : marketing de produits et services, savoir-faire logistique, expertise médicale.
La relation entre le Big Data et la data science
En raison de l’augmentation continuelle des volumes de données à traiter ou à analyser, le terme Big Data s’est imposé. Le Big Data est au cœur du traitement des données. Il concerne les méthodes, procédures, solutions techniques et systèmes informatiques. Ceux-ci sont capables de faire face au flux de données et au traitement de grandes quantités de données sous la forme souhaitée.
Le Big Data est un domaine important de la data science. La science des données fournit des connaissances et des méthodes pour collecter et stocker de nombreuses données structurées ou non structurées (par exemple dans un data lake ou lac de données), les traiter à l’aide de processus automatisés et les analyser. La science des données utilise, entre autres, l’exploration de données ou data mining, l’apprentissage statistique, l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage en profondeur (deep learning) et l’intelligence artificielle (IA).
Les personnes impliquées dans la science des données sont les scientifiques des données ou data scientists. Ils acquièrent leurs compétences soit en suivant une formation en data science, soit en se spécialisant dans le métier de data scientist.
Les scientifiques des données sont souvent des informaticiens, des mathématiciens ou des statisticiens. Ils sont également des programmeurs, des experts en bases de données ou des physiciens qui ont reçu une formation complémentaire en science des données.
En plus des connaissances spécifiques, un data scientist doit être en mesure de présenter clairement les modèles. Il les génère à partir des données et de les rapprocher de divers groupes cibles. Il doit également avoir des compétences appropriées en communication et en présentation. En effet, un data scientist a un rôle de conseiller ou de consultant auprès de la direction d’une entreprise. Les termes data scientist et data analyst sont souvent confondus dans l’environnement d’une entreprise. Parfois, leurs tâches et domaines d’activité se chevauchent.
L’analyste de données effectue une visualisation de données classique et pratique. De son côté, le data scientist poursuit une approche plus scientifique. Pour ce faire, il utilise des méthodes sophistiquées comme l’utilisation de l’intelligence artificielle ou de l’apprentissage automatique et des techniques avancées d’analyse et de prédiction.
Domaines d’application de la data science
Il n’y a pratiquement pas de limites aux applications possibles de la science des données. L’utilisation de la data science est logique partout où de grandes quantités de données sont générées et que des décisions doivent être prises sur la base de ces données. La science des données est d’une grande importance dans certains entreprises et activités : santé, logistique, vente au détail en ligne et en magasin, assurance, finance, industrie et manufacturing.
Avec l’essor des technologies numériques, la collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux économiques stratégiques pour de nombreuses entreprises. Ces pratiques ont engendrées la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la Data science.
IBM prévoyait une hausse de 28 % de la demande de profil Data Scientist en 2020. En effet, de nombreuses entreprises ont compris l’importance stratégique de l’exploitation de la donnée. La Data science étant au cœur de la chaîne d’exploitation de la donnée, cela explique la hausse de la demande des profils compétents dans ce domaine.
Tour d’horizon de la Data science
La Data science, ou science de la donnée, est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des informations stratégiques à l’aide des données disponibles. Elle utilise l’analyse des données et le machine learning(soit l’utilisation d’algorithmes permettant à des programmes informatiques de s’améliorer automatiquement par le biais de l’expérience) pour aider les utilisateurs à faire des prévisions, à renforcer l’optimisation, ou encore à améliorer les opérations et la prise de décision.
Les équipes actuelles de professionnels de la science de la donnée sont censées répondre à de nombreuses questions. Leur entreprise exige, le plus souvent, une meilleure prévision et une optimisation basée sur des informations en temps réel appuyées par des outils spécifiques.
La science de la donnée est donc un domaine interdisciplinaire qui connaît une évolution rapide. De nombreuses entreprises ont largement adopté les méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle (soit l’ensemble des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine) pour alimenter de nombreuses applications. Les systèmes et l’ingénierie des données font inévitablement partie de toutes ces applications et décisions à grande échelle axées sur les données. Cela est dû au fait que les méthodes citées plus tôt sont alimentées par des collections massives d’ensembles de données potentiellement hétérogènes et désordonnées et qui, à ce titre, doivent être gérés et manipulés dans le cadre du cycle de vie global des données d’une organisation.
Ce cycle de vie global en data science commence par la collecte de données à partir de sources pertinentes, le nettoyage et la mise en forme de celles-ci dans des formats que les outils peuvent comprendre. Au cours de la phase suivante, des méthodes statistiques et d’autres algorithmes sont utilisés pour trouver des modèles et des tendances. Les modèles sont ensuite programmés et créés pour prédire et prévoir. Enfin, les résultats sont interprétés.
Pourquoi choisir l’organisme DataScientest pour se former en Data science ?
Vous êtes maintenant convaincu de l’importance de la maîtrise de la Data science pour renforcer votre profil employable et pour aider votre entreprise.
Les formations en Data Science de l’organisme DataScientest sont conçues pour former et familiariser les professionnels avec les technologies clés dans ce domaine, dans le but de leur permettre de profiter pleinement des opportunités offertes par la science de la donnée et de devenir des acteurs actifs dans ce domaine de compétences au sein de leurs organisations.
Ces formations, co-certifiées par la Sorbonne, ont pour ambition de permettre, à toute personne souhaitant valoriser la manne de données mise actuellement à sa disposition, d’acquérir un véritable savoir-faire opérationnel et une très bonne maîtrise des techniques d’analyse de données et des outils informatiques nécessaires.
L’objectif que se fixe DataScientest est de vous sensibiliser en tant que futurs décideurs des projets data, aux fortes problématiques des données à la fois sous l’angle technique (collecte, intégration, modélisation, visualisation) et sous l’angle managérial avec une compréhension globale des enjeux.
Pourquoi choisir la formule « formation continue » chez Datascientest ?
Pendant 6 mois, vous serez formés à devenir un(e) expert(e) en data science, en maîtrisant les fondements théoriques, les bonnes pratiques de programmation et les enjeux des projets de data science.
Vous serez capable d’accompagner toutes les étapes d’un projet de data science, depuis l’analyse exploratoire et la visualisation de données à l’industrialisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, en faisant des choix éclairés d’approches, de pratiques, d’outils et de technologies, avec une vision globale : data science, data analyse, data management et machine learning. Vous pourrez cibler les secteurs extrêmement demandés de la data science.
Ce type de formation vous permettra d’acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir data analyst, data scientist, data engineer, ou encore data manager. En effet, elles couvrent les principaux axes de la science de la donnée.
Autonomie et gestion de son temps
Que votre souhait de vous former en data science provienne d’une initiative personnelle ou qu’il soit motivé par votre entreprise, si la data science est un domaine totalement nouveau pour vous, il conviendrait de vous orienter vers le format « formation continue » de DataScientest. Effectivement, cela vous permettra de consacrer le temps qu’il vous faut pour appréhender au mieux toutes les notions enseignées. Sur une période de 6 mois, à partir de votre inscription (il y a une rentrée par mois), vous pourrez gérer votre temps comme bon vous semble, sans contrainte, que vous ayez une autre activité ou non.
Aussi, pour de nombreux salariés, il est difficile de bloquer plusieurs jours par semaine pour se former. C’est pourquoi, de plus en plus d’entreprises sollicitent des formations en ligne, à distance, pour plus d’efficacité ; vous aurez la possibilité de gérer votre temps de manière à adapter au mieux vos besoins d’apprentissage avec votre temps disponible.
Profiter de l’expertise de dizaines de data scientists
La start-up a déjà formé plus de 1500 professionnels actifs et étudiants aux métiers de Data Analysts et Data Scientists et conçu plus de 2 000 heures de cours de tout niveau, de l’acquisition de données à la mise en production.
” Notre offre répond aux besoins des entreprises, justifie Yoel Tordjman, CEO de Datascientest. Elle s’effectue surtout à distance, ce qui permet de la déployer sur différents sites à moindre coût, et de s’adapter aux disponibilités de chacun, avec néanmoins un coaching, d’abord collectif, puis par projet, dans le but d’atteindre un taux de complétion de 100 %. “
S’exercer concrètement avec un projet fil-rouge
Tout au long de votre formation et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Science nécessitant un investissement d’environ 80 heures parallèlement à votre formation. Ce sera votre projet ! En effet, ce sera à vous de déterminer le sujet et de le présenter à nos équipes. Cela vous permettra de passer efficacement de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours. C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises, car il confirme vos compétences et connaissances acquises à l’issue de votre formation en Data Science. Vous ne serez jamais seul parce que nos professeurs seront toujours à vos côtés et disponibles en cas de besoin ; nous vous attribuons un tuteur pour votre projet parmi nos experts en data science.
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Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.
Pourquoi choisir Python ?
Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :
1. Simplicité
Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.
2. Compatibilité
Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.
3. Facilité d’apprentissage
Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.
4. Visualisation de données
Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.
5. Bibliothèques riches
Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.
Que sont les bibliothèques en Python ?
La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.
Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.
Python et la data science
La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.
Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.
La Computer Vision ou vision par ordinateur est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux machines d’imiter la vision humaine. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, fonctionnement, histoire, applications, formations…
Depuis maintenant plusieurs années, nous sommes entrés dans l’ère de l’image. Nos smartphones sont équipés de caméras haute définition, et nous capturons sans cesse des photos et des vidéos que nous partageons au monde entier sur les réseaux sociaux.
Les services d’hébergement vidéo comme YouTube connaissent une popularité explosive, et des centaines d’heures de vidéo sont mises en ligne et visionnées chaque minute. Ainsi, l’internet est désormais composé aussi bien de texte que d’images.
Toutefois, s’il est relativement simple d’indexer les textes et de les explorer avec des moteurs de recherche tels que Google, la tâche est bien plus difficile en ce qui concerne les images. Pour les indexer et permettre de les parcourir, les algorithmes ont besoin de connaître leur contenu.
Pendant très longtemps, la seule façon de présenter le contenu d’une image aux ordinateurs était de renseigner sa méta-description lors de la mise en ligne. Désormais, grâce à la technologie de ” vision par ordinateur ” (Computer Vision), les machines sont en mesure de ” voir “ les images et de comprendre leur contenu.
Qu’est ce que la vision par ordinateur ?
La Computer Vision peut être décrite comme un domaine de recherche ayant pour but de permettre aux ordinateurs de voir. De façon concrète, l’idée est de transmettre à une machine des informations sur le monde réel à partir des données d’une image observée.
Pour le cerveau humain, la vision est naturelle. Même un enfant est capable de décrire le contenu d’une photo, de résumer une vidéo ou de reconnaître un visage après les avoir vus une seule fois. Le but de la vision par ordinateur est de transmettre cette capacité humaine aux ordinateurs.
Il s’agit d’un vaste champ pluridisciplinaire, pouvant être considéré comme une branche de l’intelligence artificielle et du Machine Learning. Toutefois, il est aussi possible d’utiliser des méthodes spécialisées et des algorithmes d’apprentissage général n’étant pas nécessairement liés à l’intelligence artificielle.
De nombreuses techniques en provenance de différents domaines de science et d’ingénierie peuvent être exploitées. Certaines tâches de vision peuvent être accomplies à l’aide d’une méthode statistique relativement simple, d’autres nécessiteront de vastes ensembles d’algorithmes de Machine Learning complexes.
En 1966, les pionniers de l’intelligence artificielleSeymour Papert et Marvin Minsky lance le Summer Vision Project : une initiative de deux mois, rassemblant 10 hommes dans le but de créer un ordinateur capable d’identifier les objets dans des images.
Pour atteindre cet objectif, il était nécessaire de créer un logiciel capable de reconnaître un objet à partir des pixels qui le composent. À l’époque, l’IA symbolique – ou IA basée sur les règles – était la branche prédominante de l’intelligence artificielle.
Les programmeurs informatiques devaient spécifiermanuellement les règles de détection d’objets dans les images. Or, cette approche pose problème puisque les objets dans les images peuvent apparaître sous différents angles et différents éclairages. Ils peuvent aussi être altérés par l’arrière-plan, ou obstrués par d’autres objets.
Les valeurs de pixels variaient donc fortement en fonction de nombreux facteurs, et il était tout simplement impossible de créer des règlesmanuellement pour chaque situation possible. Ce projet se heurta donc aux limites techniques de l’époque.
Quelques années plus tard, en 1979, le scientifique japonais Kunihiko Fukushima créa un système de vision par ordinateur appelé ” neocognitron “ en se basant sur les études neuroscientifiques menées sur le cortex visuel humain. Même si ce système échoua à effectuer des tâches visuelles complexes, il posa les bases de l’avancée la plus importante dans le domaine de la Computer Vision…
La révolution du Deep Learning
La Computer Vision n’est pas une nouveauté, mais ce domaine scientifique a récemment pris son envol grâce aux progrès effectués dans les technologies d’intelligence artificielle, de Deep Learninget de réseaux de neurones.
Dans les années 1980, le Français Yan LeCun crée le premier réseau de neurones convolutif : une IA inspirée par le neocognitron de Kunihiko Fukushima. Ce réseau est composé de multiples couches de neurones artificiels, des composants mathématiques imitant le fonctionnement de neurones biologiques.
Lorsqu’un réseau de neurones traite une image, chacune de ses couches extrait des caractéristiques spécifiques à partir des pixels. La première couche détectera les éléments les plus basiques, comme les bordures verticales et horizontales.
À mesure que l’on s’enfonce en profondeur dans ce réseau, les couches détectent des caractéristiques plus complexes comme les angles et les formes. Les couches finales détectent les éléments spécifiques comme les visages, les portes, les voitures. Le réseau produit enfin un résultat sous forme de tableau de valeurs numériques, représentant les probabilités qu’un objet spécifique soit découvert dans l’image.
L’invention de Yann LeCun est brillante, et a ouvert de nouvelles possibilités. Toutefois, son réseau de neurones était restreintpar d’importantes contraintes techniques. Il était nécessaire d’utiliser d’immenses volumes de données et des ressources de calcul titanesques pour le configurer et l’utiliser. Or, ces ressources n’étaient tout simplement pas disponibles à cette époque.
Dans un premier temps, les réseaux de neurones convolutifs furent donc limités à une utilisation dans les domaines tels que les banques et les services postaux pour traiter des chiffres et des lettres manuscrites sur les enveloppes et les chèques.
Il a fallu attendre 2012 pour que des chercheurs en IA de Toronto développentle réseau de neurones convolutif AlexNet et triomphent de la compétition ImageNet dédiée à la reconnaissance d’image. Ce réseau a démontré que l’explosion du volume de données et l’augmentation de puissance de calcul des ordinateurs permettaient enfin d’appliquer les ” neural networks ” à la vision par ordinateur.
Ce réseau de neurones amorça la révolution du Deep Learning : une branche du Machine Learning impliquant l’utilisation de réseaux de neurones à multiples couches. Ces avancées ont permis de réaliser des bonds de géants dans le domaine de la Computer Vision. Désormais, les machines sont même en mesure de surpasser les humains pour certaines tâches de détection et d’étiquetage d’images.
Comment fonctionne la vision par ordinateur
Les algorithmes de vision par ordinateur sont basés sur la ” reconnaissance de motifs “. Les ordinateurs sont entraînés sur de vastes quantités de données visuelles. Ils traitent les images, étiquettent les objets, et trouvent des motifs (patterns) dans ces objets.
Par exemple, si l’on nourrit une machine avec un million de photos de fleurs, elle les analysera et détectera des motifs communs à toutes les fleurs. Elle créera ensuite un modèle, et sera capable par la suite de reconnaître une fleurchaque fois qu’elle verra une image en comportant une.
Les algorithmes de vision par ordinateur reposent sur les réseaux de neurones, censés imiter le fonctionnement du cerveau humain. Or, nous ne savons pas encore exactement comment le cerveau et les yeux traitent les images. Il est donc difficile de savoir à quel point les algorithmes de Computer Vision miment ce processus biologique.
Les machines interprètent les images de façon très simple. Elles les perçoivent comme des séries de pixels, avec chacun son propre ensemble de valeurs numériques correspondant aux couleurs. Une image est donc perçue comme une grille constituée de pixels, chacun pouvant être représenté par un nombre généralement compris entre 0 et 255.
Bien évidemment, les chosesse compliquent pour les images en couleur. Les ordinateurs lisent les couleurs comme des séries de trois valeurs : rouge, vert et bleu. Là encore, l’échelle s’étend de 0 à 255. Ainsi, chaque pixel d’une image en couleur à trois valeurs que l’ordinateur doit enregistrer en plus de sa position.
Chaque valeur de couleur est stockée en 8 bits. Ce chiffre est multiplié par trois pour une image en couleurs, ce qui équivaut à 24 bits par pixel. Pour une image de 1024×768 pixels, il faut donc compter 24 bits par pixels soit presque 19 millions de bits ou 2,36 mégabytes.
Vous l’aurez compris : il faut beaucoup de mémoire pour stocker une image. L’algorithme de Computer Vision quant à lui doit parcourir un grand nombre de pixels pour chaque image. Or, il faut généralement plusieurs dizaines de milliers d’images pour entraîner un modèle de Deep Learning.
C’est la raison pour laquelle la vision par ordinateur est une discipline complexe, nécessitant une puissance de calcul et une capacité de stockage colossales pour l’entraînement des modèles. Voilà pourquoi il a fallu attendre de nombreuses années pour que l’informatique se développe et permette à la Computer Vision de prendre son envol.
Les différentes applications de Computer Vision
La vision par ordinateur englobe toutes les tâches de calcul impliquant le contenu visuel telles que les images, les vidéos ou même les icônes. Cependant, il existe de nombreuses branchesdans cette vaste discipline.
La classification d’objet consiste à entraîner un modèle sur un ensemble de données d’objets spécifiques, afin de lui apprendre à classer de nouveaux objets dans différentes catégories. L’identification d’objet quant à elle vise à entraîner un modèle à reconnaître un objet.
Parmi les applications les plus courantes de vision par ordinateur, on peut citer la reconnaissance d’écriture manuscrite. Un autre exemple est l’analyse de mouvement vidéo, permettant d’estimer la vélocité des objets dans une vidéo ou directement sur la caméra.
Dans la segmentation d’image, les algorithmes répartissent les images dans plusieurs ensembles de vues. La reconstruction de scène permet de créer un modèle 3D d’une scène à partir d’images et de vidéos.
Enfin, la restauration d’imageexploite le Machine Learning pour supprimer le ” bruit ” (grain, flou…) sur des photos. De manière générale, toute application impliquant la compréhension des pixels par un logiciel peut être associée à la Computer Vision.
Quels sont les cas d’usages de la Computer Vision ?
La Computer Vision fait partie des applications du Machine Learning que nous utilisons déjà au quotidien, parfois sans même le savoir. Par exemple, les algorithmes de Googleparcourent des cartes pour en extraire de précieuses données et identifier les noms de rues, les commerces ou les bureaux d’entreprises.
De son côté, Facebook exploite la vision par ordinateurafin d’identifier les personnes sur les photos. Sur les réseaux sociaux, elle permet aussi de détecter automatiquement le contenu problématique pour le censurer immédiatement.
Les entreprises de la technologie sont loin d’être les seules à se tourner vers cette technologie. Ainsi, le constructeur automobile Ford utilise la Computer Vision pour développer ses futurs véhicules autonomes. Ces derniers reposent sur l’analyse en temps réel de nombreux flux vidéo capturés par la voiture et ses caméras.
Il en va de même pour tous les systèmes de voitures sans pilote comme ceux de Tesla ou Nvidia. Les caméras de ces véhicules capturent des vidéos sous différents angles et s’en servent pour nourrir le logiciel de vision par ordinateur.
Ce dernier traite les images en temps réel pour identifier les bordures des routes, lire les panneaux de signalisation, détecter les autres voitures, les objets et les piétons. Ainsi, le véhicule est en mesure de conduire sur autoroute et même en agglomération, d’éviter les obstacles et de conduire les passagers jusqu’à leur destination.
La santé
Dans le domaine de la santé, la Computer Vision connaît aussi un véritable essor. La plupart des diagnostics sont basés sur le traitement d’image : lecture de radiographies, scans IRM…
Google s’est associé avec des équipes de recherche médicalepour automatiser l’analyse de ces imageries grâce au Deep Learning. D’importants progrès ont été réalisés dans ce domaine. Désormais, les IA de Computer Vision se révèlent plus performantes que les humains pour détecter certaines maladies comme la rétinopathie diabétique ou divers cancers.
Le sport
Dans le domaine du sport, la vision par ordinateur apporte une précieuse assistance. Par exemple, la Major League Baseballutilise une IA pour suivre la balle avec précision. De même, la startup londonienne Hawk-Eye déploie son système de suivi de balle dans plus de 20 sports comme le basketball, le tennis ou le football.
La reconnaissance faciale
Une autre technologie reposant sur la Computer Vision est la reconnaissance faciale. Grâce à l’IA, les caméras sont en mesure de distinguer et de reconnaître les visages. Les algorithmes détectent les caractéristiques faciales dans les images, et les comparent avec des bases de données regroupant de nombreux visages.
Cette technologie est utilisée sur des appareils grand public comme les smartphones pour authentifier l’utilisateur. Elle est aussi exploitée par les réseaux sociaux pour détecter et identifier les personnes sur les photos. De leur côté, les autorités s’en servent pour identifier les criminels dans les flux vidéo.
La réalité virtuelle et augmentée
Les nouvelles technologies de réalité virtuelle et augmentée reposent également sur la Computer Vision. C’est elle qui permet aux lunettes de réalité augmentée de détecter les objets dans le monde réelet de scanner l’environnement afin de pouvoir y disposer des objets virtuels.
Par exemple, les algorithmes peuvent permettre aux applications AR de détecter des surfaces planes comme des tables, des murs ou des sols. C’est ce qui permet de mesurer la profondeur et les dimensionsde l’environnement réel pour pouvoir y intégrer des éléments virtuels.
Les limites et problèmes de la Computer Vision
La vision par ordinateur présente encore des limites. En réalité, les algorithmes se contentent d’associer des pixels. Ils ne ” comprennent ” pas véritablement le contenu des images à la manière du cerveau humain.
Pour cause, comprendre les relations entre les personnes et les objets sur des images nécessite un sens commun et une connaissance du contexte. C’est précisément pourquoi les algorithmes chargés de modérer le contenu sur les réseaux sociaux ne peuvent faire la différence entre la pornographie et une nudité plus candide comme les photos d’allaitement ou les peintures de la Renaissance.
Alors que les humains exploitent leur connaissance du monde réel pour déchiffrer des situations inconnues, les ordinateurs en sont incapables. Ils ont encore besoin de recevoir des instructions précises, et si des éléments inconnusse présentent à eux, les algorithmes dérapent. Un véhicule autonome sera par exemple pris de cours face à un véhicule d’urgence garé de façon incongrue.
Même en entraînant une IA avec toutes les données disponibles, il est en réalité impossible de la préparer à toutes les situations possibles. La seule façon de surmonter cette limite serait de parvenir à créer une intelligence artificielle générale, à savoir une IA véritablement similaire au cerveau humain.
Comment se former à la Computer Vision ?
Si vous êtes intéressé par la Computer Vision et ses multiples applications, vous devez vous former à l’intelligence artificielle, au Machine Learning et au Deep Learning. Vous pouvez opter pour les formations DataScientest.
Le Machine Learning et le Deep Learning sont au coeur de nos formations Data Scientist et Data Analyst. Vous apprendrez à connaître et à manier les différents algorithmes et méthodes de Machine Learning, et les outils de Deep Learning comme les réseaux de neurones, les GANs, TensorFlow et Keras.
Ces formations vous permettront aussi d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour exercer les métiers de Data Scientist et de Data Analyst. À travers les différents modules, vous pourrez devenir expert en programmation, en Big Data et en visualisation de données.
Nos différentes formations adoptent une approche innovante de Blended Learning, alliant le présentiel au distanciel pour profiter du meilleur des deux mondes. Elles peuvent être effectuées en Formation Continue, ou en BootCamp.
Pour le financement, ces parcours sont éligibles au CPF et peuvent être financés par Pôle Emploi via l’AIF. À l’issue du cursus, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne. Parmi nos alumnis, 93% trouvent un emploi immédiatementaprès l’obtention du diplôme. N’attendez plus, et découvrez nos formations.
