Learn Data Science - Un guide ultime pour devenir Data Scientist

L'émergence du Big Data a donné naissance à l'une des carrières les plus lucratives du 21ème siècle : le Data Scientist. Le terme « Data Scientist » fait la une des journaux depuis un certain temps déjà.

En fait, Data Scientist fait partie des 3 meilleurs postes sur LinkedIn.

Le fait ci-dessus en dit long pour renforcer le fait que des professionnels de divers horizons - mathématiques, informatique, gestion, statistiques - cherchent à tirer le meilleur parti de cette opportunité.

Mais comme pour tout ce qui se passe souvent, le terme "Data Science", et donc le travail d'un Data Scientist, est devenu largement vague. Donc, avant de parler du sujet en question, regardons ce que fait un Data Scientist.

Que fait un Data Scientist ?

En termes simples, un Data Scientist est un professionnel expert qui s'occupe largement du Big Data. Les scientifiques des données utilisent une combinaison d'outils d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle, de statistiques et d'analyse pour extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données volumineux. Contrairement à avant, lorsque les ensembles de données étaient principalement structurés, les données dont nous disposons aujourd'hui sont en grande partie non structurées. Ainsi, naturellement, les Data Scientists passent une grande partie de leur temps à collecter, nettoyer et trier les données pour permettre leur analyse et leur interprétation.

Le rôle d'un Data Scientist implique une fusion de compétences mathématiques, statistiques, analytiques et de programmation. Au cours d'une journée de travail typique, un scientifique des données assume de nombreux rôles divers tout au long de la journée - d'ingénieur logiciel et mineur de données à analyste de données et dépanneur, un scientifique de données agit également comme le lien de communication vital entre l'informatique et les domaines d'activité d'une entreprise axée sur les données. Ce sont les scientifiques des données qui aident les analystes commerciaux à utiliser les données interprétées de manière à optimiser les avantages commerciaux.

Pour être précis, les Data Scientists aident les entreprises à gérer et à interpréter les données pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.

Si vous pouvez vous imaginer faire face au Big Data et effectuer des tâches aussi variées à l'avenir, le travail de Data Scientist est votre vocation professionnelle ! Cependant, pour devenir Data Scientist, vous devez d'abord acquérir les compétences essentielles qui sont intrinsèques à ce métier.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, la science des données exige des compétences spécifiques. Ainsi, pour devenir Data Scientist, vous devez posséder l'ensemble de compétences suivant :

1. Le flair en programmation

Pour devenir Data Scientist, la première règle est d'avoir un talent irréprochable en programmation. Ainsi, vous devrez avoir une solide connaissance des langages de programmation statistique comme Python ou R ou Java, et des langages d'interrogation de base de données comme SQL, CQL, etc. Les entreprises recherchent également des candidats qui maîtrisent au moins deux ou plus de deux langages de programmation.

2. Connaissance du calcul multivariable et de l'algèbre linéaire

Vous vous demandez peut-être pourquoi un Data Scientist aurait besoin de maîtriser le calcul multivariable et l'algèbre linéaire. C'est simplement parce qu'avoir une solide compréhension du calcul multivariable et de l'algèbre linéaire est extrêmement bénéfique pour les organisations axées sur les données, où même une modification/amélioration mineure de l'optimisation de l'algorithme peut offrir des opportunités commerciales révolutionnaires.

3. Connaître les bases de la statistique

Une grande partie du travail d'un Data Scientist nécessite de s'occuper de statistiques. Chaque aspirant scientifique des données doit avoir une connaissance approfondie des concepts statistiques tels que les statistiques descriptives (moyenne, médiane, plage, écart type, etc.), la théorie des probabilités, le théorème de Bayes, l'analyse exploratoire des données, les centiles et les valeurs aberrantes, les variables aléatoires, la fonction de distribution cumulative. (CDF), pour n'en nommer que quelques-uns. Mieux vous comprendrez ces concepts, mieux vous serez en mesure de prédire la validité des approches statistiques.

4. Une compréhension de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML)

L'IA et le ML ont mangé deux parties intégrantes de la science des données, et par conséquent, la maîtrise de celles-ci est indispensable. Étonnamment, peu de Data Scientists connaissent bien les concepts et les techniques d'IA et de ML. Donc, si vous souhaitez garder une longueur d'avance sur la concurrence, vous feriez mieux de vous familiariser avec les concepts d'IA et de ML, notamment le ML supervisé, le ML non supervisé, l'apprentissage par renforcement, le traitement du langage naturel (NLP), les moteurs de recommandation, la détection des valeurs aberrantes et l'analyse de survie, parmi autres choses. De plus, si vous maîtrisez les techniques de ML telles que les arbres de décision, la régression logistique, k signifie clustering, l'algorithme de classification Naive Bayes, etc., vous pouvez résoudre une multitude de problèmes de Data Science.

5. Intérêts pour le Data Wrangling

Les scientifiques des données traitent souvent de grands ensembles de données non structurés/semi-structurés qui ne cessent d'augmenter de minute en minute. En conséquence, ils doivent déployer beaucoup d'efforts pour organiser et nettoyer les ensembles de données désordonnés et complexes afin de permettre une analyse et une interprétation faciles. Ce processus est connu sous le nom de Data Wrangling. Ce que font les scientifiques des données, c'est qu'ils convertissent ou cartographient manuellement les données d'un format brut dans un autre format plus pratique, de sorte qu'il devient facile de garder les données organisées et appropriées pour l'interprétation et l'analyse. Par conséquent, en tant qu'aspirant Data Scientist, vous devez savoir comment gérer les imperfections et les problèmes dans les données.

6. Connaissance de la visualisation de données

Pour les professionnels qui gèrent le côté commercial d'une entreprise, il est difficile de donner un sens aux données brutes. C'est là que les Data Scientists agissent comme un lien crucial entre l'informatique et l'entreprise. Après avoir analysé et interprété les données, les Data Scientists visualisent les données à l'aide d'outils de visualisation de données tels que Tableau, Matplottlib, ggplot et d3.js. De plus, ils communiquent leurs conclusions au personnel technique et non technique pour leur facilité de compréhension. Avec la représentation visuelle des données, il devient plus facile pour les membres non techniques de comprendre comment ils peuvent utiliser les informations sur les données pour optimiser les opérations commerciales et garder une longueur d'avance sur leurs entreprises concurrentes.

7. Sens des données Intuition

En plus d'être un outil extrêmement pratique au quotidien pour les Data Scientists, Data Intuition est également un élément crucial des entretiens d'embauche. Au cours des entretiens, les employeurs mettront toutes vos capacités à l'épreuve, y compris votre capacité intuitive à comprendre les concepts liés à la science des données. C'est ce que nous appelons "l'intuition des données". S'il est vrai que vous devez avoir de solides compétences en mathématiques, en statistiques et en visualisation, vous devez également être en mesure de déterminer les méthodes et les techniques à utiliser pour résoudre un problème spécifique, les outils à utiliser, etc.

Maintenant que vous savez quelles compétences vous devez acquérir pour devenir Data Scientist, regardons les étapes qui vous y mèneront !

Comment être un Data Scientist - Le parcours d'apprentissage

Le chemin pour devenir Data Scientist est assez simple. Cela commence dès le début. Laissez-vous guider !

• Tout commencer.

La première étape consiste à comprendre en quoi consiste la science des données. En plus d'apprendre tous les concepts de base de la Data Science, c'est l'étape où vous faites le choix de votre premier langage de programmation et le perfectionnez. Les premiers mois consisteront à coder dans la langue de votre choix. Une fois que vous maîtrisez le codage dans un langage particulier, l'apprentissage d'autres langages de programmation deviendra beaucoup plus confortable.

• Apprendre les bases des mathématiques et des statistiques.

Les mathématiques et les statistiques constituent la base des algorithmes ML. Naturellement, vous devrez apprendre les concepts de base des mathématiques et des statistiques tels que la moyenne, la médiane, le mode, la variance, la probabilité conditionnelle, le test d'hypothèses, l'algèbre linéaire, le calcul, les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles, entre autres.

• Apprendre les concepts de ML et leurs applications

Après avoir maîtrisé les concepts de mathématiques et de statistiques, il est temps de passer à un domaine plus avancé - l'apprentissage automatique. Les algorithmes ML ont trouvé une application dans de nombreux scénarios du monde réel - des moteurs de détection et de recommandation de fraude à l'analyse des sentiments des commentaires des clients. Outre les concepts mentionnés précédemment, vous devrez également en apprendre davantage sur l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones artificiels, l'apprentissage inductif, etc. Au fur et à mesure que vous maîtriserez ces concepts de ML, vous devrez les expérimenter en réalité. modèles mondiaux à travers diverses stratégies de validation.

• Introduction à l'apprentissage en profondeur

Un sous-ensemble de ML, Deep Learning, traite des algorithmes qui s'inspirent de la structure et de la fonction des réseaux de neurones artificiels de type cerveau. Ces réseaux de neurones artificiels imitent le fonctionnement du cerveau humain. Les modèles d'apprentissage en profondeur ont au moins trois couches dans lesquelles chaque couche reçoit des informations de la couche précédente et les transmet à la suivante. Vous devez bien comprendre le fonctionnement du Deep Learning, et pour le comprendre, vous devrez bien connaître la régression linéaire et logistique.

• Architectures d'apprentissage en profondeur

Après avoir pris le coup de Deep Learning, vous devez plonger pour en savoir plus sur les architectures avancées d'apprentissage en profondeur comme AlexNet, GoogleNet, les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les CNN régionaux (RCNN), SegNet, le réseau antagoniste génératif (GAN), etc. Comme il s'agit de concepts assez lourds, il faut consacrer quelques semaines uniquement à comprendre leur fonctionnement.

• Vision par ordinateur

La vision par ordinateur (CV) est un domaine d'étude scientifique qui cherche à trouver des moyens et à développer des techniques qui permettront aux ordinateurs de comprendre le contenu numérique comme les vidéos et les photographies. Cela implique "l'acquisition, le traitement, l'analyse et la compréhension d'images numériques" pour obtenir des données hautement spécialisées du monde réel afin de créer davantage d'informations numériques/symboliques. Étant l'un des domaines d'exploration les plus en vogue actuellement, tous les aspirants scientifiques des données doivent avoir une bonne connaissance de la vision par ordinateur.

• PNL

Le traitement automatique du langage naturel fait partie intégrante de la science des données. Ainsi, chaque Data Scientist doit avoir une solide compréhension de la PNL et de ses techniques. La PNL cherche principalement à traiter, analyser et comprendre les données basées sur le langage naturel (texte, parole, etc.) grâce à une combinaison d'outils et d'algorithmes sophistiqués. Tout en traitant de la PNL, vous découvrirez la récupération de données (ainsi que le grattage Web), la lutte de texte, la reconnaissance d'entités nommées, le balisage des parties de la parole, l'analyse superficielle, l'analyse des circonscriptions et des dépendances et l'analyse des émotions et des sentiments.

Pensées finales

Chaque jour, les données mondiales continuent d'augmenter et, avec elles, élargissent le champ de l'innovation et de la création. Au fur et à mesure que les technologies Big Data et Data Science continuent de progresser, le portefeuille d'emplois des Data Scientists changera également en fonction du temps. Alors, comment faites-vous pour tenir le coup ? En se perfectionnant. La science des données est un domaine dynamique qui évolue encore. Pour devenir Data Scientist, vous devez toujours avoir une soif inextinguible de connaissances et d'apprentissage. Si vous le faites, rien ne vous empêchera de briller dans le domaine de la science des données.