Programmation en science des données | Décrypter l'importance de la programmation

introduction

J'ai obtenu un baccalauréat en commerce de l'Université de Delhi et j'ai décidé de faire carrière dans le domaine de la science des données.. Au cours de la première 3 mois de mon parcours d'apprentissage, où ils m'ont appris la programmation de base, J'ai vite sauté de là sans faire attention à la pratique. Appelez ça mon ignorance ou le plaisir d'apprendre des algorithmes et de construire des modèles, Je regrette cette décision de ces données.

Le temps que j'aurais pu gagner à long terme en étant simplement bon en programmation de base aurait pu être insondable..

Et si! Vous l'avez entendu tout à fait bien. Vous n'avez pas besoin d'avoir des compétences de programmation exigeantes pour être un data scientist. Être vraiment bon dans les compétences de base vous aidera d'une manière qui aurait pu manquer à votre réflexion..

Ensuite, dans cet article, nous explorerons en détail le rôle que joue la programmation dans la science des données. Si vous n'avez aucune expérience en programmation et que vous vous lancez dans la science des données, cherchez pas plus loin.

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Table des matières

1. Scénarios de la vie réelle
   1. Interprétation du code de compétence Kaggle
   2. Parcours d'apprentissage de la science des données
2. Dans quel aspect de la programmation devrais-je être bon pour la science des données?
3. Rôle de la programmation dans le cycle de vie de la science des données
4. Langages de programmation pour la science des données

Scénarios de la vie réelle

Passons en revue quelques scénarios de la vie réelle que les scientifiques des données traversent, où de bonnes compétences en programmation auraient pu vous faire gagner beaucoup de temps.

Scène 1 – Compétitions de Kaggles

Supposons que vous participiez à un concours Kaggle avec un très grand ensemble de données et 30 jours pour terminer. Ici, vos compétences en programmation détermineront non seulement si vous complétez et soumettez votre modèle, mais la qualité de votre travail dépendra aussi de vos compétences en programmation.

Souvent, il faut apprendre, comprendre et mettre en œuvre un nouveau code complexe mais efficace pour nettoyer des données aussi volumineuses. À présent, si vous n'avez pas la capacité de comprendre la syntaxe du code, vous manquerez la date limite ou vous ne pourrez faire qu'un nettoyage de base et créer un modèle de sous-niveau qui ne vous rapportera aucune médaille.

La pratique est la clé lorsqu'il s'agit d'exceller dans les compétences en programmation.

Scène 2 – Parcours d'apprentissage de la science des données

Supposer, comme moi, qui a sauté les étapes initiales et a commencé à apprendre à créer des modèles à l'aide d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique comme SVM. À présent, ce sont des algorithmes qui nécessitent une exécution pour plusieurs boucles et tout ça.

Maintenant bien, si vos compétences en programmation ne sont pas bonnes à ce stade, il y a de fortes chances que vous ne compreniez pas ce que signifie chaque étape et cela entravera certainement votre voyage.

Dans quel aspect de la programmation devrais-je être bon pour la science des données?

Comme j'ai dit avant, une personne qui n'a aucune expérience en programmation et qui passe à la science des données devrait être bonne dans les tâches de programmation de base. Jetons un coup d'œil à ces tâches:

1. Construction d'instructions conditionnelles

C'est l'une des compétences de programmation les plus simples et les plus élémentaires qu'un scientifique des données devrait connaître.. Cette simple déclaration a d'immenses applications lorsqu'il s'agit de briser les nôtres et d'analyser des données..

Un exemple pratique d'utilisation d'énoncés conditionnels serait un RH essayant d'identifier si un employé est éligible ou non à une promotion en fonction de sa mesure de performance annuelle.. Disons que le score de référence est 75. Donc, RR.HH. Vous pouvez facilement utiliser l'instruction conditionnelle et séparer les employés qui ont un score de 75+ dans la catégorie éligible à la promotion et, au contraire, non.

2. Constructions de boucle

Ces lignes de code vous aident à contrôler votre langage pour effectuer une tâche répétitive sans avoir à taper manuellement le code à chaque fois qu'une tâche doit être répétée.

Par exemple, si vous voulez commander votre langue à imprimer « Larry est un bon joueur » 1000 fois, il suffit d'utiliser une construction en boucle (pour que la boucle soit précise) pour imprimer le relevé 1000 fois.

3. Caractéristiques

C'est l'aspect le plus négligé mais le plus important de la programmation. Bien que pour exécuter diverses fonctions, il existe des bibliothèques prédéfinies pour résoudre le problème, dans de nombreuses situations, vous devez définir vos propres fonctions pour exécuter la fonction efficacement.

Par exemple, Disons que plusieurs étapes de la construction d'un modèle nécessitent que vous ajoutiez un numéro (Disons – 5) puis multipliez-le par le résultat de la ligne de code ci-dessus. Au lieu d'écrire à plusieurs reprises plusieurs lignes de code, vous pouvez simplement passer la fonction sur une ligne à la fois.

4. Structures de données

Les structures de données sont des constructions autour desquelles vous faites votre programmation. Différentes structures de données vous aident à stocker différents types de données d'une manière particulière. Les structures de données importantes que vous devez bien comprendre incluent:

• Dictionnaires
• Lister
• Double
• Mettez

5. Indexation du bloc de données

Une fois que vous avez importé les données dans votre langage de programmation, il vous sera demandé de couper et de vérifier seulement une certaine partie des données. O se le pedirá que indexe datos que tengan un valor de variableEn statistique et en mathématiques, ongle "variable" est un symbole qui représente une valeur qui peut changer ou varier. Il existe différents types de variables, et qualitatif, qui décrivent des caractéristiques non numériques, et quantitatif, représentation de grandeurs numériques. Les variables sont fondamentales dans les expériences et les études, puisqu’ils permettent l’analyse des relations et des modèles entre différents éléments, faciliter la compréhension de phénomènes complexes.... particular.

Par exemple, travaille dans un hôpital et a besoin de données sur tous les patients qui sont actuellement au deuxième stade du cancer.

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Rôle de la programmation dans le cycle de vie de la science des données

1. Extraction de données

Une fois la cible identifiée, vous devez collecter les données pertinentes. O los datos tendrán que ser importados de su sistema local o tendrá que recuperarlos de la base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.... de l'organisation. Dans les deux cas, doit coder. Et les compétences en programmation nécessaires pour extraire des données d'une base de données sont un peu techniques que l'activité précédente.

2. Nettoyage des données

Nettoyer les données est un must absolu pour que votre modèle comprenne les règles de données et crée les meilleurs modèles possibles. Identifier et imputer les valeurs perdues, transformations variables, la création de plusieurs boucles et la définition de fonctions sont quelques-unes des activités courantes pour lesquelles il vous sera demandé de coder.

3. Visualisation de données

Avant de créer des modèles, un grand effort est fait pour comprendre chaque variable dans les données. Vous serez invité à les visualiser individuellement pour vérifier les distributions, en outre, tu devrais aussi comparer 2 variables pour vérifier si elles ont une relation ou non.

En outre, vous aurez souvent besoin de visualisations complexes, et de bonnes compétences en programmation vont un long chemin.

Langages de programmation pour la science des données

Avec le monde de la science des données qui progresse de plus en plus vite, d'innombrables langages de programmation ont été développés. Jetons un coup d'œil aux faits saillants. Certaines des langues les plus importantes incluent:

1. Piton
2. R
3. Julia
4. Java
5. C / C ++

Je recommande Python comme langage de départ. C'est le langage de programmation le plus populaire dans la communauté de la science des données. Des cours aux concours de science des données, la plupart des activités dans le domaine de la science des données se déroulent autour de Python.

Python est un langage interprété de haut niveau à usage général qui s'est rapidement développé dans les applications de science des données., développement web et développement rapide d'applications. Sa facilité d'utilisation et d'apprentissage a certainement rendu l'adaptation très facile pour les débutants..

Pour découvrir d'autres langages et choisir le langage de programmation qui vous convient, Je vous recommande de lire l'article suivant:

5 langages populaires de science des données: Lequel choisir pour votre carrière?

Remarques finales

J'espère que vous comprenez à quel point le concept de programmation est important pour qu'un data scientist soit efficace dans ses tâches. Absolument, des compétences de programmation améliorées fourniront l'avantage nécessaire requis par des domaines multidisciplinaires tels que la science des données.

Jetez un œil à nos BlackBelt certifiés AI et ML Plus Programmer non seulement pour exceller en programmation, mais aussi pour apprendre la science des données et se préparer pour l'industrie.

Contactez-nous dans les commentaires ci-dessous et faites-nous savoir si vous avez des questions..

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