Les data scientists s’appuient sur des langages de programmation populaires pour effectuer des analyses exploratoires de données et des régressions statistiques. Ces outils open source prennent en charge des fonctionnalités préconfigurées de modélisation statistique, de machine learning et de graphiques. Ces langages sont les suivants (pour en savoir plus, consultez « Python et R : quelle est la différence ? ») :
-
- R Studio : langage de programmation et environnement open source pour le développement de calculs statistiques et de graphiques.
- Python : il s’agit d’un langage de programmation dynamique et flexible. Python comprend de nombreuses bibliothèques, comme NumPy, Pandas, Matplotlib, qui permettent d’analyser rapidement les données.
Pour faciliter le partage du code et d’autres informations, les data scientists peuvent utiliser GitHub et Jupyter Notebook.
Certains data scientists peuvent préférer une interface utilisateur, et deux outils d’entreprise courants pour l’analyse statistique sont notamment disponibles :
-
- SAS : une suite complète d’outils, comprenant des visualisations et des tableaux de bord interactifs, pour l’analyse, la création de rapports, l’exploration de données et la modélisation prédictive.
- IBM SPSS : cette solution offre des analyses statistiques avancées, une vaste bibliothèque d’algorithmes de machine learning, l’analyse de texte, l’extensibilité open source, l’intégration du big data et un déploiement transparent dans les applications.
Les data scientists acquièrent également des compétences dans l’utilisation des plateformes de traitement des données volumineuses, comme Apache Spark, le cadre open source Apache Hadoop et les bases de données NoSQL. Ils maîtrisent également un large éventail d’outils de visualisation de données, y compris les outils graphiques simples inclus dans les applications de présentation commerciale et de feuilles de calcul (comme Microsoft Excel), les outils de visualisation commerciaux conçus à cet effet comme Tableau et IBM Cognos, et les outils open source comme D3.js (une bibliothèque JavaScript pour la création de visualisations de données interactives) et RAW Graphs. Pour créer des modèles de machine learning, les data scientists se tournent fréquemment vers plusieurs cadres tels que PyTorch, TensorFlow, MXNet et Spark MLib.
Compte tenu de la courbe d’apprentissage abrupte de la science des données, de nombreuses entreprises cherchent à accélérer leur retour sur investissement pour les projets d’IA. Elles ont souvent du mal à recruter les talents nécessaires pour réaliser le plein potentiel des projets de science des données. Pour combler cette lacune, elles se tournent vers des plateformes de science des données et de machine learning (DSML) multipersona, donnant naissance au rôle de « citizen data scientist ».
Les plateformes DSML multipersona utilisent l’automatisation, des portails en libre-service et des interfaces utilisateur low code/no-code afin que les personnes ayant peu ou pas d’expérience en technologie numérique ou en science des données spécialisées puissent créer de la valeur métier à l’aide de la science des données et du machine learning. Ces plateformes soutiennent également les data scientists experts en proposant une interface plus technique. L’utilisation d’une plateforme DSML multipersona encourage la collaboration au sein de l’entreprise.