Feuille de route de la science des données 2024 : un guide complet pour maîtriser la science des données

La science des données apparaît comme l’un des domaines les plus prometteurs de l’approche numérique. Un parcours d’apprentissage correctement structuré peut faire la différence entre simplement s’en sortir et maîtriser toutes les compétences nécessaires, d’autant plus qu’il continue de devenir de plus en plus important dans de multiples secteurs. Cette feuille de route de la science des données 2024 vous aidera à réaliser cela en apprivoisant la variété, en détectant vos sources de vérité et en élargissant à la fois la profondeur et l'étendue au fur et à mesure que nous parcourons cette série d'articles.

1. Comprendre les bases de la science des données

Comprenons d'abord les concepts de base avant d'entrer dans la complexité.

• Qu’est-ce que la science des données ?

La Data Science analyse et fournit des données pour permettre la prise de décision. Ceci est possible grâce aux statistiques, à l’apprentissage automatique et aux pratiques informatiques.

• L'importance de la science des données en 2024

Alors que les données continuent d’augmenter de façon exponentielle, les entreprises doivent redoubler d’efforts pour mettre en place des stratégies optimales de gestion de ces données. La science des données change les secteurs à tous les niveaux, des soins de santé et de la finance au marketing manufacturier.

2. Compétences essentielles pour la science des données en 2024

Avant de commencer à travailler en tant que data scientist, vous devez maîtriser les compétences essentielles suivantes pour avoir des bases solides dans ce domaine, qui sont les suivantes :

A. Compétences en programmation

En tant que data scientist, vous devez maîtriser la programmation pour manipuler et analyser les données. Les deux langues les plus populaires sont

• Python

Les excellentes bibliothèques, NumPy, Scikit-learn et TensorFlow en font le langage préféré pour la science des données. Python est un excellent point de départ parmi un autre langage en raison de sa simplicité et de sa lisibilité.

• R.

R – R est un produit de langage informatique statistique qui permet aux utilisateurs de concevoir leurs outils de visualisation de données et leurs calculs à des fins d'analyse.

B. Mathématiques et statistiques

Solide expérience en algèbre linéaire, probabilités et statistiques pour développer des modèles et interpréter des informations sur les données. J'ai en tête les concepts de base ; distributions de probabilité, tests d’hypothèses et signification statistique.

C. Nettoyage et manipulation des données

Data Wrangling – au cœur de tout Data Scientist.

• Pandas (Python) : nettoyer, manipuler et analyser facilement des ensembles de données une fois que vous maîtrisez les pandas
• SQL signifie Structured Query Language et il est utilisé pour gérer des bases de données relationnelles. SQL est important lorsque vous devez travailler sur des ensembles de données trop volumineux et stockés dans une base de données.

D. Visualisation des données

Avec la visualisation des données, vous pouvez présenter efficacement les résultats de votre recherche. Matplotlib, Seaborn pour pythonPanels pour PythonTableauVisualizationsLes outils de visualisation d'informations désordonnés tels que MatplotLib domineront toujours ces domaines de marché pour faciliter également la vie de l'expérience de visualisation BI en 2024 (seg.)

E. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une fonctionnalité clé qui permet aux systèmes d'apprendre à partir des données et de prédire les résultats grâce à des modèles. Focus sur ces sujets :

• Apprentissage supervisé – comme la régression linéaire, les arbres de décision et les forêts aléatoires.
• Techniques de clustering : k-means et clustering hiérarchique — regroupement d'objets similaires.
• Limitation de l'apprentissage automatique traditionnel : l'échelle à laquelle les données sont générées devrait être gérée par des réseaux de neurones et des frameworks comme TensorFlow ou Keras, faisant de l'apprentissage profond un domaine attrayant pour les études supérieures en 2024.

3. Parcours d'apprentissage structuré : un guide étape par étape

Un plan étape par étape pour Data Scientist 2024

• Étape 1 : Python et SQL (mois 1-3) &

Principes de base de Python -> Passez à des bibliothèques comme Pandas et NumPy pour la manipulation des données. Commencez également à apprendre SQL pour gérer vos requêtes de base de données.

• Étape 2 : Mathématiques et statistiques (mois 3 et 4)

Obtenez une base mathématique pour étayer vos compétences en science des données. Il existe de nombreuses ressources en ligne, comme l'Académie en ligne ou Coursera.com, et EdX pour étudier des sujets tels que les statistiques et l'algèbre linéaire des probabilités.

• Étape 3 : Gestion et exploration des données [mois 5 et 6)

Comment nettoyer les données : avec Pandas Apprenez à manipuler les données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn.

• ÉTAPE 4 : Algorithmes d'apprentissage automatique (mois 7 à 9)

Lancez-vous dans l'apprentissage automatique et apprenez les algorithmes de régression, de classification et de clustering. Découvrez les compromis biais-variance, le surapprentissage et la validation croisée. Exercice en utilisant des ensembles de données réels ou Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

• Étape 5 : (Deep Learning et sujets avancés ; mois 10-12)$

Si vous maîtrisez les bases de l’apprentissage automatique, optez pour l’apprentissage profond et les réseaux de neurones. Ensuite, étudiez les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les données d'image et les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour Rata Learn séquentiel TensorFlow ainsi que TC Learn PyTorch et ses amis.

4. Projets et expérience pratique

Les projets pratiques sont le meilleur moyen de mettre en pratique vos compétences. Se concentrer sur:

• Concours Kaggle : pratique des défis d'apprentissage automatique. Écrivez-en lorsque vous vous sentez assez bien !
• Collaborez sur des projets de science des données open source : projets open source de science des données pour mettre vos compétences en action.
• Projets personnels — Réalisez votre propre projet qui reflète votre intérêt (par exemple, analyser les données des réseaux sociaux, créer un système de recommandation…)

5. Compétences générales et connaissance du domaine

Les compétences générales sont tout aussi importantes (ZeroConstructor, développeur de Blockchain et Altcoin.

• Communication : les meilleures informations ne valent rien si les parties prenantes non techniques ne peuvent pas les comprendre.
• Résolution de problèmes : vous devez être capable de prendre des décisions difficiles si vous avez des données désordonnées ou des problèmes ambigus.
• Connaissance du domaine : mieux vous connaîtrez le domaine d'activité dans lequel vous travaillez (par exemple, santé, finance, marketing), cela vous aidera à interpréter des informations pertinentes à partir des données.

6. Rester à jour : tendances de la science des données pour 2024

La science des données est un domaine en constante évolution. En 2024

• AutoML (Automated Machine Learning) : Exemples Google AutoML et H2O. Pour rationaliser le processus, l’IA aide désormais à créer des modèles d’apprentissage automatique avec moins d’interventions manuelles.
• Edge AI : les modèles sont déplacés vers des appareils de pointe (comme nos téléphones portables), ce qui nécessite à la fois des compétences en matière de compression et de déploiement de modèles.
• IA explicable (XAI) — Aussi complexes que soient devenus les modèles d'apprentissage automatique actuels, le désir de transparence et d'interprétabilité n'a fait que croître. Il

Conclusion

Tout cela devrait vous conduire aux compétences et à la confiance exigées par tout data scientist ambitieux en 2024. Apprenez d'abord les compétences de base, apprenez grâce à la pratique de projets et restez au courant des tendances émergentes. Restez dévoué et cohérent, et vous y arriverez. Et devenez data scientist !

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