Comment se former au Data Mining ?

Le Data Mining ou exploration de données correspond à un ensemble d’outils, automatiques ou semi-automatiques, servant à l’extraction et l’analyse d’une grande quantité de données, contenues dans une base, afin de les transformer en informations utiles. Ces informations sont assemblées afin de constituer des modèles ou des patterns utilisables par des algorithmes.

Le Data Mining repose sur différents algorithmes qui permettent de segmenter les données et d’évaluer des probabilités futures, telles que les tendances d’un marché pour une entreprise.

Les données traitées peuvent être de 3 types :

• Les données opérationnelles ou transactionnelles, telles que les données relatives aux ventes, aux coûts, aux inventaires, à la comptabilité, etc.
• Les données non opérationnelles qui peuvent être des données prévisionnelles ou encore des données macro-économiques.
• Les métadonnées, qui correspondent aux données des données elles-mêmes.

Cette méthode d’analyse des données favorise l’émergence de technologies comme l’intelligence artificielle, le machine learning ou encore des modèles de probabilités complexes.

Les variétés du Data Mining

Il existe 5 variétés de Data Mining :

• L’association, qui consiste à détecter de nouveaux modèles ou patterns au sein desquels un événement est lié à un autre ;
• L’analyse de séquences, qui correspond à la recherche des patterns ou modèles, au sein desquels un événement mène à un autre évènement;
• La classification, qui revient à chercher et détecter de nouveaux patterns ou modèles, en changeant si besoin l’organisation des données ;
• Le clustering, qui regroupe de manière visuelle des données par similarité, dans des classes qui ne sont pas connues. 
• La prédiction, aussi appelée analyse prédictive, va permettre la découverte des patterns ou modèles de données pouvant mener à des prédictions possibles dans le futur.

Fonctionnement du data mining

L’exploration des données découle du Machine Learning qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans avoir été explicitement programmés pour.  

Le Data Mining est une suite de plusieurs opérations ordonnées, qui permettent d’aboutir à un résultat final.

• La définition du problème : cette étape va permettre de définir les objectifs du projet ainsi que les contraintes qui lui sont associées ou qui pourront être rencontrées.
• La collecte de données : cela correspond au recueil, à l’évaluation et la sélection des données qui seront utilisées. Cette phase implique donc une préparation des données, à partir des données brutes, pour ne conserver que des données « propres » et consolidées, c’est-à-dire des données utilisables.
• Le choix du modèle d’analyse : c’est durant cette phase que seront sélectionnées et paramétrées les techniques de modélisation à utiliser.
• L’étude des résultats : elle permet d’évaluer la qualité ainsi que la pertinence des résultats obtenus, au regard de l’objectif qui a été défini au préalable.
• La prise de décision : au regard des résultats obtenus, les données vont permettre une prise de décision.

Les techniques de modélisation sont à choisir en fonction de la nature des données qui seront utilisées, mais également du type d’étude que l’on souhaite mener, par rapport à l’objectif défini.

Il existe trois types de modélisations : les modélisations supervisées, non supervisées et les de modélisation de réduction de données.

Exemples d’application

L’utilisation du Data Mining a ouvert de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. En voici quelques exemples :

Comment se former au Data Mining ?

Les entreprises génèrent et récoltent de plus en plus de données, qu’elles ont besoin d’analyser en vue d’en tirer des conclusions et de prendre les bonnes décisions. Et cette tendance ne va faire que s’accroitre sur les années à venir. En effet, de plus en plus d’entreprises cherchent à investir dans des solutions d’aide décisionnelle, telles que le Data Mining.

Elles souhaitent s’entourer de personnes capables d’analyser leurs données en vue d’évaluer des probabilités futures et donc d’aider à la prise de décision. Ainsi, les compétences dans ce domaine vont devenir de plus en plus recherchées par les entreprises. De ce fait, il devient indispensable de s’adapter aux besoins imminents du marché en se dotant de compétences solides en Data Mining.

Pour, vous êtes intéressé par le processus du « Data Mining » et que vous souhaitez en faire votre spécialité, vous pourrez notamment vous orienter vers : 

• Les formations continues dans des centres de formation certifiés
• Les écoles et universités proposant des masters et diplômes reconnus par l’État
• Les formations professionnelles certifiées 
• Les écoles d’ingénieurs
• Certaines écoles de commerces/management 

Pour pouvoir acquérir des connaissances et des compétences solides dans ce domaine, en vue de pouvoir en faire son métier, il est préférable d’éviter les tutoriels ou encore les formations sur quelques jours, qui ne permettent que de s’initier au « Data Mining ».

Une formation solide en Data Mining doit aborder aussi bien la théorie que l’aspect pratique de cette science, et être assurée, idéalement, par des experts, qui non seulement enseignent le Data Mining, mais l’exploitent dans de vrais projets. Ainsi, il sera toujours préférable de valoriser des formations diplômantes, certifiées, et dispensées par des professionnels et experts du secteur.