Principales compétences en science des données dont vous aurez besoin en 2023

Le terme générique « technologie des faits » englobe de nombreuses disciplines, l’analyse des faits, l’exploration des faits, l’intelligence synthétique, l’acquisition de connaissances par les machines, l’étude approfondie et les domaines connexes. La science des données est fière d’être l’une des industries connaissant l’augmentation la plus rapide de la capacité de revenu et des possibilités professionnelles. L'ensemble des talents exigés des scientifiques de l'information comprend souvent l'acquisition inattendue de documents massifs en raison de la courbe d'étude abrupte liée à ce domaine. De plus, les archivistes ont besoin de solides capacités d’échange interpersonnel et verbal ainsi que de compétences en langages de programmation et en calculs statistiques.

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La demande de personnes compétentes dans la prise de décisions fondées sur l’information est de plus en plus grande. Les projections indiquent un boom de 15 % des carrières en technologie statistique, avec l'ajout prévu de 110 000 nouveaux postes pour les décideurs axés sur les statistiques d'ici 2020. Sur la base de notre évaluation mondiale des talents, les capacités les plus recherchées en matière de connaissances technologiques -comment englober l'arithmétique, les statistiques, l'acquisition de connaissances sur la gestion des faits, la programmation statistique et la visualisation des faits.

Les organisations se tournent vers les faits et les connaissances scientifiques du paysage commercial contemporain à de nombreuses fins, améliorant ainsi leurs produits, renforçant la fidélisation des clients et découvrant de nouvelles perspectives commerciales. Cette dépendance croissante à l’égard du savoir-faire technologique de l’information est essentielle pour que les agences puissent préserver, amplifier et préserver leur côté compétitif dans leurs secteurs respectifs.

Que vous cherchiez à améliorer vos compétences en Python ou que vous commenciez tout juste à explorer la science statistique, nous disposons de sources complètes pour vous aider dans votre parcours.

Un cours de science des données est un parcours structuré pour développer les compétences cruciales pour une profession à succès. Les publications sur la science des données proposent généralement un programme qui couvre les concepts, outils et techniques fondamentaux utilisés dans le domaine. Cette forme garantit que les personnes inexpérimentées construisent une base stable.

Qui est un Data Scientist ?

Les data scientists sont des experts analytiques qui exploitent la puissance et suivent leur savoir-faire en sciences des données pour identifier des modèles et gérer efficacement les enregistrements. Ils sont capables de résoudre des défis commerciaux complexes en tirant parti de leurs connaissances du secteur, de leur compréhension contextuelle et d’une bonne dose de scepticisme plus proche des hypothèses établies.

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Principales compétences indispensables pour les data scientists :

Les data scientists ont besoin d'un mélange de compétences réalistes et de capacités essentielles à l'entreprise. Ci-dessous, vous découvrirez une liste des 30 principales capacités cruciales pour la réussite en science de l'information en 2023. Les compétences requises pour devenir un data scientist peuvent être divisées en ces catégories : compétences fondamentales en science des données, compétences techniques en science des données, compétences en programmation pour les données. Compétences en sciences et en affaires ou dans un domaine.

Algèbre linéaire : L'algèbre linéaire pourrait ressembler à un sujet mathématique complexe. Cependant, cela change réellement la donne dans le monde de la connaissance, de la technologie et de l’apprentissage automatique. C'est comme le super-héros de l'arithmétique que le système apprend à connaître. La plupart de ces machines sophistiquées qui apprennent à connaître la mode ? On pourrait les considérer comme parlant le langage des matrices. Même les ensembles de données se déguisent régulièrement en matrices, faisant de l'algèbre linéaire un talent fondamental.

Statistiques : Les statistiques sont souvent considérées comme intimidantes, à l’instar du Sherlock Holmes de la technologie des archives. Ce sont les détectives qui nous aident à trouver des styles cachés dans les données et à les transformer en informations exploitables. Les data scientists s'appuient sur des enregistrements pour acquérir, vérifier, analyser et tirer des conclusions significatives à partir de faits. C'est le nom de la sauce du jeu derrière les modes mathématiques quantifiables qui apportent de la clarté aux variables complexes.

Microsoft Excel : Parlons maintenant de Microsoft Excel. C'est comme un fidèle compagnon du parcours des sciences de l'information. Excel transforme les données désordonnées et non structurées en une mise en page soignée et compréhensible. Il s'agit de votre outil incontournable pour la manipulation des faits, vous permettant de modifier, filtrer, saisir, fusionner et simplifier rapidement les résultats des faits. Vous pouvez même créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques, et il est doté d'une fonctionnalité avantageuse appelée Visual Basic pour Applications (VBA) pour une magie supérieure.

Prise de décision : dans le monde de la technologie statistique, il est essentiel de connaître l'impact des sélections sur les résultats. Pensez-y comme si vous aviez une boussole qui vous guide. Les data scientists combinent leurs capacités avec celles des maîtres machines pour naviguer sur ce terrain complexe, en utilisant leurs connaissances pour prendre des décisions éclairées qui peuvent changer le sport.

Bases de la science des données : rappelez-vous les bases ; ils peuvent constituer la base de votre parcours d’enregistrement et de savoir-faire technologique. Vous voulez bien connaître la science des archives, la connaissance des appareils et les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle. Et il est crucial de comprendre les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning : ils sont comme de proches cousins ​​dans la famille des technologies statistiques.

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Compétences techniques en science des données :

Apprentissage automatique : la technologie des données repose en grande partie sur des gadgets qui acquièrent des connaissances pour modéliser et tirer des enseignements des données à l'aide d'algorithmes tels que les forêts aléatoires, les K-voisins les plus proches, les Bayes naïfs et les modèles de régression.

Réseaux de neurones : les réseaux de neurones, inspirés du fonctionnement du cerveau, peuvent analyser et découvrir des modèles cachés dans les informations tout en améliorant constamment leurs performances globales au fil du temps.

Hadoop : Apache Hadoop, un framework open source, permet le stockage et le traitement efficaces de grands ensembles de données en répartissant la charge de travail sur plusieurs ordinateurs.

Cloud Computing : les data scientists exploitent la puissance de plates-formes telles que Google Cloud, AWS et Azure pour gérer des opérations d'enregistrement à grande échelle à l'aide de divers équipements, langages et structures de bases de données.

Outils logiciels : les outils à usage général comme Pandas et NumPy en Python sont essentiels à la manipulation d'enregistrements, même si des applications spécialisées comme OpenCV facilitent la vision PC en temps réel.

Apprentissage profond : l'étude approfondie, un sous-ensemble de la science des faits, accélère les tâches telles que l'analyse et l'interprétation des enregistrements, récoltant ainsi les fruits des scientifiques de données confrontés à d'importants volumes d'enregistrements.

Gestion de bases de données : les systèmes de gestion des connaissances aident à sauvegarder et à récupérer des faits de manière efficace, facilitant ainsi la collaboration entre les entreprises et les équipes en matière de statistiques.

Gestion des données : les data scientists résolvent les problèmes de données en retravaillant et en mappant les informations non structurées dans une présentation utilisable, rationalisant ainsi le système d'analyse.

Mathématiques : les informations mathématiques sous-tendent les gadgets qui permettent d'acquérir des connaissances sur les algorithmes, l'analyse des enregistrements et la découverte des perceptions, ce qui en fait une compétence importante pour les scientifiques des archives.

Analyse statistique : les data scientists doivent bien connaître les enregistrements, qui comprennent les données descriptives, les distributions aléatoires, l'échantillonnage, la population et les tests d'hypothèses, avant de se plonger dans les modèles d'apprentissage automatique.

Big Data : Le traitement d'ensembles de données volumineux, établis ou non structurés, régulièrement appelés « Big Data », nécessite des équipements tels que Spark et Hadoop pour contrôler et traiter correctement les enregistrements.

Visualisation des données : la visualisation des données est configurée pour présenter visuellement les enregistrements pour transmettre des messages et mettre en évidence les résultats de l'évaluation. Il améliore les connaissances et les capacités célèbres. Les visualisations de faits standard dans le savoir-faire technologique en statistiques comprennent des graphiques à barres, des histogrammes et des diagrammes circulaires.

Business Intelligence : Être un data scientist n'est pas toujours un talent technique ; il s'agit également de savoir-faire dans le contexte d'une entreprise commerciale. Les entreprises s'appuient sur l'information pour améliorer leurs stratégies, améliorer leur rentabilité et se développer. Ainsi, avoir des connaissances commerciales est essentiel pour un scientifique de l’information.

Analyse exploratoire des données (EDA) : EDA est une méthode d'évaluation des enregistrements qui utilise des équipements visibles pour découvrir les tendances, les styles et les informations. Il utilise des résumés statistiques et des représentations graphiques pour vérifier les hypothèses et mieux comprendre les faits.

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Compétences en programmation pour la science des données :

Python : Python est un langage de programmation flexible et extrêmement recherché dans le monde de la technologie, en particulier pour la technologie des données. Il s'agit d'un langage polyvalent permettant de créer des appareils, d'étudier des modèles, de gérer des données et de rationaliser des tâches telles que l'introduction de rapports DAG. Grâce à sa syntaxe sincère, Python permet aux statisticiens de procéder à une analyse robuste des informations.

Flask : Flask, un framework Internet basé sur Python, simplifie l'amélioration des packages net et backend. Il donne aux développeurs une gestion complète de l'accès aux statistiques et exploite des équipements tels que Werkzeug et Jinja pour plus de flexibilité et d'efficacité.

SQL et entreposage de données : les data scientists doivent être doués en SQL, car il est essentiel pour la manipulation des faits, l'avènement des pipelines et l'extraction de statistiques à partir de bases de données. SQL joue un rôle central dans les gammes d'instructions et de modélisation d'enregistrements.

Apache Spark : Apache Spark, un moteur de traitement distribué open source, est un outil incontournable pour gérer des charges de travail de données massives. Grâce à la mise en cache en réminiscence et à l'exécution optimisée des questions, Spark garantit des résultats rapides lors de l'interrogation de grands ensembles de données, ce qui le rend idéal pour les tâches de traitement de statistiques importantes.

Conclusion:

La croissance rapide de cette époque a ouvert la voie à des opportunités de travail considérables dans l’entreprise technologique en constante évolution. Dans ce monde en évolution rapide, il est devenu difficile de gérer les statistiques. Les data scientists jouent un rôle essentiel dans les organisations et les entreprises en exploitant des ressources statistiques substantielles, souvent des milliards de facteurs statistiques, pour élaborer des plans et des stratégies efficaces. Si vous souhaitez développer une profession en science des faits, n'oubliez pas de vous inscrire à un cours de science des données qui vous aide à accumuler le savoir-faire et les compétences nécessaires pour vous démarquer sur le marché des processus concurrentiels.