Data Science vs Machine Learning : Quelles sont les différences ?

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La data science vs machine learning sont deux concepts du domaine technologique qui utilisent les données pour faire progresser notre façon de créer et d'innover en matière de produits, services, systèmes d'infrastructure et plus encore. Les deux correspondent à des parcours professionnels très recherchés et bien rémunérés.

Ces deux domaines sont liés de la même manière que les carrés sont des rectangles, mais que les rectangles ne sont pas des carrés. La data science est le rectangle englobant, tandis que le machine learning est un carré qui constitue sa propre entité. Les deux sont souvent utilisés par les data scientists dans leur travail et sont rapidement adoptés par presque tous les secteurs.

Se lancer dans une carrière dans la data science ou le machine learning représente une opportunité particulièrement attractive en France. L'ingénieur en machine learning est considéré comme l'un des métiers les plus prometteurs. Si vous décidez d'apprendre la programmation et les compétences statistiques, vos connaissances seront utiles dans les deux carrières.

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur les différences (et les similitudes) entre la data science et le machine learning, ainsi que sur les compétences et les carrières qui définissent chaque domaine.

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Pour vous préparer à une carrière de data scientist, envisagez de vous inscrire au Certificat Professionnel IBM Data Science, où vous maîtriserez les compétences pratiques et les connaissances les plus actuelles utilisées quotidiennement par les data scientists, comme Python et SQL.

Pour maîtriser les concepts fondamentaux de l'IA et développer des compétences pratiques en apprentissage automatique, envisagez de vous inscrire à la Spécialisation Machine Learning de Stanford et DeepLearning.AI, où vous apprendrez à construire et à entraîner des modèles d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones.

Data science vs machine learning : Quelle est la différence ?

La science des données étudie les données et la manière d'en extraire du sens, tandis que l'apprentissage automatique est un domaine consacré à la compréhension et à la construction de méthodes utilisant les données pour améliorer les performances ou éclairer les prédictions. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle.

Ces dernières années, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) ont dominé certains aspects de la science des données, jouant un rôle crucial dans l'analyse des données et l'intelligence d'entreprise. L'apprentissage automatique automatise le processus d'analyse des données et va plus loin en faisant des prédictions basées sur la collecte et l'analyse de grandes quantités de données sur certaines populations. Des modèles et des algorithmes sont construits pour y parvenir.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine qui étudie les données et la manière d'en extraire du sens. Elle utilise une série de méthodes, d'algorithmes, de systèmes et d'outils pour extraire des informations à partir de données structurées et non structurées. Ces connaissances sont appliquées aux entreprises, aux gouvernements et à d'autres industries pour générer des profits, innover dans les produits et services, construire de meilleures infrastructures et systèmes publics, et plus encore.

En savoir plus sur la science des données dans cette conférence du cours IBM Qu'est-ce que la Science des Données ? Cours :

Compétences requises

L'acquisition de compétences en programmation et en analyse de données est essentielle pour construire une carrière en science des données, comme devenir data scientist.

• Une solide connaissance des langages de programmation Python, R, , et plus encore

• Familiarité avec le traitement de grandes quantités de données structurées et non structurées

• À l'aise avec le traitement et pour les besoins professionnels

• Compréhension des mathématiques, des statistiques et des probabilités

• Visualisation des données et compétences en

• Connaissance des

• Bonnes compétences en et en

J'ai apprécié que le [Certificat professionnel IBM Data Science] propose des cours d'introduction couvrant un large éventail de sujets avec des exercices pratiques, des vidéos pédagogiques claires et engageantes, et des explications faciles à comprendre... ce programme a renforcé mon portfolio et m'a aidé dans ma carrière.

— Mo R.

Carrières en data science

Au-delà de la carrière évidente de data scientist, il existe de nombreux autres emplois en data science.

• Data scientist : Utilise les données pour comprendre et expliquer les phénomènes, afin d'aider les organisations à prendre de meilleures décisions.

• Data analyst : Collecte, nettoie et étudie les ensembles de données pour résoudre les problèmes professionnels.

• Data engineer : Construit des systèmes qui collectent, gèrent et transforment les données brutes en informations pour les analystes et les data scientists.

• Architecte de données : Examine et analyse l'infrastructure de données d'une organisation pour planifier les bases de données et mettre en œuvre des solutions de stockage et de gestion des données.

• Analyste en intelligence d'affaires : Collecte, nettoie et analyse les données de ventes et clients, les interprète et partage les résultats avec les équipes commerciales.

Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour extraire des données et prédire les tendances futures. Les logiciels sont programmés avec des modèles qui permettent aux ingénieurs de réaliser des analyses statistiques pour comprendre les modèles dans les données.

Par exemple, nous savons tous que les plateformes de médias sociaux comme Facebook, Twitter, Instagram, YouTube et TikTok collectent les informations des utilisateurs. En se basant sur les comportements antérieurs, elles prédisent les intérêts et les besoins et recommandent des produits, services ou articles pertinents par rapport à vos recherches précédentes.

En tant qu'ensemble d'outils et de concepts, le machine learning est appliqué en science des données, mais apparaît également dans d'autres domaines. Les data scientists intègrent souvent le machine learning dans leur travail lorsque c'est approprié pour aider à recueillir plus d'informations plus rapidement ou pour faciliter l'analyse des tendances.

Compétences requises

Pour devenir un ingénieur en machine learning accompli, vous devrez maîtriser les éléments suivants :

• Expertise en , y compris les structures de données, les algorithmes et l'architecture

• Solide compréhension des

• Connaissance de l'ingénierie logicielle et de la conception des systèmes

• Connaissance en programmation, notamment , R et plus encore

• Capacité à effectuer la

Carrières dans le machine learning

Si vous décidez de poursuivre une carrière dans le machine learning et l'intelligence artificielle, vous avez plusieurs options.

• Ingénieur en machine learning : Recherche, construit et conçoit l'IA responsable du machine learning, et maintient ou améliore les systèmes d'IA

• Ingénieur en IA : Construit et met en place l'infrastructure de développement et de production de l'IA

• Ingénieur cloud : Construit et maintient l'infrastructure cloud

• Linguiste informaticien : Développe et conçoit des ordinateurs qui traitent le langage humain

Plongez dans le machine learning

Découvrez comment fonctionnent les voitures autonomes, la reconnaissance vocale et les recherches Google grâce à cette immersion dans le Machine Learning à l'Université Stanford. Le machine learning et l'IA sont tellement omniprésents dans nos vies que nous remarquons à peine que nous les utilisons (ou qu'ils suivent nos données !). Vous découvrirez certaines des meilleures pratiques de la Silicon Valley en matière d'innovation et de résolution de problèmes.

 

Développez vos compétences en science des données et en machine learning dès aujourd'hui

Que vous décidiez de vous orienter vers la science des données ou le machine learning, vous aurez besoin de compétences techniques en programmation et en statistiques pour décrocher un emploi.

Dans le certificat professionnel en Science des Données d'IBM, vous développerez des compétences recherchées en science des données comme l'importation et le nettoyage de jeux de données, l'utilisation de bibliothèques de science des données, et la programmation en Python et SQL. Commencez aujourd'hui et soyez prêt à l'emploi en seulement cinq mois. La Spécialisation en Machine Learning de Stanford et DeepLearning.AI offre une vaste introduction au machine learning moderne, incluant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, ainsi que les meilleures pratiques utilisées dans la Silicon Valley pour l'innovation en intelligence artificielle et en machine learning.