Introduction sur la façon de devenir un scientifique des données

Avez-vous déjà pensé à un mathématicien ou un statisticien assis dans une entreprise informatique, travaillant sur des logiciels ou vice versa? Eh bien, le travail du Data Scientist le demande. Il faut que les gens connaissent les mathématiques, les statistiques, l'expertise du domaine et les connaissances en programmation. Celui qui s'intéresse beaucoup aux morceaux de données et à ce qu'ils vont faire dans ce monde peut également être surpris par la science des données. En fait, toute personne possédant un diplôme de premier cycle peut devenir scientifique des données. Beaucoup de gens sont à la recherche de devenir un scientifique des données. Je pense que c'est le sujet le plus recherché sur Internet.

Qu'est-ce que le Data Scientist?

Examinons les détails de ce qu'est le data scientist, qu'il s'agisse de son expertise dans le domaine, de sa formation en programmation ou des mathématiques.

1. Mathématiques de base

Beaucoup d'entre nous ont peut-être détesté les mathématiques dans notre enfance, alors que nous n'aimions même pas le tuteur qui enseignait les mathématiques. Je suis ici pour révéler un secret bien connu. Les mathématiques, y compris l'algèbre, les matrices et certains calculs sont très nécessaires dans le domaine de la science des données. En explorant d'énormes données, nous serons impressionnés par la façon dont ces matrices ou calculs «bons à rien» pourraient le faire. Les mathématiques en elles-mêmes sont fascinantes si l'on s'intéresse au sujet. Développez un véritable intérêt pour les mathématiques et vous le ferez correctement. Maintenant, les gens qui aiment les mathématiques comme moi, vous font un signe de tête et allez-y.

2. Statistiques

Pendant mon enfance, tout en apprenant les probabilités et les statistiques, je n'ai jamais pensé que cette probabilité me suivrait toute ma vie. L'importance des statistiques dans la science des données est inévitable. Nous utilisons de nombreux théorèmes et formules de statistiques pour comprendre les données et prédire l'avenir des données. Même si vous vous perdez dans les vastes données, les statistiques peuvent vous aider à prendre la bonne voie. Les théories et les formules éprouvées par de grands scientifiques n'échoueront pas, n'est-ce pas? La distribution et l'exploration des données peuvent être effectuées facilement à l'aide de statistiques.

3. Compétences en programmation

Après avoir eu une idée des données à l'aide des mathématiques, il est vraiment agréable de les visualiser. Et si un codage nous aide à le faire facilement! Python et R sont des langages de programmation bien connus qui aident les scientifiques des données à faire leur travail facilement. Les statistiques fonctionnent facilement avec les deux langues que la distribution et l'exploration de données volumineuses peuvent être vues facilement avec deux ou trois étapes de codage.

Il n'est pas nécessaire de connaître à la fois la main de la langue en main. L'expertise dans une langue vous aide à atteindre de grands sommets dans votre carrière en science des données. Si vous êtes nouveau sur Python ou R, respirez profondément et tirez-vous vers le haut. Les deux langues sont faciles à apprendre et à comprendre. Rien ne peut vous empêcher de devenir un data scientist.

4. Visualisation des données

La visualisation des données est très importante dans le domaine de la science des données car vous devez savoir comment vos données se comportent après votre analyse. Si vous pouviez bien le prévoir, alors vous êtes à mi-chemin au début de l'exploration des données. Lors de l'analyse des données, visualisez où les données peuvent vous mener si vous prenez la bonne voie. Ou que se passe-t-il si vous prenez le côté opposé de la route? Les gens peuvent se moquer de moi si je dis que la créativité est un élément important de la visualisation des données. Mais c'est vrai. Les graphiques et les tracés peuvent vous aider beaucoup à faire le travail sans faire tous les calculs et la partie codage. Certains outils de visualisation de données incluent Excel, Tableau, les graphiques Google, etc.

5. Apprentissage automatique

La science des données consiste à analyser les données; l'apprentissage automatique construit un modèle à partir des données. L'apprentissage automatique vous aide à comprendre les données étiquetées et non étiquetées vous donne une image claire de divers types de régression et prédit comment les données futures peuvent être. Avec l'avènement des nouvelles technologies et des différentes manières de créer une nouvelle pile de données, il est important de garder les données entre nos mains pour qu'elles soient bien connues et nous aident à prédire notre avenir. L'apprentissage automatique y contribue. Les approches traditionnelles d'apprentissage automatique peuvent être détruites par l'apprentissage en profondeur. Les réseaux de neurones pensent comme le cerveau humain et l'IA binaire nous faciliteront la vie avec les données. Les connaissances de base de l'apprentissage en profondeur sont importantes pour être un scientifique des données efficace.

6. Connaissance des données

Cela devrait être le premier sujet de cette page. Connaître vos données est très important. Le domaine auquel les données appartiennent, s'il manque des colonnes pertinentes, la forme et la taille des données et le comportement des données doivent être connus pour en tirer des conclusions appropriées. Les données manquantes doivent être remplacées ou supprimées en fonction de la pertinence de la colonne. Une attention particulière doit être accordée à la recherche de données étiquetées et non étiquetées. La méthode de régression à suivre doit être envisagée après une étude appropriée des données.

7. Compétences en communication

Une fois le nettoyage, l'exploration et l'analyse des données terminés, il est essentiel d'informer les membres de l'équipe concernés ainsi que la direction des développements. Les compétences en communication sont utiles ici. Il est important de présenter votre travail avec la plus grande patience en termes profanes afin que quiconque dans la présentation puisse avoir une idée du message que vous essayez de transmettre. Discutez avec des personnes véritablement intéressées par votre travail, obtenez des informations de personnes qui travaillent depuis de longues années et faites comprendre à tous l'importance de l'analyse des données. Une bonne communication aide à faire toutes ces choses de manière méthodique.

Conclusion

Vous devez être mis à jour sur le marché et développer votre analyse de données en conséquence. Travaillez dur pour vos données et faites une analyse parfaite car une petite erreur signifie gâcher votre organisation. Personne ne veut faire ça. Le data scientist peut se spécialiser dans n'importe quel domaine car d'énormes données sont présentes dans tous les domaines scientifiques du monde. La connaissance de tous les sujets mentionnés ci-dessus ne peut pas faire de vous un scientifique des données qualifié. Vous devez toujours être travailleur et ouvert à de nouvelles idées. À mesure que le monde change, le domaine des données évolue également.

Articles recommandés

Ceci est un guide pour devenir un Data Scientist. Nous discutons ici de l'introduction à la science des données et de ce qu'est la science des données. Vous pouvez consulter nos autres articles connexes pour en savoir plus-

  1. Introduction à la science des données
  2. Langages de science des données
  3. Algorithmes de science des données
  4. Bibliothèques Python pour la science des données
  5. Compétences requises pour Data Scientist

Catégorie: