Compétences essentielles en science des données pour les passionnés

Les données croissent littéralement à un rythme exponentiel, à tel point qu'elles ont atteint des pétaoctets ! Pourriez-vous croire que quatre-vingt-dix pour cent des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement. Avec ce volume, la gestion des données a été une affaire délicate. Pas étonnant que les compétences essentielles en science des données aient pris le devant de la scène.

Les cinq V du Big Data

Le Big Data est souvent décrit à l'aide de cinq V. À savoir — volume, vélocité, variété, véracité et valeur.

• 1. Le volume de données fait référence aux vastes quantités de données générées chaque seconde, à partir des millions d'appareils mobiles utilisés de nos jours. Tous ces e-mails, messages Twitter, photos, clips vidéo, données de capteurs et autres que nous produisons sont des données qui sont les plus précieuses pour de nombreuses entreprises.
• 2. La vélocité des données fait référence à la vitesse à laquelle de nouvelles données sont générées et à la vitesse à laquelle elles peuvent être déplacées d'un endroit à un autre afin d'augmenter la rentabilité.
• 3. La variété des données est ce à quoi nous pouvons tous nous identifier. Les données, pour la plupart des organisations, signifiaient autrefois des bases de données et des feuilles Excel. Cependant, aujourd'hui, les données signifient beaucoup plus. Quatre-vingt pour cent des données mondiales ne sont pas structurées, pensez aux photos, vidéos et mises à jour Twitter que vous faites.
• 4. La véracité des données fait référence au niveau de fiabilité des données. Avec des données qui atteignent des tailles magnanimes, il est important que nous essayions de garder les données aussi propres que possible, car les données sales sont un virus qui peut vous infliger une douleur comme aucun autre.
• 5. La valeur des données est la vraie valeur de vos données. Vous rassemblez beaucoup de données et décidez de travailler dessus. Tout va bien. Mais quelle valeur les données ajoutent-elles à votre entreprise ? Quel avantage retirez-vous de l'investissement dans les données, c'est ce qui est important ?

Donc, au cas où vous seriez pris par le buzz du big data et de la science des données, je vous suggère de consulter les cinq ressources répertoriées ci-dessous.

1. Camp de données

Datacamp est le meilleur pour les personnes ayant peu ou pas d'expérience en Python et R. Il commence par les bases et a une approche par étapes, où vous êtes confronté à un problème après l'autre. C'est une aubaine pour les débutants et son prix se situe dans la fourchette budgétaire.

Faites attention aux fortes remises offertes par Datacamp, au cas où vous voudriez vous abonner pour un an et accéder au projet et aux fonctionnalités premium. Il a plusieurs pistes que vous pouvez maîtriser, qui se composent d'environ 20 à 30 cours chacune. Les pistes populaires incluent:

• un. Scientifique des données avec Python
• b. Analyse quantitative avec R
• c. Manipulation de données avec Python
• ré. Importation et nettoyage de données avec R
• e. Visualisation des données avec R

Si vous avez moins de temps, vous pouvez aussi faire des cours plus petits comme :

• un. Introduction à Python pour la science des données
• b. Présentation de R
• c. Joindre des données dans PostgreSQL
• ré. Intermédiaire R

2. Coursera

Coursera est l'une des meilleures plates-formes pour tout apprendre, de la science des données à l'histoire militaire, et j'en ai fait l'expérience de première main. Vous pouvez choisir d'auditer les cours et d'accéder gratuitement aux supports de cours. Certains des meilleurs cours de Data Science sur Coursera sont :

un. Compétences en analyse et présentation de données : l'approche PwC - Cette spécialisation vous aidera à acquérir une expérience pratique de l'analyse de données et le savoir-faire nécessaire pour transformer l'informatique décisionnelle en résultats concrets. Cela vous permettra de mieux comprendre, filtrer et appliquer les données, ce qui, à son tour, vous aidera à résoudre les problèmes plus rapidement. Vous maîtriserez Microsoft Excel, PowerPoint et d'autres outils courants d'analyse de données et de communication. Plus important encore, vous apprendrez à lire les données et à les présenter.

b. Big Data, UCSD– Si vous avez besoin de comprendre le Big Data et son impact sur votre entreprise, cette spécialisation est pour vous. Vous pourrez acquérir une expérience pratique des outils et des systèmes utilisés par les scientifiques et ingénieurs du Big Data comme Hadoop avec MapReduce, Spark, Pig et Hive. Vous apprendrez à effectuer une modélisation prédictive et à tirer parti de l'analyse graphique pour modéliser les problèmes. Si vous travaillez dur jusqu'à la fin, vous pourrez réaliser un projet Capstone, développé en partenariat avec la société de logiciels de données Splunk, dans lequel vous serez autorisé à appliquer les concepts de base que vous avez appris.

c. Spécialisation en science des données par l'Université Johns Hopkins - Cette spécialisation couvre les concepts et les outils dont vous aurez besoin tout au long du cheminement des données, depuis la pose de la bonne série de questions jusqu'à la réalisation d'inférences et la publication des résultats dans un format simple mais puissant. .

ré. SQL pour la science des données, UC Davis - Ce cours est conçu pour vous donner une introduction aux principes fondamentaux de SQL ainsi que pour travailler avec des données qui vous aideront à migrer vers les besoins en bases de données du monde de la science des données. Le cours commence par les bases et suppose aucune connaissance SQL. La complexité augmente régulièrement et vous obligera progressivement à écrire des requêtes simples et complexes pour vous aider à sélectionner des données dans des tables.

3. Stock de données

Consultez Datastock au cas où vous auriez besoin d'ensembles de données Web complets, propres et prêts à l'emploi provenant de différentes industries à travers le monde. La solution est idéale pour ceux qui recherchent des ensembles de données prêts à l'emploi pour effectuer des analyses, obtenir des informations et acquérir des compétences en science des données.

Ce qui est génial, c'est que vous obtenez un échantillon de données gratuit avant de faire l'achat. Vous pouvez tester la qualité des données par vous-même, puis décider.

4. Kaggle

Kaggle est l'endroit idéal pour réaliser des projets de science des données et l'un des sites Web les plus populaires parmi les scientifiques de données en herbe. Il donne diverses options comme:

• un. Commencer votre propre nouveau projet
• b. Explorer des projets créés par d'autres
• c. Rejoindre l'une de leurs compétitions sponsorisées

5. Recherche de données

Leur méthode pratique vous enseigne toutes les compétences dont vous avez besoin pour devenir un scientifique des données, un analyste de données ou un ingénieur de données. Vous pouvez apprendre de différentes manières :

• un. Écrire du code
• b. Travailler avec des données
• c. Projets de construction