‫Content de te revoir.
‫Je veux prendre une section rapide pour couvrir un sujet qui est souvent oublié dans les cours de science des données et
‫d'apprentissage automatique.
‫Cependant, pour vraiment comprendre un sujet, nous devons comprendre les principes de haut niveau et le
‫paysage de ce sujet.
‫Dans ce cas, nous souhaitons travailler en tant que data scientist ou ingénieur en machine learning.
‫Nous devons donc au moins comprendre le sujet de l'ingénierie des données.
‫Mais qu'est ce que ça veut dire?
‫C'est quoi tous ces titres, data scientist, data analyst, data visualisation, c'est de la folie, c'est
‫tellement déroutant.
‫Eh bien, parlons de l'ingénierie des données et de la façon dont elle s'intègre dans tout cet écosystème dont nous avons parlé
‫jusqu'à présent.
‫Maintenant, nous avons appris que la science des données consiste à utiliser les données pour prendre des décisions commerciales.
‫À droite.
‫L'une des façons dont nous pouvons prendre des décisions commerciales consiste à utiliser une technique telle que l'apprentissage automatique.
‫Et cela permet à un ordinateur d'apprendre et de trouver la solution à un problème qui peut être
‫un peu trop compliqué à résoudre pour un humain ou peut être trop fastidieux et prendre trop de temps.
‫Nous voulons donc l'automatiser pour que l'apprentissage automatique soit une technique et que la science des données soit l'idée d'utiliser des données et
‫de les convertir en quelque chose d'utile pour un produit ou une entreprise.
‫Et l'analyse des données est un sous-ensemble de la science des données qui nous permet d'analyser les données dont nous disposons, mais la pièce manquante
‫est celle de l'ingénierie des données et toutes les entreprises n'ont pas d'ingénieurs des données.
‫Mais au fur et à mesure que les entreprises grandissent, elles doivent embaucher pour ce rôle.
‫Voyons pourquoi qui nous apporte toutes ces données dans un joli petit fichier.
‫D'où viennent ces données ?
‫Comment le gère-t-on ?
‫Le jetons-nous une fois que nous avons terminé ?
‫Qui a étiqueté ces données ?
‫Vous voyez qu'un scientifique des données ou un expert en apprentissage automatique n'a pas besoin de se préoccuper la
‫plupart du temps de ces sujets.
‫Vous disposez idéalement des données qui vous sont accessibles, car cette partie des données est manipulée par un data ingénieur, alors qui
‫est ce personnage mythique ?
‫Eh bien, un ingénieur de données prendrait tous les points de données entrants, disons, pour une entreprise.
‫Disons que cette entreprise a tous ces produits et toutes ces données qui proviennent de leurs utilisateurs,
‫de leurs caméras de sécurité, de leur site Web, des appareils Iot.
‫Et un ingénieur de données prend toutes ces informations.
‫Et puis le produit et le maintient dans des bases de données ou un certain type d'ordinateurs afin que l'entreprise
‫ait accès à ces données de manière organisée.
‫Ils sont donc un peu comme les bibliothécaires où ils collectent toutes ces informations et les organisent pour
‫nous afin que des personnes comme des experts en apprentissage automatique ou en science des données puissent utiliser ces données.
‫Mais il s'agit d'une version simplifiée de ce que fait un ingénieur de données.
‫Pour que nous puissions vraiment comprendre cela, nous devons revenir au début et poser la
‫question, quelles sont les données que je verrai dans le prochain.