Feuille de route des scientifiques de données 2023

En plus d'être des penseurs analytiques de haut niveau, les Data Scientists doivent être des communicateurs, des leaders et des membres d'équipe efficaces. C'est parce qu'ils existent souvent aussi dans les milieux d'affaires.

Voici une feuille de route étape par étape pour devenir Data Scientist en 2022.

Feuille de route de la science des données

Dans cette feuille de route étape par étape pour apprendre la science des données, à chaque étape, nous fournirons également des ressources pour vous aider à apprendre.

Sans plus tarder, commençons !

Voici l'ordre dans lequel vous pouvez effectivement commencer à apprendre la Data Science :

Python

Si vous êtes un novice complet sans aucune connaissance en programmation, Python est la meilleure façon de commencer.

Connaître Python vous rapprochera de l'apprentissage de la science des données.

Pourquoi apprendre Python en premier ? Parce que la science des données est une question de mise en œuvre. Et si vous n'avez pas de connaissances en programmation, vous ne pouvez rien implémenter.

Maintenant, vous pensez peut-être : "Combien de Python dois-je apprendre à cette étape ?"

À cette étape, apprenez uniquement Python Basics. Pour que vous puissiez coder en Python.

Voici quelques ressources pour apprendre les bases de Python pour la science des données :

• Cours de certification Python par Intellipaat
• Cours de science des données avec Python par Intellipaat Academy

Mathématiques et statistiques

Pour poursuivre la science des données, il faut avoir une bonne connaissance des mathématiques et des statistiques. 

Les statistiques aident à déterminer quel algorithme convient à un problème spécifique.

Il comprend des tests statistiques, des distributions et des estimateurs du maximum de vraisemblance, qui sont essentiels en science des données.

Les statistiques permettent également de compter, de normaliser, d'obtenir des distributions et de déterminer la moyenne de l'entité en entrée et son écart type.

La science des données nécessite une étude mathématique, car les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse et la découverte d'informations à partir des données nécessitent des mathématiques. Bien que ce ne soit pas la seule exigence pour un cheminement de carrière en science des données, c'est souvent l'une des plus importantes. 

Voici les ressources pour apprendre les statistiques et les mathématiques :

• Statistiques pour Data Science Cours par Intellipaat
• Compétences en mathématiques en science des données par Coursera

Bibliothèques Python

Les Data Scientists ont pour traiter les données. Python dispose d'un riche ensemble de bibliothèques qui facilitent la manipulation, l'analyse et la visualisation des données. Ces collections de fonctions et d'objets préexistants peuvent être importées dans un script pour gagner du temps.

Voici quelques-unes des bibliothèques Python avec lesquelles les Data Scientists travaillent :

• Numpy : Il est utilisé pour effectuer des opérations numériques sur des données. NumPy vous permet de convertir n'importe quelle donnée en nombre. Chaque fois que les données ne sont pas sous forme numérique, vous pouvez utiliser NumPy pour les convertir en nombres.
• Les pandas : c'est un outil open-source de manipulation et d'analyse de données. Vous pouvez également travailler avec des dataframes à l'aide de Pandas.
• Matplotlib : Avec matplotlib, vous pouvez dessiner des graphiques et des tableaux de vos résultats. Il est plus facile de comprendre les résultats lorsqu'ils sont représentés sous forme de graphique ou de tableau.
• Scikit Learn : Scikit-Learn contient divers modules et algorithmes d'apprentissage automatique qui aident à la validation croisée, au prétraitement, etc.

Voici les ressources pour apprendre les bibliothèques Python :

• Tutoriel Numpy par Intellipaat
• Casserole de pythonle Tutoriel par Intellipaat
• Tutoriel Matplotlib Python par Intellipaat
• Scikit-Learn en Python par Intellipaat

Compétences SQL

Le rafraîchissement de vos compétences SQL vous aidera à apprendre à stocker et à gérer des données dans une base de données.

Bien que la manipulation de données puisse être effectuée à la fois avec SQL et Pandas, certaines tâches de manipulation de données peuvent être effectuées plus facilement dans SQL. 

Voici les ressources pour apprendre SQL :

• Cours de formation et de certification SQL par Intellipaat Academy
• Formation SQL par Intellipaat.

Algorithmes d'apprentissage automatique

Une fois que vous avez appris les bibliothèques Python, vous devez apprendre les concepts de Machine Learning. 

Vous devez apprendre les bases de l'apprentissage automatique ainsi que les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique - apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.

Vous pouvez consulter les ressources suivantes pour apprendre l'apprentissage automatique :

• Tutoriel d'apprentissage automatique par Intellipaat
• Tutoriel d'apprentissage automatique par Intellipaat
• Cours d'apprentissage automatique par Intellipaat

Premier modèle d'apprentissage automatique avec Scikit-Learn

Après avoir appris l'analyse, la manipulation et la visualisation des données, vous devez apprendre à prédire et à trouver des modèles intéressants à partir des données. Vous pouvez maintenant commencer à créer votre premier modèle d'apprentissage automatique. 

Scikit-learn contient de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique utiles et prêts à l'emploi. Vous devez expérimenter divers algorithmes d'apprentissage automatique.

Recherchez un problème d'apprentissage automatique, utilisez des données, appliquez différents algorithmes d'apprentissage automatique et identifiez l'algorithme qui donne les meilleurs résultats.

Concours de science des données

Une fois que vous avez terminé les étapes précédentes, il est temps de pratiquer et d'évaluer votre emprise sur les compétences en science des données.

La meilleure façon de le faire est de participer à des compétitions. Ceux-ci vous aideront à devenir plus compétent en science des données.

Kaggle est l'une des plateformes les plus importantes pour la science des données. Il a plusieurs compétitions selon votre niveau de connaissances.

Vous pouvez commencer par une compétition de niveau basique comme Titanic. Au fur et à mesure que vous gagnez en confiance, vous pouvez passer à des niveaux supérieurs.

Si vous souhaitez élargir et consolider vos compétences grâce à une expérience pratique, rejoignez un Cours de science des données est fortement recommandée.

Voici une liste de plateformes pour les compétitions de Data Science :

• Données pilotées
• CodaLab
• Visibilité du fer
• Topcodeur.

Conclusion

Si vous suivez les étapes ci-dessus et pratiquez les compétences requises, vous pourrez facilement apprendre la science des données avec Python. La chose importante à retenir est de continuer à pratiquer vos compétences. 

Continuez à chercher de nouveaux défis et essayez de les résoudre. Ces défis et projets viendront également enrichir votre portfolio.