L'importance des statistiques en Data Science

Avec l'essor du Big Data et son utilisation par les entreprises dans tous les secteurs d'activité, la Data Science s'est imposée comme l'une des disciplines les plus en vogue aujourd'hui. Elle a pour objectif d'aider à l'exploration et à l'analyse de données brutes pour en tirer des informations précieuses qui permettent de résoudre des problèmes au sein des organisations.

La Data Science se présente aussi comme un mélange de plusieurs disciplines, dont les statistiques et les probabilités, pour procéder à la résolution de problèmes analytiques complexes. Avoir des connaissances dans ces domaines devient ainsi indispensable pour envisager une carrière de Data Scientist ou dans l'IA. Qu'est-ce que la statistique ? Quelle est sont utilité dans les processus de la Data Science ?

La relation entre les statistiques et la Data Science

La statistique est une branche des mathématiques qui étudie les phénomènes en procédant à la collecte, au traitement, à l'analyse et à l'interprétation des données. Les statisticiens doivent également présenter leurs résultats en les rendant compréhensibles par tous. Cette discipline universitaire et professionnelle est l'un des outils sur lesquels il faut s'appuyer pour mener à bien les projets de la Data Science. Cette dernière consistant à ressembler et analyser de grandes quantités de données structurées ou non pour en tirer des informations pertinentes.

En effet, les données sont des informations brutes que les Data Scientists vont essayer d'exploiter. Pour cela, l'utilisation de formules statistiques et d'algorithmes informatiques sera nécessaire pour identifier les modèles et les tendances. D'autres connaissances en sciences sociales et dans l'industrie concernée vont intervenir pour interpréter la signification de ces modèles et leur application à des situations réelles.

Les connaissances en raisonnement statistique sont essentielles au prétraitement des données. La plupart des Data Scientists vont en faire usage à différentes étapes du processus. Divers tests statistiques vont d'abord permettre de déterminer l'importance des caractéristiques étudiées. C'est une discipline qui permettra aussi de trouver les relations qui existent entre les caractéristiques des données pour éliminer les doublons avant de procéder si nécessaire à leur conversion au format requis.

On utilisera aussi les notions statistiques pour réaliser la normalisation et la mise à l'échelle des données. C'est une étape qui inclue l'identification de la distribution et de la nature des données. Il peut être aussi nécessaire de faire des ajustements pour trouver la bonne approche d'étude. Les résultats obtenus sont aussi vérifiés sur différentes échelles de mesure de précision.

La réduction de dimensionnalité est l'une des techniques de la statistique qui ont une grande importance en Data Science et pour l'intelligence artificielle. Elle permet de réduire le nombre de variables prédictives dans les données afin d'éviter le surapprentissage. En pratique, il s'agira de prendre des données dans un espace de grandes dimensions et de les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension pouvant être traitées plus rapidement. Indispensable en apprentissage automatique, cette opération réduit le nombre de données trompeuses, les fonctionnalités redondantes et le bruit, pour améliorer la performance du modèle.

La réduction de la dimension permet aussi de simplifier les hypothèses soulevées par le modèle, ce qui facilite le traitement et diminue le temps de calcul. C'est un moyen efficace pour gagner en espace de stockage puisqu'une bonne partie des données est filtrée.

Quelles sont les notions statistiques à connaitre pour travailler dans la Data ?

Les statistiques sont indispensables pour la production de modèles de haute qualité et constituent la fondation du Machine Learning. Le Data Scientist doit impérativement connaitre certaines notions de calculs statistiques. C'est ce qui lui permettra de déterminer la bonne procédure ou la meilleure technique d'approche et d'analyse pour chaque type de données à sa disposition.

Le professionnel des données doit ainsi connaitre le concept de statistiques descriptives avec des notions comme la moyenne, la variance, la médiane ou la déviation. Les statistiques inférentielles, les échantillons ou encore les différentes distributions de probabilités sont quelques autres éléments à maitriser. Suivre une formation Data en bootcamp permet d'intégrer le domaine selon son niveau et d'apprendre auprès de professionnels aguerris.

Les statistiques descriptives

Les statistiques descriptives représentent la partie de la statistique qui rassemble les différentes techniques qui permettent de décrire un jet de données relativement important. Il s'agit de brefs coefficients descriptifs qui résument un échantillon d'une population ou une représentation d'un ensemble de la population. Ces types de statistiques se déclinent en mesures de tendance centrale et en mesures de variabilité (ou dispersion).

La moyenne, le mode et la médiane font partie des mesures de la tendance centrale, alors que l'écart de qualité, la variance, les variables minimales et maximales sont des mesures de la variabilité ainsi que l'aplatissement et les scènes.

Dans ce cadre, les statistiques seront utilisées pour décrire et comprendre les caractéristiques d'un jet de données en apportant de petits résumés sur l'échantillon et les mesures de l'information. Il existe plusieurs types de statistiques descriptives qui sont essentielles en Data Science. Les plus populaires sont les mesures du centre que sont la moyenne, le mode et la médiane qui se retrouvent dans la majorité des niveaux des mathématiques et des statistiques.

La moyenne est calculée en faisant une addition de tous les chiffres de l'ensemble de données, puis en divisant par le nombre de chiffres de l'ensemble. Pour exemple, la somme de cet ensemble : (2, 3, 4, 5, 6) de données est de 20. La moyenne calculée est de 4 soit 20/5.

Le mode représente la valeur qui apparait le plus fréquemment dans un ensemble de connaissances. Tandis que la médiane est le chiffre qui se situe au milieu de l'ensemble de données, séparant les chiffres inférieurs des chiffres supérieurs.

Dans la plupart des métiers de la Data Science, les statistiques descriptives seront utilisées pour transformer des données quantitatives difficiles à comprendre dans leur ensemble surdimensionné en descriptions de taille plus réduite. Le calcul de la moyenne des notes obtenues par un étudiant est un exemple parfait qui illustre l'importance des statistiques descriptives. On prend en compte des points de données provenant de différents examens, y compris les notes de classe, pour avoir une compréhension des capacités ou performances académiques de cet étudiant de façon globale.

Les statistiques descriptives sont des mesures de la tendance centrale ou de la variabilité encore appelées mesures de dispersion. La tendance centrale se focalise sur les valeurs typiques ou moyennes des ensembles de connaissance. Et la variabilité est spécialisée sur la dispersion des données. Les deux mesures peuvent être affichées sous forme de graphiques, de tableaux ou utiliser des discussions générales pour permettre aux gens une meilleure compréhension des données analysées.

Les statistiques inférentielles

L'inférence statistique ou statistique inférentielle fait référence aux techniques utilisés par les professionnels du domaine pour induire les caractéristiques de la population, à partir de celles de l'échantillon. Cela grâce à une mesure de la certitude de la prédiction (la probabilité d'erreur).

De façon pratique, les statistiques inférentielles permettent de prendre des résolutions qui vont au-delà de la simple description. Il est par exemple possible d'utiliser les outils de cette discipline pour déduire ce que peut penser la population grâce aux analyses sur les données. Les statistiques peuvent aider à déterminer la probabilité qu'une distinction observée dans un ensemble soit fiable ou que cela soit un événement qui ait pu se produire par hasard.

Les distributions de probabilité

La probabilité désigne le pourcentage de chances qu'un événement se produise. Dans la Data Science, cela se quantifie souvent entre les valeurs 0 et 1. Le 0 signifiant qu'il n'y a aucune chance que l'événement se réalise et 1 qu'il se réalisera.

La distribution de probabilité est la fonction représentant les probabilités de l'ensemble des valeurs possibles dans l'expérience. Elle se décline en plusieurs types dont les plus connus sont :

• La distribution uniforme
• La distribution binomiale
• La distribution exponentielle
• La distribution normale
• La distribution de poisson

Faut-il être un grand statisticien pour obtenir son poste dans la Data ?

Travailler dans la Data requiert d'avoir un minimum de notions de calculs statistiques. Ce sont de bonnes bases pour comprendre plus rapidement certaines notions et surtout pour déterminer les meilleures techniques d'approche et d'analyse selon les données. Les métiers de Data Scientist et Data Analyser peuvent ainsi être envisagés par les personnes ayant des connaissances des statistiques. Des cours dans cette discipline sont d'ailleurs enseignés aux étudiants en Data qui suivent un cursus universitaire.

Toutefois, il ne faut pas négliger les autres aptitudes nécessaires aux métiers de la Data que sont la connaissance du Big Data et la maitrise de ses outils, les langages de programmation (comme SQL, Python, Java, R…), le Data Wrangling pour la manipulation des données, la Data Visualisation, etc.

Toutes ces compétences sont enseignées, ce qui fait que les métiers de la Data ne sont pas uniquement réservés aux statisticiens ou diplômés en science. Vous pouvez vous orienter vers une formation Data de type bootcamp pour acquérir les bases ou pour avoir plus de maitrise. Par ailleurs, celui qui aspire au post de Data Scientist doit stimuler sa curiosité intellectuelle, car être créatif et se poser les bonnes questions peut faire toute la différence. Arriver à déceler les données les plus pertinentes au sein d'un énorme volume et s'interroger sur les conséquences que pourrait entrainer chaque changement sont essentiels. Enfin, il faut être suffisamment motivé pour se tenir informé des évolutions dans le domaine et poursuivre son apprentissage de façon quotidienne.

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