Que devrait savoir tout data scientist sur l’informatique?

Original article was published on Artificial Intelligence on Medium

Après votre programme d’études, vous n’avez pas encore terminé. La vérité est que la plupart des data scientists ont une maîtrise ou un doctorat. et ils entreprennent également une formation en ligne pour apprendre une compétence spéciale comme la façon d’utiliser les requêtes Hadoop ou Big Data. Par conséquent, vous pouvez vous inscrire à un programme de maîtrise dans le domaine de la science des données, des mathématiques, de l’astrophysique ou de tout autre domaine connexe. Les compétences que vous avez acquises au cours de votre programme d’études vous permettront de passer facilement à la science des données.

Compétences techniques

Programmation R

Une connaissance approfondie d’au moins un de ces outils analytiques, pour la science des données R est généralement préférée. R est spécialement conçu pour les besoins de la science des données. Vous pouvez utiliser R pour résoudre tout problème que vous rencontrez en science des données. En fait, 43% des scientifiques des données utilisent R pour résoudre des problèmes statistiques. Cependant, R a une courbe d’apprentissage abrupte.

Python

Python est le langage de codage le plus courant que je vois généralement requis dans les rôles de science des données, avec Java, Perl ou C / C ++. Python est un excellent langage de programmation pour les scientifiques des données. C’est pourquoi 40% des répondants interrogés par O’Reilly utilisent Python comme langage de programmation principal.

En raison de sa polyvalence, vous pouvez utiliser Python pour presque toutes les étapes impliquées dans les processus de science des données. Il peut prendre différents formats de données et vous pouvez facilement importer des tables SQL dans votre code. Il vous permet de créer des jeux de données et vous pouvez littéralement trouver tout type de jeu de données dont vous avez besoin sur Google.

Plateforme Hadoop

Bien que ce ne soit pas toujours une exigence, il est fortement préféré dans de nombreux cas. Avoir de l’expérience avec Hadoop est également un argument de vente solide. La connaissance des outils cloud tels qu’Amazon S3 peut également être bénéfique. Une étude réalisée par CrowdFlower sur 3490 emplois en science des données sur LinkedIn a classé Apache Hadoop comme la deuxième compétence la plus importante pour un data scientist avec une note de 49%.

En tant que data scientist, vous pouvez rencontrer une situation où le volume de données dont vous disposez dépasse la mémoire de votre système ou vous devez envoyer des données à différents serveurs, c’est là qu’intervient Hadoop. Vous pouvez utiliser Hadoop pour transmettre rapidement des données à divers points sur un système. Ce n’est pas tout. Vous pouvez utiliser Hadoop pour l’exploration des données, la filtration des données, l’échantillonnage des données et la synthèse.

Base de données SQL / codage

Même si NoSQL et Hadoop sont devenus une composante importante de la science des données, on s’attend toujours à ce qu’un candidat puisse écrire et exécuter des requêtes complexes en SQL. SQL (langage de requête structuré) est un langage de programmation qui peut vous aider à effectuer des opérations telles que l’ajout, la suppression et l’extraction de données d’une base de données. Il peut également vous aider à réaliser des fonctions analytiques et à transformer les structures de bases de données.

Vous devez maîtriser SQL en tant que data scientist. En effet, SQL est spécialement conçu pour vous aider à accéder, communiquer et travailler sur les données. Il vous donne des informations lorsque vous l’utilisez pour interroger une base de données. Il a des commandes concises qui peuvent vous aider à gagner du temps et à réduire la quantité de programmation dont vous avez besoin pour effectuer des requêtes difficiles. L’apprentissage de SQL vous aidera à mieux comprendre les bases de données relationnelles et à améliorer votre profil en tant que data scientist.

Apache Spark

Apache Spark est en train de devenir la technologie de Big Data la plus populaire au monde. Il s’agit d’un cadre de calcul Big Data tout comme Hadoop. La seule différence est que Spark est plus rapide que Hadoop. En effet, Hadoop lit et écrit sur le disque, ce qui le rend plus lent, mais Spark met ses calculs en mémoire cache.

Apache Spark est spécialement conçu pour la science des données pour aider à exécuter son algorithme compliqué plus rapidement. Il aide à diffuser le traitement des données lorsque vous traitez une grande masse de données, ce qui vous fait gagner du temps. Il aide également les scientifiques des données à gérer des ensembles de données non structurés complexes. Vous pouvez l’utiliser sur une machine ou un cluster de machines.

Apache spark permet aux scientifiques des données d’empêcher la perte de données en science des données. La force d’Apache Spark réside dans sa vitesse et sa plateforme qui facilitent la réalisation de projets de science des données. Avec Apache spark, vous pouvez effectuer l’analyse de la prise de données à la distribution de l’informatique.

Apprentissage automatique et IA

Un grand nombre de scientifiques des données ne maîtrisent pas les domaines et les techniques d’apprentissage automatique. Cela inclut les réseaux de neurones, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage contradictoire, etc. Si vous voulez vous démarquer des autres scientifiques des données, vous devez connaître les techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, les arbres de décision, la régression logistique, etc. Ces compétences vous aideront à résoudre différents problèmes de science des données basés sur des prévisions des principaux résultats organisationnels.

La science des données nécessite l’application de compétences dans différents domaines de l’apprentissage automatique. Kaggle, dans l’une de ses enquêtes, a révélé qu’un petit pourcentage de professionnels des données sont compétents dans les compétences avancées d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, l’apprentissage automatique non supervisé, les séries chronologiques, le traitement du langage naturel, la détection des valeurs aberrantes, la vision par ordinateur, les moteurs de recommandation, la survie analyse, apprentissage par renforcement et apprentissage contradictoire.

La science des données implique de travailler avec de grandes quantités d’ensembles de données. Vous voudrez peut-être vous familiariser avec l’apprentissage automatique.

Visualisation de données

Le monde des affaires produit fréquemment une grande quantité de données. Ces données doivent être traduites dans un format qui sera facile à comprendre. Les gens comprennent naturellement les images sous forme de tableaux et de graphiques plus que les données brutes. Un idiome dit “Une image vaut mille mots”.

En tant que data scientist, vous devez être en mesure de visualiser des données à l’aide d’outils de visualisation de données tels que ggplot, d3.js et Matplottlib et Tableau. Ces outils vous aideront à convertir des résultats complexes de vos projets dans un format facile à comprendre. Le fait est que beaucoup de gens ne comprennent pas la corrélation en série ou les valeurs de p. Vous devez leur montrer visuellement ce que ces termes représentent dans vos résultats.

La visualisation des données donne aux organisations la possibilité de travailler directement avec les données. Ils peuvent rapidement saisir des informations qui les aideront à saisir de nouvelles opportunités commerciales et à rester en tête des compétitions.

Compétences non techniques

Compétences en communication

Les entreprises à la recherche d’un solide data scientist recherchent une personne capable de traduire clairement et couramment leurs résultats techniques à une équipe non technique, comme les départements Marketing ou Ventes. Un data scientist doit permettre à l’entreprise de prendre des décisions en les armant d’informations quantifiées, en plus de comprendre les besoins de leurs collègues non techniques afin de manipuler les données de manière appropriée. Consultez notre récente enquête flash pour plus d’informations sur les compétences en communication des professionnels quantitatifs.

En plus de parler la même langue que l’entreprise comprend, vous devez également communiquer en utilisant la narration de données. En tant que data scientist, vous devez savoir comment créer un scénario autour des données pour que tout le monde puisse les comprendre facilement. Par exemple, la présentation d’un tableau de données n’est pas aussi efficace que le partage des informations de ces données dans un format de narration. L’utilisation de la narration vous aidera à communiquer correctement vos résultats à vos employeurs.

Travail en équipe

Un data scientist ne peut pas travailler seul. Vous devrez travailler avec les dirigeants de l’entreprise pour développer des stratégies, travailler les chefs de produit et les concepteurs pour créer de meilleurs produits, travailler avec les spécialistes du marketing pour lancer des campagnes de meilleure conversion, travailler avec les développeurs de logiciels clients et serveurs pour créer des pipelines de données et améliorer le flux de travail. Vous devrez littéralement travailler avec tout le monde dans l’organisation, y compris vos clients.

Essentiellement, vous collaborerez avec les membres de votre équipe pour développer des cas d’utilisation afin de connaître les objectifs commerciaux et les données qui seront nécessaires pour résoudre les problèmes. Vous devrez connaître la bonne approche pour traiter les cas d’utilisation, les données nécessaires pour résoudre le problème, et comment traduire et présenter le résultat en ce qui peut être facilement compris par toutes les personnes impliquées.

Conclusion

Ceci est ma première histoire en medium que j’écris en français et j’espère que vous pourrez en apprendre de nouvelles informations a partir du blog.

vous pouvez me contacter sur: Github LinkedIn Zahra Elhamraoui