Devenir data scientist | Guide pas à pas pour devenir un data scientist

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Contenu

Vue d'ensemble

  • Guide étape par étape pour développer les compétences indispensables pour devenir un data scientist
  • Fonctionnalités telles que MOOC, Chaînes YouTube, pages de blog, sites Web de la communauté de la science des données pour acquérir diverses compétences
  • Sites Web de la communauté de la science des données comme Kaggle, Données pilotées, Analytics Vidhya pour une expérience pratique avec des ensembles de données et
    d'autres techniques d'apprentissage automatique utiles

Qu'est-ce que la science des données?

La science des données concerne “Utiliser diverses techniques, algorithmes pour analyser de grandes quantités d'ensembles de données (à la fois structuré et non structuré), pour extraire des informations utiles sur les données, les appliquer ainsi dans plusieurs domaines commerciaux”.

Pourquoi y a-t-il une demande de data scientists?

Données est généré jour après jour à un rythme massif et de traiter des ensembles de données aussi volumineux, les grandes entreprises recherchent de bons data scientists pour extraire des informations précieuses de ces ensembles de données et les utiliser pour diverses stratégies, modèles et plans d'affaires.

Table des matières

  1. Apprendre Python
  2. Apprendre les statistiques
  3. Collecte de données
  4. Nettoyage des données
  5. Connaissance de l'EDA (l'analyse exploratoire des données)
  6. Apprentissage automatique et apprentissage profond
  7. Plus d'informations sur la mise en œuvre du modèle ML
  8. Tests du monde réel
  9. Explorer et pratiquer des ensembles de données dans Kaggle, Analytique Vidhya
  10. Curiosité analytique
  11. Compétences non techniques
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1. Apprendre Python

La première et principale étape vers la science des données devrait être un langage de programmation (c'est-à-dire, Python). Python est le langage de codage le plus courant, utilisé par la plupart des data scientists, en raison de sa simplicité, polyvalence et étant pré-équipé de puissantes bibliothèques (comme NumPy, SciPy et les pandas) utile dans l'analyse des données et d'autres aspects des sciences des données. Python est un langage open source et prend en charge diverses bibliothèques.

Ressource:

MOOC: Cours Python Udacity, Cours Python Coursera

Chaîne Youtube: Krish Naik, Bases du code

Blogues: Analytique Vidhya, Pépites de KD

2. Apprendre les statistiques

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Et La science des données est un langage, alors les statistiques sont essentiellement de la grammaire. Les statistiques sont essentiellement la méthode d'analyse et d'interprétation de grands ensembles de données. Lorsqu'il s'agit d'analyse de données et de collecte d'informations, les statistiques sont aussi remarquables que l'air pour nous. Les statistiques nous aident à comprendre les détails cachés des grands ensembles de données

Ressource:

MOOC: Cours de statistiques de Coursera

Chaîne Youtube: Krish Naik, Bases du code

Blogues: Analytique Vidhya, Pépites de KD

3. Collecte de données

C'est l'une des étapes clés et importantes dans le domaine de la science des données.. Cette compétence implique la connaissance de divers outils pour importer des données des deux systèmes locaux., sous forme de fichiers CSV, et extraire des données de sites Web, à l'aide de belle bibliothèque python soupe. La mise au rebut peut également être basée sur une API. La collecte de données peut être gérée avec une connaissance du langage de requête ou des pipelines ETL en Python

Ressource:

MOOC: Collecter des données Coursera avec Python

4. Nettoyage des données

C'est l'étape que vous passez le plus de temps en tant que data scientist. Le nettoyage des données consiste à obtenir les données, adapté au travail et à l'analyse, en supprimant les valeurs indésirables, valeurs manquantes, valeurs catégorielles, valeurs aberrantes et enregistrements soumis de manière incorrecte, de la forme brute des données.. Le nettoyage des données est très important car les données du monde réel sont par nature désordonnées et pour y parvenir à l'aide de diverses bibliothèques Python (Pandas et NumPy) est vraiment important pour un chercheur de données en herbe.

Ressource:

Blog: Blog sur le nettoyage des données Python

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5. Connaissance de l'EDA (l'analyse exploratoire des données)

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AED (l'analyse exploratoire des données) est l'aspect le plus important dans le vaste domaine de la science des données. Comprend l'analyse de diverses données, variables, divers modèles de données, tendances et en extraire des informations utiles à l'aide de diverses méthodes graphiques et statistiques. EDA identifie plusieurs modèles que l'algorithme d'apprentissage automatique pourrait ne pas identifier. Comprend toutes les manipulations, analyse et visualisation des données.

Ressource:

Communautés de la science des données: Kaggle, Vidhya Analytics

Blog: EDA dans l'ensemble de données d'iris

Chaîne Youtube: Vidéos EDA dans Krish Naik, Bases du code

MOOC: Cours Coursera sur l'EDA, statistiques, probabilité

6. Apprentissage automatique et apprentissage profond

L'apprentissage automatique est la principale compétence requise pour être un scientifique des données. L'apprentissage automatique est utilisé pour construire divers modèles prédictifs, modèles de classification, etc., et grandes entreprises, les entreprises, l'utiliser pour optimiser leur planification en fonction des prédictions. Par exemple, prévision du prix de la voiture

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L'apprentissage en profondeur, d'un autre côté, est une version avancée de Machine Learning qui implémente l'utilisation de Neural Network, un cadre qui combine plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre diverses tâches, pour former des données. Les réseaux de neurones multiples sont un réseau de neurones récurrent (RNN) ou un réseau de neurones convolutifs (CNN), etc.

Par exemple: la reconnaissance faciale

Moyens:

Communautés de la science des données: Kaggle, Vidhya Analytics

Blog: Analytique Vidhya, Pépites de KD

Chaîne Youtube: vidéos dans Krish Naik, Bases du code

MOOC: Apprentissage automatique du curso de coursera, Spécialisation Coursera Deep Learning

7. Apprenez à implémenter le modèle ML

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Le déploiement consiste essentiellement à mettre votre modèle d'apprentissage automatique à la disposition des utilisateurs finaux.. Ceci est réalisé en intégrant le modèle avec divers environnements de production existants., mettant ainsi en œuvre l'utilisation pratique du modèle ML pour diverses solutions commerciales.

Il existe de nombreux services pour implémenter votre modèle de ML comme Flask, Pythonpartout, MLOps, Microsoft Azure, Google Cloud, Héroku, etc.

Moyens:

Chaîne Youtube: Vidéos de mise en œuvre des AA sur Krish Naik, Bases du code

Blogues: Analytique Vidhya, Pépites de KD

8. Tests du monde réel

Les tests et la validation du modèle d'apprentissage automatique doivent être effectués après la mise en œuvre pour vérifier son efficacité et son exactitude.. Les tests sont une étape importante de la science des données pour contrôler l'efficience et l'efficacité du modèle de ML.

Il existe plusieurs types de tests comme A / B, Tests AAB, etc.

9. Explorer et pratiquer des ensembles de données dans Kaggle, Analytique Vidhya

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Les plus grandes communautés de science des données au monde comme Kaggle, Analytics Vidhya est très utile pour entrer en contact avec divers ensembles de données et, donc, peut être utilisé pour pratiquer diverses techniques d'analyse de données, algorithmes d'apprentissage automatique. Les concours organisés dans ces communautés sont également utiles pour améliorer les compétences en science des données., nous aider à atteindre notre objectif de devenir plus rapidement compétents en science des données..

10. Curiosité analytique

Le domaine de la science des données est un domaine qui évolue à un rythme plus rapide., donc, nécessite une curiosité innée pour explorer davantage le domaine, mise à jour et apprentissage réguliers de diverses compétences et techniques.

C'est la compétence principale qui nous aidera toujours à maintenir, mettre à jour de nouvelles compétences et de nouveaux concepts, nous évitant ainsi de prendre du retard sur plusieurs avancées technologiques en science des données.

11. Compétences non techniques

Non technique comprend le travail d'équipe, compétences en communication, Gestion des tâches, compréhension des affaires, etc

Travail en équipe joue un rôle important dans la livraison du résultat aux entreprises, entreprises où nous travaillons en tant que data scientists.

Compétences en communication nous permettent d'exprimer nos idées techniques, concepts à divers fonctionnaires / autorités non techniques du Cabinet.

Tâche La gestion implique une planification et une gestion appropriées pour la livraison de la solution.

Entente / le sens des affaires o la compréhension de l'industrie dans laquelle nous travaillons est très importante pour diverses analyses et solutions efficaces aux problèmes de ces industries.

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