Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
La collecte des données est une étape cruciale dans tout projet de machine learning ou de Big Data. Sans données de qualité, même les meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique ne peuvent fournir des résultats précis et pertinents. Cette leçon explore les différents aspects et méthodologies associés à la collecte des données.
La collecte des données joue un rôle fondamental dans l'intelligence artificielle et le machine learning pour plusieurs raisons : 1. Qualité des Modèles : Les modèles d'apprentissage dépendent fortement de la qualité des données utilisées pour leur entraînement. Des données incorrectes, incomplètes ou biaisées peuvent mener à des conclusions erronées. 2. Retours sur Investissement : Investir dans une collecte de données de haute qualité améliore la pertinence des analyses, ce qui peut entraîner de meilleurs retours sur investissement. 3. Décisions Éclairées : Avoir des données précises et complètes permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées basées sur des faits étayés.
Il existe de nombreuses sources de données qu'il est pertinent de connaître : 1. Données internes : Les entreprises collectent souvent des données via leurs systèmes internes tels que les bases de données financières, les transactions de vente, et les systèmes de gestion des relations avec les clients (CRM). 2. Données externes : Ces données proviennent de sources externes comme les réseaux sociaux, les fournisseurs de données, ou les données publiques disponibles via les API gouvernementales.
Méthodes manuelles et méthodes automatisées sont les deux grandes catégories. Alors que les méthodes manuelles, comme les enquêtes et les interviews, permettent une collecte de données qualitative, les méthodes automatisées, telles que l'extraction par web scraping et les capteurs IoT, permettent de collecter des données en grande quantité et de manière continue.
La collecte des données représente non seulement la première étape dans le processus d'analyse de données, mais c'est aussi un processus continu qui doit être optimisé et ajusté en fonction des besoins évolutifs de l'entreprise.