Comment apprendre la science des données : un guide complet
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- Rajiv Chandra
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Dans un monde de plus en plus axé sur les données, il ne fait aucun doute que la science des données est devenue un domaine crucial. Mais comment apprendre la science des données ? Dans ce guide, nous vous guiderons à travers le processus, depuis la compréhension de ce qu'est la donnée et comment elle est utilisée, jusqu'aux étapes nécessaires pour devenir un data scientist compétent.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. C'est un mélange d'outils, d'algorithmes et de principes d'apprentissage automatique visant à découvrir des motifs cachés dans les données brutes. Elle utilise des techniques et des théories provenant de nombreux domaines des mathématiques, de la statistique, des sciences de l'information et de l'informatique.
Essentiellement, la science des données consiste à donner du sens aux données. Les données peuvent prendre différentes formes : structurées, semi-structurées et non structurées. Ces données peuvent être les revenus mensuels d'une entreprise dans un tableur, des données de fréquence cardiaque horaire d'une montre connectée au format JSON, ou des données qualitatives telles que des commentaires vidéo ou des avis de produits.
Les data scientists classifient, organisent et analysent ces données pour en tirer des informations exploitables. Ils manipulent des données brutes qui n'ont pas été analysées ou organisées, et les convertissent en un format compréhensible de manière exhaustive. Il peut s'agir de lignes et de colonnes structurées dans des bases de données, ou de fichiers de texte ou de vidéos non structurés. Ils utilisent des méthodes allant de l'analyse statistique simple aux algorithmes d'apprentissage automatique complexes pour donner du sens à ces données.
Une fois que les données sont comprises et traitées, les data scientists utilisent leurs compétences analytiques pour identifier des tendances. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions éclairées dans divers secteurs, tels que les affaires, la santé et la technologie. Ils utilisent également leurs compétences en mathématiques, en informatique et en modélisation pour créer des modèles prédictifs capables de prévoir les tendances et les comportements futurs.
En résumé, la science des données est un domaine passionnant en constante évolution, offrant des opportunités d'apprentissage et de croissance infinies. C'est un domaine crucial dans le monde actuel axé sur les données, avec des applications dans presque tous les secteurs. En analysant et en interprétant des données numériques complexes, les data scientists ont le potentiel d'influencer notre monde de manière profonde.
Compréhension des données et de la science des données
Les données sont omniprésentes dans nos vies. Ce sont les textes que vous lisez, la liste des numéros de téléphone sur votre téléphone, l'heure actuelle affichée sur votre montre. Fondamentalement, la science des données est un domaine qui utilise des méthodes scientifiques pour extraire des connaissances et des informations exploitables à partir de données structurées et non structurées.
La science des données englobe plusieurs aspects importants :
- Compréhension et modélisation des données : L'objectif principal de la science des données est de décoder les données, de trouver des relations cachées et de construire un modèle.
- Méthodes scientifiques : La science des données utilise des méthodes telles que la probabilité et la statistique pour explorer les données.
- Application des informations : Les connaissances obtenues doivent fournir des informations exploitables pour des situations réelles.
- Données structurées et non structurées : Les data scientists doivent être capables de travailler avec ces deux types de données.
- Connaissance du domaine d'application : Les data scientists ont souvent besoin d'un certain degré d'expertise dans le domaine du problème, comme la finance, la médecine ou le marketing.
La portée de la science des données
La science des données est un domaine vaste, touchant de nombreuses disciplines :
- Bases de données : La façon dont les données sont stockées est cruciale. Cela inclut le stockage de données structurées et non structurées dans différents types de bases de données.
- Big Data : Les outils et les approches pour le stockage et le traitement de grands volumes de données sont fondamentaux en science des données.
- Apprentissage automatique : Le développement de modèles à partir des données pour prédire des résultats est un aspect clé de la science des données.
- Intelligence Artificielle (IA) : Un domaine de l'apprentissage automatique qui s'appuie sur les données pour construire des modèles complexes imitant les processus de pensée humains.
- Visualization : La création de visualisations avec des données aide à comprendre les données et à tirer des conclusions.
Types de données et leurs sources
Les données peuvent être classées en données structurées, semi-structurées et non structurées. Les sources de données varient largement, des appareils Internet des objets (IdO) aux journaux de serveur web, en passant par les graphes de réseaux sociaux, et bien plus encore.
Le parcours des données en science des données
Le parcours des données en science des données implique généralement :
- Acquisition des données : La première étape consiste à collecter des données, ce qui peut être un processus simple ou nécessiter des techniques spécifiques.
- Stockage des données : Cela peut être un défi, notamment lorsqu'il s'agit de big data. Les décisions sur la manière de stocker les données anticipent souvent les requêtes futures sur les données.
- Traitement des données : Cela implique de convertir les données en une forme adaptée à la visualisation ou à l'entraînement d'un modèle.
- Visualization / Insights humains : Les techniques de visualisation et les approches statistiques aident à comprendre les données et à tester des hypothèses.
- Entraînement d'un modèle prédictif : C'est souvent l'objectif ultime, pouvoir prendre des décisions basées sur les données.
Digitalisation et transformation numérique
La digitalisation est le processus de traduction des processus commerciaux sous une forme numérique pour collecter des données. Lorsque les techniques de la science des données sont appliquées à ces données pour guider les décisions, cela peut entraîner des augmentations significatives de productivité et des changements stratégiques, un processus connu sous le nom de transformation numérique.
Commencer à apprendre la science des données
Apprendre la science des données
Apprendre la science des données implique de comprendre ces concepts clés, associés à une application pratique et à un apprentissage continu. C'est un voyage passionnant et stimulant, mais incroyablement gratifiant. Commencez par acquérir une base solide en mathématiques et en statistiques, puis apprenez les langages de programmation.
Guide pour commencer
Débuter votre parcours en science des données
L'une des premières choses à faire est de déterminer votre style d'apprentissage. Êtes-vous un apprenant visuel, préférez-vous la lecture ou êtes-vous un apprenant pratique ? Une fois que vous avez compris votre style d'apprentissage, il sera plus facile de choisir les meilleures ressources pour vous.
Si vous êtes un apprenant pratique, des plateformes interactives telles que Codecademy, DataCamp et Kaggle Learn peuvent être un bon point de départ. Elles offrent des exercices pratiques et des exemples concrets. Pour les apprenants visuels, des plateformes vidéo comme Coursera, EdX et Khan Academy proposent des cours approfondis sur des sujets liés à la science des données. Si vous préférez la lecture, des livres comme "Data Science for Dummies" de Lillian Pierson et "The Data Science Handbook" de Field Cady offrent des introductions complètes au domaine.
Acquérir les compétences nécessaires
La science des données nécessite une base solide dans certains domaines clés. Voici les compétences essentielles que vous devez développer :
Mathématiques et statistiques : Ce sont les bases de la science des données. Vous devez avoir une bonne compréhension de concepts tels que la probabilité, les tests statistiques et la régression. Des livres comme "The Elements of Statistical Learning" de Trevor Hastie et "Introduction to Linear Algebra" de Gilbert Strang peuvent être utiles.
Programmation : Python et R sont les langages de programmation les plus couramment utilisés en science des données. Vous devez être à l'aise avec au moins l'un d'entre eux. Commencez par apprendre les bases de la programmation, puis plongez-vous dans des bibliothèques de manipulation et d'analyse des données telles que Pandas pour Python et dplyr pour R.
Manipulation et analyse des données : Vous devez être capable de nettoyer et de prétraiter les données, d'effectuer des analyses exploratoires et d'interpréter les résultats. Des bibliothèques comme Pandas (Python), dplyr (R) et les bases de données SQL peuvent aider dans ce domaine.
Apprentissage automatique : Vous devrez comprendre à la fois les modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé. Des ressources telles que le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng sur Coursera et le livre "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" d'Aurélien Géron sont recommandées.
Visualization des données : La capacité de présenter vos résultats de manière claire et concise est essentielle. Des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour Python, et ggplot2 pour R sont excellentes à cet effet.
De plus, il existe une bibliothèque Open Source de visualisation des données Python qui ne nécessite aucun code : PyGWalker (opens in a new tab).
PyGWalker est une bibliothèque Python pour l'analyse exploratoire des données avec visualisation. PyGWalker (opens in a new tab) peut simplifier votre flux de travail d'analyse de données et de visualisation de données dans Jupyter Notebook en transformant votre dataframe Pandas (et dataframe polars) en une interface utilisateur de style Tableau pour l'exploration visuelle.
Constituer votre portfolio
Un portfolio est un outil puissant pour mettre en valeur vos compétences et vos connaissances. Incluez tous les projets sur lesquels vous avez travaillé, y compris ceux issus de cours en ligne ou de défis de programmation. Utilisez des plateformes comme GitHub pour héberger votre code et Jupyter Notebook pour présenter votre analyse et vos résultats.
Chaque projet doit clairement démontrer vos compétences en matière de nettoyage des données, d'analyse exploratoire des données, de construction de modèles et d'interprétation des résultats. N'oubliez pas que ce n'est pas seulement la complexité du projet qui importe, mais aussi la valeur et les idées que vous apportez.
Réseautage et éducation continue
Le réseautage est crucial dans le domaine de la science des données. Rejoignez des communautés en ligne comme Kaggle, LinkedIn ou Reddit, où vous pouvez interagir avec d'autres professionnels et passionnés de la science des données. Assistez à des webinaires, des ateliers ou des rencontres pour vous tenir informé des dernières tendances et évolutions.
Ne cessez jamais d'apprendre. La science des données est un domaine en constante évolution, il est donc important de continuer à perfectionner vos compétences et vos connaissances. Soyez toujours ouvert aux nouvelles techniques, outils et méthodologies. Cela vous permettra de rester compétitif et à la pointe de votre domaine.
Conclusion
Apprendre la science des données est une entreprise gratifiante et stimulante. Le domaine est vaste et la courbe d'apprentissage peut être raide. Cependant, avec persévérance, passion et les bonnes ressources, n'importe qui peut devenir compétent en science des données. Comme le dit le célèbre dicton, "Le voyage de mille kilomètres commence par un seul pas". Faites ce premier pas aujourd'hui et lancez-vous dans votre parcours en science des données.