La approach de travail sur les donnes
La science des donnes est un terme massive qui englobe tout ce qui peut tre fait avec les donnes, c’est- -dire l’analyse, la modlisation, la visualisation, and so forth. Au dpart, les industries utilisaient des outils simples comme la Business Intelligence pour l’exploration de donnes. La plupart des donnes stockes taient des donnes structures telles que des entrepts de donnes, et la principale raison pour laquelle les industries y travaillaient tait de crer des rapports tels que des rapports de vente ou de comprendre si un produit particulier tait un succs ou non.
Plus tard, alors que les websites Web devenaient plus interactifs et que la quantit de donnes explosait, le Big Data a t introduit dans le monde et le dveloppement d’algorithmes avancs et d’outils statistiques a ouvert la voie la science des donnes. Les industries devaient dsormais traiter des donnes un niveau norme, et la science des donnes permettait de travailler non seulement sur des donnes structures, mais galement sur des donnes non structures telles que les journaux Web et les commentaires des utilisateurs. Les informations derrire les donnes sont galement devenues utiles non seulement pour crer des graphiques historiques, mais galement pour prdire les tendances futures et pour comprendre certains scnarios. Les professionnels qui peuvent faire ce travail sont appels Data Scientists.
Applications de la science des donnes
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Rsoudre les problmes: Sur la base des donnes disponibles, les Data Scientists doivent rsoudre ou proposer une resolution logique pour rsoudre les problmes commerciaux tels que les retards de vols, le gaspillage d’argent et de ressources, and so forth.
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Analyses et mtriques : Il fournit des analyses et des mesures claires sur ce qui se passe dans l’industrie et donne aux scientifiques des donnes un aperu de la faon d’amliorer la situation.
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Apprentissage automatique : C’est un facet trs essential qui aide rendre les machines plus prcises grce une approche base sur les donnes.
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L’apprentissage en profondeur: Cela fait en fait partie de l’apprentissage automatique et est li au travail avec des algorithmes reprsentatifs du cerveau appels rseaux de neurones.
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Intelligence artificielle: C’est aussi la base de l’Intelligence Artificielle pour la cration de machines qui fonctionnent comme des humains.
Prrequis de la science des donnes
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Curiosit et Crativit : Un Data Scientist doit poser tellement de questions pour bien comprendre le problme, et il doit faire preuve de crativit pour dfinir plusieurs approches tout en crant des modles statistiques.
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Langages de programmation: La plupart du codage est effectu par SQL et Python. SQL est pratique pour crire des suites et des requtes, tandis que Python est un langage puissant pour l’apprentissage automatique.
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Outils: Les outils sont une partie trs importante de. Un Data Scientist doit travailler sur de nombreux outils diffrents tels que Hadoop, SAS, Minitab, Tableau, and so forth. lors de la ralisation du projet.
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La communication: Cela ne semble pas grand-chose au dpart, mais lorsqu’il s’agit d’expliquer le modle aux shoppers et aux autres personnes, de bonnes comptences en communication comme la prise de parole en public et les comptences de reprsentation deviennent trs importantes.
Comment devenir Data Scientist ?
La science des donnes rassemble les mathmatiques, la technologie et les outils informatiques en un seul endroit. Et c’est pourquoi cette formation a t conue pour rendre les tudiants specialists dans tous ces domaines. Les tudiants ont accs vie plus de 160 heures de formation et plus de 100 heures de devoirs rigoureux ainsi qu’ de multiples projets en direct. Ils reoivent galement une prparation aux entretiens afin de les aider dcrocher le poste de Data Scientist de leurs rves dans des entreprises de premier plan.
