Multiples facettes de la science des données

Qu’est-ce que la science des données? Les données sont partout autour de nous et elles évoluent de plus en plus à mesure que le monde interagit de plus en plus avec Internet.

Les industries ont maintenant pris conscience de l’énorme puissance des données et découvrent comment elles peuvent changer non seulement notre façon de faire des affaires, mais aussi notre façon de comprendre et de vivre les choses. La science des données fait référence à la science du décodage des informations dans un ensemble de données particulier. En général, les data scientists collectent des données brutes, les traitent en ensembles de données, puis les utilisent pour créer des modèles statistiques et des modèles d’apprentissage automatique. Pour ce faire, ils ont besoin des éléments suivants: Un cadre de collecte de données comme Hadoop et des langages de programmation comme SAS pour écrire les suites et les requêtes Des outils de modélisation de données comme Python, R, Excel, Minitab, etc. Algorithmes d’apprentissage automatique comme la régression, le clustering, l’arbre de décision , Support Vector Mechanics, etc.

Composantes d’un projet de Data Science Concepts d’étude – La première étape consiste à rencontrer les parties prenantes et à poser beaucoup de questions afin de découvrir les problèmes, les ressources disponibles, les conditions impliquées, le budget, les délais, etc. • Exploration des données: souvent, les données peuvent être ambiguës, incomplètes, redondantes, incorrectes ou illisibles. Pour faire face à ces situations, les spécialistes des données explorent les données en examinant des échantillons et en essayant de remplir les blancs ou d’éliminer les redondances. Cette étape peut impliquer des techniques telles que la transformation des données, l’intégration des données, le nettoyage des données, la réduction des données, etc. Planification du modèle – Le modèle peut être n’importe quel type de modèle, tel qu’un modèle statistique ou d’apprentissage automatique.

La sélection varie d’un Data Scientist à l’autre, et également en fonction du problème traité. S’il s’agit d’un modèle de régression, alors des algorithmes de régression peuvent être choisis, ou s’il s’agit d’une classification, des algorithmes de classification tels que l’arbre de décision peuvent produire le résultat souhaité.La construction de modèles fait référence à la formation du modèle à déployer si nécessaire. Cette étape est principalement effectuée par des packages Python comme Numpy, pandas, etc. Il s’agit d’une étape itérative, ce qui signifie qu’un data scientist doit entraîner le modèle plusieurs fois. Communication: l’étape suivante consiste à communiquer les résultats aux parties prenantes appropriées.

Cela se fait en préparant de simples tableaux et graphiques montrant la découverte et les solutions proposées au problème. Des outils tels que Tableau et Power BI sont extrêmement utiles pour cette étape. Test et fonctionnement: Si le modèle proposé est accepté, il passe par des tests de pré-production, tels que les tests A / B, qui consiste à utiliser, par exemple, 80% du modèle pour la formation, et le reste pour vérifier les statistiques de comment ça marche. Une fois que le modèle a réussi les tests, il est déployé dans l’environnement de production. Que devez-vous faire pour devenir data scientist? La science des données est la carrière qui connaît la croissance la plus rapide du 21e siècle.

Le travail est stimulant et permet aux utilisateurs d’utiliser leur créativité au maximum. Les industries ont grand besoin de professionnels qualifiés pour travailler avec les données qu’elles génèrent. Et c’est pourquoi ce cours a été conçu pour préparer les étudiants à diriger le monde en science des données. Une formation détaillée par des facultés renommées, de multiples évaluations, des projets en direct, des webinaires et de nombreuses autres installations sont disponibles pour façonner les étudiants en fonction des besoins industriels.