Science Des Données
La science des données (DS) vise à extraire des informations, des idées et des connaissances précieuses à partir de données à grande échelle. Il s’agit d’une approche multidisciplinaire qui combine des principes et des pratiques de domaines tels que les mathématiques, les statistiques, l’intelligence artificielle et l’ingénierie informatique pour analyser de grandes quantités de données. Ces analyses peuvent aider les scientifiques des données à poser et à répondre à des questions telles que : que s’est-il passé, pourquoi cela s’est-il produit, que se passera-t-il et que peut-on faire en conséquence.
Histoire de la science des données
Bien que le terme « science des données » ne soit pas nouveau, sa signification et ses connotations ont changé au fil du temps. Le terme est apparu pour la première fois dans les années 1960 comme nom alternatif pour les statistiques. Ce n’est qu’à la fin des années 1990 que les experts en informatique ont formalisé le terme et l’ont reconnu comme un domaine indépendant qui comprend trois aspects : la conception des données, la collecte des données et l’analyse des données. Il faudra attendre encore une décennie avant que le terme « science des données » ne soit utilisé en dehors du monde universitaire.
L'avenir de la science des données
Les innovations en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) rendent le traitement des données plus rapide et plus efficace. La demande de l’industrie a donné naissance à un écosystème de cours, de diplômes et d’emplois en science des données. La science des données présente une tendance qui devrait continuer à croître fortement au cours des prochaines décennies en raison de la demande de compétences et d’expérience interfonctionnelles. Bien que de nombreux aspects de la science des données ne relèvent pas du champ d’application du HPC, de nombreux autres s’appuient sur la puissance de calcul massive du HPC pour accomplir diverses tâches d’analyse de données. Cela peut être soit MPI, soit hautement parallèle, en fonction de la charge de travail en science des données examinée.