Pourquoi Statistics et Python pour devenir Data Scientist?

Si vous aimez les statistiques et Python, vous pouvez suivre les bons cours pour devenir un data scientist.

Les données couvrent de nombreuses machines, telles que les voitures, les robots et les smartphones, pour n’en nommer que quelques-unes. La quantité de données produites par ces unités nécessite l’utilisation d’outils et de procédures spécialisés pour la prise de décision et l’analyse. Voyons pourquoi l’apprentissage des statistiques et de Python est important pour être un data scientist. Lisez la suite pour en savoir plus.Dans les écoles, les collèges et les universités, Python gagne en popularité en tant que langage de programmation majeur. La raison en est que ce langage est agile avec de nombreuses bibliothèques et autres supports tels que le développement de jeux et l’automatisation du réseau. La bonne chose est que l’écosystème Python a engendré de nombreuses bibliothèques pour permettre l’analyse des données. Par conséquent, il fait partie des cours de science des données. Le cycle de vie de la science des données: Tout d’abord, la science des données a un cycle de vie qui est utilisé pour l’analyse dans le monde entier. L’objectif du cycle de vie est de fournir un moyen de développer des hypothèses et de les tester. Python aide à effectuer des analyses statistiques fondamentales sur un ensemble de données donné. Et ces analyses peuvent inclure des mesures de test d’hypothèse, de distribution de probabilité et de tendance centrale. Python permet également d’obtenir plus d’informations sur les variables et les opérations d’entrée / sortie via un exemple de programme différent. De plus, le programme montre comment les différentes variables et types de données peuvent être nommés. La bonne chose à propos de ce langage est qu’il n’a pas de déclaration de cas. Bien qu’il ne soit pas utilisé dans la science des données, la conception et l’analyse basées sur les objets sont également présentées. Le but de cette conception et de cette analyse est d’organiser les programmes autour des modules donnés. En ce qui concerne les bibliothèques, les cours peuvent inclure TensorFlow, keras, scikit-learn, Scipy et Numpy, pour n’en nommer que quelques-uns. Ces bibliothèques créent les bases de la science des données à l’aide de Python.Si vous avez besoin d’en savoir plus, vous pouvez consulter Data Science Central, une excellente plate-forme. Sur ce site, vous pouvez choisir parmi de nombreux livres électroniques pour en savoir plus sur le sujet. Ils ont également une section forum pour vous aider à participer aux discussions. Cela peut encore améliorer vos connaissances. En dehors de cela, de nombreuses chaînes YouTube sont dédiées au même objectif. Vous pouvez y jeter un œil. La bonne chose est que de nombreuses bibliothèques ont des sandbox en ligne. Ils vous permettent de tester les fonctions de la bibliothèque. Vous pouvez suivre les tutoriels pour vous familiariser avec le codage. Tout ce que vous avez à faire est de consulter différents modules Python pour plus d’informations. Au fil du temps, vous pouvez en apprendre davantage, c’est pourquoi Python est si important dans le domaine de la science des données. Si vous souhaitez devenir data scientist, nous vous suggérons de suivre les cours appropriés pour améliorer vos compétences dans le domaine de ce langage de programmation appelé Python. J’espère que cet article vous aidera.