Cheminement de carrière en science des données : un guide de carrière complet

Les parcours d'apprentissage font référence à une liste de cours spécifiques liés à une profession ou à un intérêt professionnel particulier. Le chemin que vous choisirez dépendra directement des compétences dont vous aurez besoin pour réussir dans votre carrière respective. Maîtriser et développer des compétences dans le domaine de la science des données est le parcours d'apprentissage de la science des données. C'est une voie très demandée dans laquelle de nombreux étudiants s'engagent pour atteindre leur objectif de devenir des scientifiques des données.

Le module hautement structuré offre aux étudiants une collection de ressources complètes et précieuses qui profitent à la fois aux professionnels et à ceux qui entrent dans le domaine pour la première fois. Pour un étudiant qui n'est pas familier avec la science des données ou son parcours d'apprentissage, il est facile d'être confus par les options disponibles. Ce billet de blog est conçu pour vous aider à comprendre les bases pour dissiper votre confusion et vous aider à prendre une décision éclairée.

Qu'est-ce que la science des données ?

Curieux de savoir Qu'est-ce que la science des données ? Si vous deviez regarder les termes littéralement, cela signifie que la science qui entre dans l'étude des données est la science des données. La réalité est loin de cette simple explication. En 2010, Hugh Conway, l'expert américain en économie du travail, a créé le diagramme de Venn qui capture la nature complexe et étendue de la science des données. Jetez-y un œil ci-dessous :

La source

Comme vous pouvez le voir dans le diagramme ci-dessus, il existe trois grands domaines ou cercles qui couvrent la science des données :

1. Mathématiques et connaissances statistiques
2. Expérience étendue
3. Compétences en piratage

La science des données se situe là où les trois cercles se chevauchent et créent une confluence. La réunion des premier et troisième cercles des mathématiques et des statistiques et des compétences en piratage est le domaine de l'apprentissage automatique. La négativité entourant le piratage s'est maintenant transformée en piratage éthique et contraire à l'éthique.

Un Data Scientist doit avoir des compétences en piratage éthique, avec une vaste expérience en analyse mathématique et statistique. Bien que la recherche traditionnelle et l'apprentissage automatique soient des outils importants, la probabilité qu'un scientifique des données utilise son expérience pour passer d'éthique à contraire à l'éthique est élevée. En savoir plus sur le prérequis de la science des données.

Qu'est-ce que cela signifie dans le monde réel ?

• Vous ne pouvez pas gérer, lire ou analyser le Big Data sans l'aide de Data Science et de ses filiales. Des outils, des algorithmes, des principes et des applications sont utilisés individuellement ou en combinaison pour interpréter des grappes de données aléatoires.
• La science nécessite l'apprentissage des processus de collecte, de préparation, de nettoyage et d'analyse des données.
• En tant que scientifique des données, votre travail consiste à extraire des informations critiques d'un ensemble de données collectées en appliquant l'analyse des sentiments, l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique.
• L'information est ensuite utilisée pour guider les entreprises afin de créer des stratégies pour aider les spécialistes du marketing et les gestionnaires à atteindre les objectifs organisationnels.

Que fait un Data Scientist ?

Les entreprises s'attendent à ce que les Data Scientists résolvent un problème ou fournissent une réponse à une requête en suivant les processus mentionnés ci-dessus. Une fois que des informations précieuses sont acquises, ils peuvent utiliser l'analyse robotique et des langages comme Java pour commencer à créer et à explorer des programmes qui permettront finalement à une entreprise d'atteindre ses objectifs et ses objectifs.

Les scientifiques des données utilisent également différentes méthodes, comme les expériences en ligne, pour assurer une croissance durable aux entreprises. En outre, ils peuvent également aider les entreprises en développant des produits de données personnalisés que les entreprises comprennent, suivent et surveillent des modèles uniques, les exigences des clients et d'autres activités. Le but ultime est toujours d'aider les entreprises à prendre des décisions productives et rentables. En savoir plus sur la description de poste des data scientists.

Que pouvez-vous attendre du parcours d'apprentissage en science des données ?

Une solide carrière pour la portée future de la science des données vous oblige à acquérir des compétences essentielles dans trois départements qui sont la programmation, l'analyse et la connaissance du domaine. Le parcours d’apprentissage vous aidera à acquérir les compétences suivantes :

• Solide connaissance de Scala, SAS, R et Python
• Comprendre les différentes fonctions analytiques
• Expérience de codage de base de données SQL
• Travailler avec des données non structurées provenant de vidéos et de plateformes de médias sociaux
• Apprentissage automatique pour créer des rapports prédictifs et la découverte de modèles
• Le programme couvrira les statistiques inférentielles et descriptives, le traitement du langage naturel, la construction de modèles et le réglage fin

Les spécialistes des données se concentrent principalement sur la recherche et l'analyse statistiques, qui sont utilisées pour choisir la bonne approche d'apprentissage automatique, après quoi l'algorithme est modélisé et prototypé pour les tests.

La source

En utilisant des technologies orientées données telles que SQL et Hadoop et en faisant un usage intensif de l'architecture distribuée, de la visualisation des données et de l'analyse statistique, les Data Scientists extraient le sens des ensembles de données. Le parcours d'apprentissage visera à produire des professionnels qualifiés qui sont des experts dans la gestion de ces aspects. Ils seront formés pour changer de rôle à tout moment au fur et à mesure des besoins du cycle de vie d'un projet Data Science.

Quelle est la structure du parcours d'apprentissage en science des données ?

La science des données peut être comprise comme l'incorporation de différentes disciplines parentales telles que le génie logiciel, l'analyse de données, l'ingénierie de données, l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique, etc. Le parcours d'apprentissage doit inclure tout cela et bien plus encore pour vous assurer que vous émergez en tant que Data Scientist qualifié. Vous trouverez ci-dessous une liste résumant brièvement la structure du parcours d'apprentissage.

Débuter avec la science des données et Python

Le parcours pour devenir un scientifique des données commence par l'apprentissage des termes et du jargon associés à la science des données. Cela impliquera de comprendre le rôle des Data Scientists et de se familiariser avec les langages de programmation comme Python. En savoir plus sur les langages pour la science des données.

Mathématiques et statistiques

C'est là que vous explorez les fondements de la science des données. Les concepts clés qui seront couverts dans cette section comprennent la probabilité, les bases de l'algèbre linéaire et les statistiques inférentielles. Vous apprendrez également à effectuer une EDA ou une analyse exploratoire des données.

Systèmes de recommandation et algèbre matricielle

Vous vous demandez peut-être ce que fait Matrix Algebra dans la liste et pourquoi vous auriez besoin de le savoir. Eh bien, pour apprendre sérieusement le fonctionnement des moteurs de recommandation, l'algèbre matricielle est absolument cruciale. Cette section couvre ces deux concepts tendances qui doivent être compris en relation l'un avec l'autre. Ce sujet comprend également des projets de moteur de recommandation et des techniques de réduction de la dimensionnalité comme l'ACP ou l'analyse en composantes principales.

Bases de l'apprentissage automatique

Cette section vous présentera les bases et le cœur de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez des algorithmes et des techniques de base qui comprendront la régression logistique et linéaire, les SVM ou les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, Naive Bayes, etc.

Apprentissage d'ensemble

Avec ce cours, vous franchissez une étape plus avancée dans le monde de l'apprentissage automatique. Les sujets ici vous offriront une compréhension claire de ce qu'est l'assemblage ainsi que de diverses techniques d'assemblage. Vous devrez également travailler sur des ensembles de données pour acquérir une expérience pratique de la résolution de problèmes pratiques.

Apprentissage profond et réseaux de neurones

L'apprentissage en profondeur constitue une section importante du parcours d'apprentissage de la science des données. Compte tenu de l'augmentation astronomique de l'adoption d'applications d'apprentissage en profondeur, ces connaissances sont essentielles pour devenir un spécialiste des données qualifié. Vous serez initié à Keras, qui est un cadre populaire pour l'apprentissage en profondeur. Il existe d'autres frameworks comme PyTorch parmi lesquels vous pouvez choisir selon vos préférences.

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PNL ou traitement du langage naturel

La PNL est considérée comme le domaine le plus en vogue de l'industrie. Les entreprises se bousculent pour se procurer les meilleurs talents en PNL. Par conséquent, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour s'engager avec la PNL. Il existe un cadre de traitement du langage naturel qui vous sera présenté dans cette section. De BERT (Google) à RoBERTa (Facebook), vous apprendrez à travailler avec certains des cadres de pointe.

Vision par ordinateur

Ce domaine d'apprentissage en profondeur est très demandé. Dans cette section, vous traiterez une série de problèmes associés à la vision par ordinateur et développerez une expérience pratique au fur et à mesure.

Des séries chronologiques

C'est l'un des sujets les plus complexes du parcours d'apprentissage. Ce sujet en lui-même mérite une section entière, c'est pourquoi vous serez amené à traiter divers projets pratiques pour vous assurer que vous comprenez son application pratique. Au fur et à mesure que vous vous familiariserez avec différents concepts de séries chronologiques, vous apprendrez également leur fonction dans le monde réel.

Conclusion

La structure du programme de science des données est conçue pour vous aider à devenir un véritable talent dans le domaine de la science des données, ce qui facilite le recrutement du meilleur employeur du marché. Inscrivez-vous dès aujourd'hui pour commencer votre parcours d'apprentissage avec upGrad !

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