Comment apprendre la science des données ?

Être un scientifique des données est une carrière enrichissante, mais apprendre le domaine demande toute une vie de dévouement et de travail acharné. Vous ne pouvez pas devenir data scientist en un an ou six mois. Avec l'aide de la feuille de route de la science des données, les capacités énumérées ci-dessous sont les premières que vous devez apprendre pour devenir un scientifique des données.

Le cours Data Scientist Course proposé par Intellipaat sera un énorme avantage pour vous si vous êtes vraiment intéressé par l'apprentissage de la science des données.

Les sujets suivants mentionnés ci-dessous seront traités dans ce blog :

• Qu'est-ce que la science des données ?
• Différentes façons d'apprendre la science des données
  • Choisissez un langage de programmation
  • Statistiques
  • Apprendre SQL
  • Nettoyage des données
  • L'analyse exploratoire des données
  • Apprendre les algorithmes d'apprentissage automatique
  • Pratique sur Analytics Vidhya et Kaggle
• Conclusion

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine qui combine des compétences scientifiques et technologiques pour développer et analyser des solutions basées sur les données pour les problèmes actuels. C'est un domaine multidisciplinaire qui comprend des principes de statistiques, d'informatique, de mathématiques et d'autres domaines connexes.

Les professionnels de la science des données utilisent des statistiques de pointe, l'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle pour présenter des analyses et proposer des solutions à des problèmes complexes. Alors que les entreprises tentent d'utiliser les données pour surpasser leurs rivaux, la science des données est devenue un élément crucial de nombreuses organisations.

La science des données est plus souvent utilisée par les organisations pour mieux comprendre les besoins de leurs clients, repérer les possibilités et formuler des stratégies plus efficaces.

La science des données a ensuite été intégrée à l'environnement commercial contemporain. La science des données est essentiellement l'étude de l'extraction d'informations importantes à partir d'ensembles de données importants. Cela inclut l'utilisation de méthodes analytiques avancées pour filtrer les données à la recherche de corrélations, de corrélations et d'autres informations.

Les scientifiques des données analysent et interprètent des données qui utilisent une multitude d'outils et de méthodes, notamment l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Les scientifiques des données peuvent en savoir plus sur les données et découvrir des informations cachées pour utiliser ces méthodes.

Différentes façons d'apprendre la science des données

L'un des moyens les plus populaires d'apprendre la science des données consiste à suivre des cours en ligne. Une variété de cours en ligne sont disponibles, allant des cours d'introduction aux cours plus avancés qui couvrent des sujets spécifiques tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. La plupart de ces cours sont à votre rythme, vous pouvez donc y travailler quand cela vous convient. Beaucoup de ces cours peuvent être trouvés sur des plates-formes telles que Coursera, edX et Udemy.

Une autre façon d'apprendre la science des données consiste à participer à des camps d'entraînement. Les camps d'entraînement sont des cours intensifs qui couvrent une variété de sujets liés à la science des données en quelques jours seulement.

De plus, vous pouvez apprendre la science des données en vous inscrivant à des cours dans un collège ou une université à proximité. De nombreux collèges proposent des cours de science des données, ce qui peut être une excellente méthode pour maîtriser les bases du domaine. Vous pourrez peut-être réseauter avec des instructeurs et d'autres étudiants en vous inscrivant à des cours en personne.

Vous pouvez également vous former à la science des données si vous apprenez de manière plus indépendante. Vous pouvez apprendre la science des données via les nombreuses ressources Internet, y compris les didacticiels, les livres et les sites Web. Vous pouvez également poser des questions à des data scientists chevronnés en rejoignant des forums en ligne comme Stack Overflow ou Reddit.

La plupart des camps d'entraînement ont lieu en personne, mais il existe également des options en ligne disponibles. Les camps d'entraînement sont un excellent moyen d'obtenir une introduction intensive et complète à la science des données en peu de temps. En outre, l'un des célèbres Bootcamps en Inde est Intellipaat, qui propose le meilleur cours de science des données en Inde.

Voici quelques conseils pour ceux qui souhaitent apprendre la science des données et comprendre ce domaine technologique en évolution rapide :

ÉTAPE 1 : Choisissez un langage de programmation (Python/R)

Apprendre un langage de programmation est la première étape pour commencer le voyage en science des données. Python est le langage de programmation le plus populaire des deux et est utilisé par la plupart des data scientists.

Il prend en charge de nombreuses bibliothèques intégrées telles que Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy et bien d'autres et est simple à utiliser et polyvalent.

ÉTAPE 2 : Statistiques

La connaissance des statistiques et des probabilités est aussi nécessaire pour être un data scientist que le sel dans les repas. Les comprendre aidera les scientifiques des données à mieux interpréter des ensembles de données volumineux, à en tirer des enseignements et à les analyser.

ÉTAPE 3 : Apprendre SQL

Pour extraire des données et interagir avec des bases de données importantes, SQL est utilisé. Comprendre les nombreux types de normalisation, créer des requêtes imbriquées, utiliser des requêtes co-liées, exécuter des opérations de jointure, etc., sur les données et extraire au format brut devraient tous être des priorités. Les données seront ensuite nettoyées à l'aide de bibliothèques Python ou de Microsoft Excel.

ÉTAPE 4. Nettoyage des données

La majorité du temps passé sur un projet par un scientifique des données est consacrée au nettoyage de l'ensemble de données, au traitement des valeurs manquantes et à la suppression des informations indésirables.

Vous pouvez y parvenir en utilisant plusieurs bibliothèques Python intégrées, telles que Pandas et Numpy. De plus, il faut savoir travailler avec des données dans Microsoft Excel.

ÉTAPE 5 : Analyse exploratoire des données

La science des données n'est possible que lorsqu'une analyse exploratoire des données est effectuée. Trouver des modèles de données, évaluer des données et identifier les bonnes tendances dans les données ne sont que quelques-unes des nombreuses tâches que le data scientist doit accomplir.

et en utilisant différentes techniques graphiques et statistiques pour en extraire des informations utiles, etc., notamment :

1. A) Pandas et analyse de données basée sur Numpy
2. B) Manipulation des données
3. C) Visualisation des données.

ÉTAPE 6 : Apprendre l'algorithme d'apprentissage automatique

Google précise que « le machine learning est une technique d'analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. C'est une division de l'intelligence artificielle qui est basée sur

La phase la plus cruciale de l'emploi d'un scientifique des données serait lorsqu'il construit diverses versions utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique et qu'il doit prédire et trouver la réponse la plus efficace à n'importe quelle situation.

Cette étape est basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec peu ou pas d'intervention humaine.

ÉTAPE 7 : Pratiquez sur Analytics Vidhya et Kaggle

Il est temps d'acquérir une expérience pratique en Data Science après avoir appris les fondamentaux du sujet. Il existe plusieurs ressources en ligne qui peuvent vous fournir des expériences pratiques, comme Kaggle et Analytics Vidhya.

expertise de travail avec des ensembles de données aux niveaux de base et expert. Ils peuvent vous aider à comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique, les méthodes d'analyse, etc.

Conclusion

Quelle que soit la façon dont vous décidez d'apprendre la science des données, il est essentiel de garder à l'esprit qu'il s'agit d'un sujet compliqué qui nécessite beaucoup d'engagement et d'efforts. Cependant, la science des données peut être un domaine lucratif qui peut ouvrir de nouvelles possibilités si vous êtes prêt à vous mettre au travail.