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À mesure que le domaine des données continue de croître, la science des données évolue également. Suivre cette évolution est un travail à plein temps en soi. Le marché est en constante expansion, avec de nouveaux outils apparaissant régulièrement, ce qui peut être déroutant. Ensuite, il y a le défi d’apprendre ces nouveaux outils, de comprendre leur potentiel, de déterminer ce qu’ils peuvent remplacer ou s’ils sont simplement des compléments.
Suivre toutes ces évolutions peut être épuisant. C’est pourquoi il est crucial d’avoir les bons outils dans votre boîte à outils de data scientist pour exceller dans votre travail.
Un bon outil améliore votre façon de travailler. Un excellent outil améliore votre façon de penser.
Python
Si vous devez choisir un langage de programmation pour la science des données, ce sera probablement Python. C’est la référence avec la plus grande base d’utilisateurs en science des données. De nombreux outils de science des données sont écrits en Python, et la communauté est la plus grande, la plus dynamique et la plus active. Ne pas l’avoir dans votre boîte à outils serait une erreur !
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Mathématiques et statistiques
Les mathématiques et les statistiques sont les éléments fondamentaux de la science des données qui garantissent sa pertinence. Ce sont les bases des algorithmes d’apprentissage automatique. Ils vous aident à comprendre un problème et à utiliser ces connaissances pour trouver une solution. De l’identification des modèles à l’extraction des résultats souhaités à partir de grands ensembles de données complexes, les data scientists peuvent extraire des informations et interpréter les résultats de manière fiable grâce aux mathématiques et aux statistiques.
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Outils de visualisation de données
En tant que data scientist, vous devez être fier de vos découvertes et les présenter de manière attrayante ! Mais n’oubliez pas que les autres parties prenantes peuvent ne pas être très techniques, et les visualisations sont donc importantes pour elles. C’est ainsi qu’elles comprennent la science des données. Être capable de visualiser vos idées de différentes manières vous aidera à mieux les communiquer sans avoir à trop parler.
Il existe différentes bibliothèques que vous pouvez utiliser, telles que Matplotlib, ou des outils de visualisation comme Tableau. Trouvez celui qui convient le mieux à vous et à votre organisation.
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SQL
Le Structured Query Language, ou SQL, est un langage de programmation conçu pour gérer les données dans une base de données relationnelle. En tant que data scientist, vous travaillerez avec de nombreuses bases de données, et SQL est votre clé pour naviguer dans ces données. Avec SQL, vous pourrez travailler avec des données structurées stockées dans des bases de données, en les extrayant, les manipulant et les analysant facilement. Vous voudrez peut-être apprendre principalement Python ou SQL, ou devenir incontournable en apprenant les deux !
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Cadres
Alors que la science des données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle prennent une place importante dans notre vie quotidienne, il est également crucial d’avoir des outils et des logiciels que les développeurs peuvent utiliser pour garantir que le pipeline est précis et efficace du début à la fin. Les frameworks fournissent une gamme flexible de composants logiciels qui aident les développeurs à accélérer le développement de logiciels jusqu’au déploiement en production.
Il existe une gamme de frameworks populaires dans le monde de la science des données, tels que TensorFlow, PyTorch, Pandas, Keras, et bien d’autres. En tant que data scientist, vous devez apprendre ces frameworks car ils pourraient vous être utiles à différents moments.
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Conclusion
Le parcours d’apprentissage d’un data scientist est sans fin. De nouveaux outils et logiciels arriveront toujours sur le marché. Cependant, si vous disposez des bons outils dans votre boîte à outils, acquérir de nouvelles compétences sera un jeu d’enfant.
Nisha Arya est une data scientist, rédactrice technique indépendante, ainsi qu’éditrice et gestionnaire de communauté pour KDnuggets. Elle est particulièrement intéressée par la fourniture de conseils de carrière, des tutoriels en science des données et des connaissances théoriques sur la science des données. Nisha couvre un large éventail de sujets et souhaite explorer les différentes manières dont l’intelligence artificielle peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Passionnée par l’apprentissage, Nisha cherche à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en rédaction, tout en aidant à guider les autres.
