Quand on pense au métier de data scientist, on imagine souvent des modèles prédictifs, de l’intelligence artificielle ou de la visualisation de données impressionnante. Pourtant, une grande partie du travail – jusqu’à 80% du temps selon certaines études – est consacrée à une tâche bien moins glamour : la préparation des données.
Qu’est-ce que cela signifie ?
La préparation des données, ou data wrangling, inclut le nettoyage, le formatage et la transformation des données. Cela passe par :
- Gérer les valeurs manquantes ou aberrantes
- Uniformiser les formats (dates, catégories, unités)
- Fusionner des sources de données hétérogènes
- Filtrer les doublons et corriger les erreurs humaines
Pourquoi est-ce si important ?
Les modèles statistiques ou d’apprentissage automatique dépendent fortement de la qualité des données d’entrée. Une donnée mal structurée peut fausser les résultats, réduire la performance d’un modèle, voire entraîner des conclusions erronées.
Quelques outils utiles
- Pandas (Python) ou dplyr (R) pour le traitement de données tabulaires
- scikit-learn pour les étapes de preprocessing
Un bon data scientist sait qu’avant toute analyse, il faut « nourrir proprement le modèle ». Et cette étape n’est jamais à négliger.
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