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Préparer les données pour la science des données : est-ce important ?

Pourquoi préparer ses données pour la data science est important ?

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La Préparation des données (Data Preparation) est essentielle au processus de sciences des données (Data Science). Elle permet de s’assurer que des données de qualité sont obtenues et que seules les informations les plus précieuses et les mieux définies sont récupérées. Il s’agit d’un processus essentiel, bien que long, pour les Data scientists, de pouvoir affiner les données pertinentes en ensembles de données exploitables et prêts à être analysés à l’aide d’outils de Business Intelligence.
 
En utilisant des méthodes et des technologies communes telles que l’apprentissage automatique (aussi connu sous le nom de machine learning), les Data scientists devraient être en mesure de réaliser des analyses de données de haute qualité. Le défi, cependant, est que pour que les équipes de Data scientists puissent traiter efficacement les données pour l’analyse, elles ont besoin de données précises et propres.
 
Sans Data Preparation, la qualité de l’analyse des données est condamnée à être médiocre et inexacte. Les Data scientists s’appuient sur des données de service pour construire des modèles et des algorithmes fiables, et si ces données sont inexactes ou biaisées, les modèles qu’ils fourniront aux équipes opérationnelles le seront aussi. De telles analyses trompeuses pourraient conduire à des décisions commerciales préjudiciables.
 
Avec une très grande quantité de sources de données disponibles, beaucoup d’entre elles ne sont pas formatées spécifiquement en fonction des besoins des utilisateurs. Le processus de Data preparation garantit que les données sont bien formatées et faciles à utiliser, en respectant un ensemble de règles spécifiques. Pour construire des modèles de machine learning qui augmentent la performance et la fiabilité, la qualité des données doit être le moteur du processus de Data science utilisant des données propres.
 
En évaluant et en améliorant la précision et la qualité des ensembles de données, les Data scientists peuvent atteindre leurs objectifs. Bien que la préparation des données prenne du temps, elle est indispensable pour que vous arriviez à vos fins.

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