Comment mener à bien un projet de data science ?

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On ne peut parler de technologies de pointe aujourd’hui sans faire référence à la Data Science et ses connexes. Ces dernières années, plusieurs entreprises, la plupart étant du monde tech, se sont lancées dans divers projets dans ce secteur. Les projets de data science s’avèrent toutefois complexes et risqués pour ceux qui s’y mettent sans être préparés. Vous souhaitez réussir votre projet de data science ? Voici des conseils pour vous aider.

Comprendre la data science et déterminer le but du projet

Avant de vous lancer dans un projet de data science, assurez-vous de connaître et de comprendre les différents aspects de cette dernière. Il faut retenir qu’un projet de data science doit être réalisé pour combler un besoin ou résoudre un problème. Il peut s’agir d’une amélioration du retour sur investissement, d’une réelle augmentation de la performance, d’une économie de temps, etc. Notez que votre but doit être réaliste, atteignable et mesurable. Prenez donc le temps de saisir les contours du domaine, de définir le but que vous poursuivez et de savoir par où débuter.

projet de data science

Considérer et analyser les données existantes

Parce que vous vous lancez dans la data science, il faudrait que vous preniez en compte les données existantes. Cela vous permettra de définir un cadre plus réaliste à votre projet. Pour info, il existe trois grandes catégories de données privilégiées par les entreprises.

  • Les données First Party : elles sont collectées par les entreprises sur leurs clients ou prospects. Elles peuvent provenir des logiciels analytiques, des CRM ou de statistiques propres à l’entreprise.
  • Les données Second Party : elles sont issues de données First party partagées par des partenaires.
  • Les données Third Party : elles proviennent des spécialistes de données qui les vendent.

Notez qu’il n’est pas impensable qu’un projet de data science soit basé sur des données qui ne sont pas encore collectées.

Rassembler l’équipe et les données

Une fois que les bases de votre projet de data science sont posées, vous devez mobiliser les ressources nécessaires à son lancement. Cela passe par la mise en place d’une bonne équipe et d’une centrale de données. Vous devez donc :

  • rassembler les ressources humaines (recrutez les bonnes personnes qui porteront le projet) ;
  • et apprêter les outils ou ressources matérielles (logiciels, services dédiés, frameworks, serveurs pour base de données, etc.).

Outre cela, le plus important revient à rassembler ou centraliser les données nécessaires à votre projet. Attendez-vous donc à aller les chercher à différents endroits et à l’aide de plusieurs techniques avant de procéder à leur stockage.

Projet data science

Suivre et analyser la fiabilité des résultats

Votre projet de data science lancé, il est fondamental de vous assurer à chaque étape que votre objectif sera atteint. Cela pour éviter que votre équipe se noie dans ce que doit produire le projet. Vous devez donc garder en tête les problèmes de base que vous voulez résoudre et essayer d’apporter une solution simple. Effectuez donc des évaluations constantes de chaque résultat produit à chaque étape.

Déployer et améliorer

Une fois vos objectifs de base atteints, vous pouvez commencer à déployer les résultats de votre projet. Que ce soit une IA ou une application de machine learning, il faudra que vous en effectuiez une mise en production. Vous pouvez ensuite améliorer de façon continue votre modèle, la qualité de ses données et assurer sa stabilité.

Les obstacles de la Data Science en production

« Pour qu’un projet de Data Science puisse aller au-delà de la simple étape du PoC, il est nécessaire de penser au plus tôt à sa mise en production, c’est à dire penser au cycle de vie complet du développement : Exploration / Industrialisation / Mise en Production. »