Tendances ia

Les Tendances de 2019 en Machine Learning

2019 sera une année charnière pour les technologies de l’intelligence artificielle (IA) et d‘apprentissage automatique (ML). En effet, vu que des applications industrielles réelles démontrent leurs avantages cachés et leur valeur pour les consommateurs. Jusqu’à présent, des scientifiques et des savants ont revendiqué l’utilisation de technologies basées sur l’IA, mais ces dernières n’ont pas encore été testées dans des applications commerciales à grande échelle. Nous verrons que une grande partie de ces technologies sont mises sur le marché pour que les utilisateurs puissent en jouir et les évaluer.

Pour débuter, considérons quelques statistiques récentes de l’industrie. 

L’apprentissage machine (ML), reconnu universellement comme l’un des  moteurs majeurs de la transformation numérique. Il sera responsable d’investissements cumulés de 58 milliards de dollars d’ici la fin de 2021.

• L’industrie mondiale, avec un TCAC de 42%, représentera près de 9 milliards de dollars d’ici la fin de 2022.

• Le marché des réseaux de neurones atteindra plus de 20 milliards de dollars en 2024

• La prediction est que le marché des applications Deep Learning (DL) aux États-Unis passera de 100 millions de dollars en 2018 à 935 millions de dollars en 2025.

Que l’on parle de chatbots ou d’agents numériques, ou de démonstrations en magasin basées sur la réalité virtuelle, l’IA a promis quelque chose pour chaque secteur de l’industrie. McKinsey & Company, dans Notes from the Frontier: Modélisation de l’impact de l’IA sur l’économie mondiale, a prédit que d’ici 2030, 70% des entreprises utiliseront l’IA.

L’adoption rapide de l’IA dans les entreprises mondiales aidera le marché de l’IA à atteindre environ 13 000 milliards de dollars en 2030. Cependant, McKinsey ajoute un avertissement indiquant que des taux d’adoption élevés pourraient entraîner de graves écarts de performance entre les développeurs et les non-développeurs. Les technologies avancées d’IA peuvent non seulement élargir les pays riches des pays sous-développés, mais peuvent également menacer des emplois dans des sociétés riches.

Tendance 1:

Les volants de données dominant l’écosystème commercial de 2019, les coûts d’acquisition et de stockage des données vont considérablement baisser. Cette tendance facilitera l’accès aux algorithmes ML hébergés sur le cloud. Les modèles ML pré-formés permettront à chaque entreprise de puiser dans une plate-forme prête à l’emploi d’intelligence et d’analyse transférables.

Tendance 2:

Aucune quantité de données ne peut être utile à une entreprise à moins que de puissants algorithmes ne puissent en extraire les informations nécessaires. En 2019, alors que l’économie des algorithmes reprend la gestion traditionnelle des processus d’entreprise, chaque entreprise se transforme en une société de données où les scientifiques et les chercheurs peuvent interagir directement avec les dirigeants et les opérateurs pour trouver ensemble des solutions commerciales.

Tendance 3:

L’augmentation de l’app store ressemble au marché des algorithmes, où chaque personne est un innovateur, un acheteur ou un vendeur d’applications. Alexander Linden, directeur de recherche chez Gartner, pense que dans cet environnement, un innovateur d’application n’aura pas besoin de «canaux de vente, de marketing ou de distribution» pour vendre ses idées ou ses produits.

Tendance 4:

De nombreux joueurs utilisent aujourd’hui des agents virtuels pour un service client à faible coût. L’agent virtuel est généralement programmé pour fournir aux clients des services d’assistance à la clientèle de base. L’idée principale est de faire en sorte que le client ait le sentiment de parler à une personne réelle, tout en réduisant les coûts opérationnels.

Tendance 5:

Cette technologie offre aux machines le pouvoir de convertir des données en texte, qui est largement utilisé pour convertir les commentaires des clients en résumés ou rapports. . Avec les futurs systèmes open source, Machine Learning et Deep Learning, les modèles intelligents pourront en faire davantage comme le balisage des images ou la recommandation de produits.

Tendance 6:

Les applications Blockchain ont été testées dans les domaines de la santé, des assurances, de la cybersécurité et des contrats. gestion, et de nombreux autres secteurs de l’industrie. Les résultats de ces applications pilotes seront peut-être disponibles l’année prochaine.

Tendance 7:

La littérature du secteur semble indiquer que des unités de fabrication, des chaînes d’approvisionnement et des services logistiques particuliers ont déjà déployé et utilisé avec succès des robots. (Comment vous sentirez-vous si demain vous allez au travail et découvrez que votre nouveau patron est un robot?)

Tendance 8:

Une automatisation accrue est une préoccupation croissante pour les chefs d’entreprise et les employés. L’intelligence artificielle et les technologies associées vont-elles dépasser les performances des travailleurs humains, les rendant ainsi redondants? La peur est naturelle et réelle. La tendance à la réduction des effectifs et à la réduction des effectifs existe déjà, et les prévisions sombres des observateurs de l’industrie tels que McKinsey et Gartner pour 2025 ont laissé les gens dans l’incertitude.

Tendance 9:

Ces statistiques pourraient rassurer ceux qui craignent de perdre leur emploi au profit de machines dans un avenir proche: selon McKinsey, les machines vont probablement “augmenter l’emploi” d’environ 5% d’ici 2030 et d’améliorer la productivité d’environ 10%. “S’agira-t-il d’une collaboration homme-machine?

Tendance 10:

Tesla dispose de plus de 780 millions de kilomètres de données de conduite qui sont transmises à l’ordinateur principal voiture autonome à travers des radars, des capteurs et des caméras. Google dispose d’un peu plus de 1,5 million de miles de données de conduite. Dans le monde de l’auto-conduite, les données de conduite sont utilisées pour naviguer dans la voiture, changer de voie ou éviter une collision.

objectifs data scientist

Les 6 Objectifs à Atteindre Pour Les Data Scientists 2019

Énormément de personnes travaillant déjà dans des secteurs centrés sur la technologie réalisent qu’elles veulent se lancer dans de nouvelles voies qui leur donneront l’opportunité éventuellement de faire carrière dans la données.

Ce but en soi n’a rien de négatif, mais il est important que la population se fixe également des objectifs pour 2019 qui les aideront à se rapprocher de cet objectif plus large.

1. Créer vous un réseau pertinent

Close Up Photography of Yellow Green Red and Brown Plastic Cones on White Lined SurfaceLa mise en réseau avec d’autres personnes également intéressées par la science des données permet aux gens d’en apprendre davantage sur les options pédagogiques existantes, de comprendre les outils les plus importants dans l’industrie de la science des données et d’être encouragés par des individus qui étaient auparavant des scientifiques expérimentés.

L’Institut de recherche opérationnelle et des sciences de la gestion, ou INFORMS, est la plus grande organisation internationale de ce type et compte des milliers de membres. Bien que l’organisation organise des événements en personne, il existe également un forum en ligne réservé aux membres.

Cependant, il peut également exister des options locales que les scientifiques expérimentés pourraient explorer dans leurs communautés. MeetUp.com propose des réunions de toutes sortes dans le monde entier et compte plus de 5 000 événements liés à la science des données.

2. Obtenir un diplôme reconnu en sciences des données

Diploma and Square Academic Hat on Grass Field

Si une personne souhaite augmenter son potentiel de gains dans un futur rôle en science des données, l’une des solutions consiste à obtenir un diplôme supérieur en sciences des données. De nombreuses écoles proposent des diplômes de maîtrise en administration des affaires (MBA) avec une concentration en science des données.

Une méthode pour en savoir plus à leur sujet et pour faire une liste de présélection serait d’explorer au moins une école au moins une fois par semaine. Cette approche permet d’obtenir des informations détaillées sur environ 20 écoles chaque mois et permet d’acquérir des connaissances sans être trop pressé.

Les salaires moyens des diplômés du MBA varient en fonction de facteurs tels que la concentration choisie et le nombre d’années d’expérience professionnelle d’une personne. Comme les compétences en science des données sont extrêmement demandées, il est probable qu’une concentration en MBA en science des données permettrait à un candidat de se démarquer du reste du domaine.

Des statistiques récemment compilées montrent une pénurie de données scientifiques aux États-Unis. Un diplôme d’études supérieures pourrait doter une personne des moyens nécessaires pour combler cette lacune et lui permettre de gagner un salaire supérieur à la moyenne.

3. Travailler sur les projets Data Science

Beaucoup de personnes qui sont des scientifiques de données ou veulent travailler sur le terrain ont des périodes où elles apprennent elles-mêmes. Cela signifie que même si les personnes ne possèdent pas encore de formation en informatique, elles peuvent lancer des projets en informatique de manière autonome, stimulées par la curiosité et le désir d’améliorer leurs compétences.

Les personnes qui envisagent de faire carrière dans la science des données devraient essayer un système de définition d’objectifs particulier que les équipes de Google, Amazon et d’autres sociétés notables utilisent pour leurs projets de science des données. Cela implique de définir des objectifs et des résultats clés.

Les objectifs se rapportent au but du projet et les principaux résultats indiquent comment une personne atteindrait le but. 

Une personne peut appliquer des subsets à un projet de science des données en choisissant la métrique la plus significative qui lui est associée. Cette métrique définit l’objectif et les résultats clés analysent en profondeur les processus que doit suivre l’individu pour que le projet porte ses fruits. Il est préférable que chaque résultat clé soit associé à une date.

4. Améliorer les capacités de narration de données

Trouver des informations significatives dans une collection de données est une compétence nécessaire pour un scientifique des données, mais cette personne doit également être un excellent narrateur de données. Sinon, les décideurs d’une entreprise ne pourront pas comprendre pourquoi une conclusion particulière tirée des données est précieuse. Si le public ne voit pas les idées suffisamment convaincantes, il ne fera aucun changement.

En 2019, une personne pourrait s’exercer à communiquer ses résultats de science des données à des amis ne possédant pas de formation en informatique. Ils pourraient demander à ces personnes des suggestions d’amélioration.

5. Familiarisez-vous avec les nouvelles tendances et appliquez-les à vos objectifs de carrière


La science des données est une industrie qui évolue rapidement, et les professionnels qui peuvent le mieux suivre le rythme de l’évolution du paysage sont généralement ceux qui font des efforts conscients pour le faire. L’IdO, les outils à code source ouvert et l’analyse prédictive font partie des tendances susceptibles de se profiler en 2019.

Au lieu de simplement se renseigner sur les tendances et de se tenir au courant des dernières nouvelles à leur sujet, les personnes qui souhaitent devenir des spécialistes des données doivent examiner comment elles pourraient appliquer ces tendances à leurs objectifs de carrière.

Par exemple, une personne peut explorer de nouveaux logiciels de science des données à source ouverte et commencer à les utiliser dès que possible pour se familiariser avec son fonctionnement. Ou bien, il pourrait être utile de suivre un cours en ligne sur les principes fondamentaux de l’analyse prédictive et de comprendre pourquoi ce segment du domaine est si crucial pour les entreprises qui embauchent des scientifiques de données.

6. Apprendre de nouveaux langages de programmation

Black and Gray Laptop ComputerLes scientifiques de données utilisent divers langages de programmation dans leurs travaux. Apprendre de nouvelles personnes en 2019 est une initiative proactive visant à acquérir les connaissances nécessaires pour exceller dans les carrières futures.

Si les personnes souhaitant travailler dans le domaine de la science des données ne connaissent pas encore de langages de programmation, 2019 est le moment idéal pour développer les connaissances. Python est un langage de programmation à la croissance rapide et populaire, dont dépendent souvent les spécialistes des données. Sa syntaxe est facile à comprendre, ce qui en fait un excellent premier langage de programmation.

R et SQL sont deux autres langages fréquemment utilisés en science des données, ce qui les rend dignes d’intérêt. Mais, alors qu’ils s’efforcent d’accroître leurs prouesses en matière de langage de programmation, les gens doivent se rappeler qu’il est plus utile de connaître un ou deux langages de programmation exceptionnellement bien, plutôt que de comprendre le strict minimum à propos de nombreux autres.

Avoir le bon mindset est fondamental

En plus de ces objectifs, il est essentiel que les personnes restent motivées même lorsqu’elles rencontrent des difficultés.

En développant cet engagement vis-à-vis de la science des données, les futurs scientifiques en données pourraient constituer un atout encore plus grand pour les entreprises où ils travaillent.

R

datacleaning R

Des milliers voir des  millions ou des milliards d’éléments de données entrant dans les entreprises chaque jour. Il est presque inévitable que la plupart d’entre elles ne possèdent pas la qualité suffisante pour créer des modèles de gestion efficaces. S’assurer que vos données sont propres doit toujours être la partie la plus importante et sans doute la plus importante d’un flux de travail Data Science. Sans cela, vous aurez du mal à voir ce qui est primordial et vous il se peut que vous preniez de mauvaises décisions en raison de doublons, d’anomalies ou d’informations manquantes.

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L’un des outils de programmation de données les plus populaires et les plus puissants est R, langage et environnement open source pour l’informatique statistique et les graphiques. R propose tous les outils nécessaires pour produire des projets data science. Avec cet environnement, plusieurs bibliothèques de l’environnement R facilitent le nettoyage et la manipulation des données avant le début d’un projet.

Explorer les données

La plupart des outils facilitant d’explorer un ensemble de données que vous avez importé existent déjà sur la plate-forme R.

Cette commande donne tout simplement une vue d’ensemble de tous vos attributs de données, en montrant les divisions min, max, médiane, moyenne et catégorie pour chacun. C’est une excellente méthode pour repérer rapidement les éventuelles anomalies de données.
Ensuite, vous pouvez utiliser un histogramme pour mieux comprendre la distribution de vos données. Cela permettra d’afficher les valeurs aberrantes au sein du jeu de données ou les colonnes numériques que vous souhaitez particulièrement observer.

Le package plyr

Vous devrez installer le paquet plyr pour créer votre histogramme, en utilisant la fonctionnalité standard R pour l’installation de bibliothèques.

 

<code>

Install.packages(“plyr”)

Library(plyr)

Hist(YOUR_DATASET_NAME)

</code>

Cela mettra en place une visualisation de vos données pour détecter rapidement les anomalies. Une visualisation de boîte à moustaches utilise le même package mais se scinde en quartiles pour la détection des valeurs aberrantes. Ces deux éléments combinés vous indiqueront rapidement si vous devez limiter l’ensemble de données ou n’en utiliser que certains segments dans un algorithme ou une modélisation statistique.


Correction des erreurs

R possède un certain nombre de méthodes prédéfinies pour corriger les erreurs de données, telles que la conversion de valeurs, comme vous le feriez dans Excel ou SQL avec une logique simple, par exemple. as.charater() convertit la colonne en chaîne de caractères.
En revanche, si vous souhaitez commencer à corriger les erreurs que vous avez vues dans votre histogramme ou votre boîte à moustaches, d’autres packages peuvent le faire.


Le paquet stringr

Stringr peut vous aider à nettoyer vos données de différentes manières, par exemple via la suppression d’espaces blancs et le remplacement de certains mots inutiles. Ce sont des bits de code assez standard structurés comme str_trim (YOUR_DATA_FIELD) qui supprime simplement les espaces.
Cependant, qu’en est-il de l’élimination des anomalies évoquées dans notre histogramme? Cela nécessiterait un peu plus de complexité que cela, mais à titre d’exemple de base, nous pouvons dire à R de remplacer toutes les valeurs aberrantes de notre champ par la valeur médiane de ce champ. Cela déplacera tout ensemble et enlèvera le biais d’anomalie.
Valeurs manquantes
Dans R, il est très simple de rechercher des données incomplètes et d’exécuter des actions avec ce champ. Par exemple, cette fonction éliminera complètement les valeurs manquantes de la colonne de données choisie.

 

<code>

Na.omit(YOUR_DATA_COLUMN)

</code>

Des options similaires permettent de remplacer les valeurs vides par 0 ou N / A en fonction du type de champ et d’améliorer la cohérence du jeu de données.

Résultat de recherche d'images pour "r studio"

• Le paquet tidyr

Le paquet tidyr est conçu pour ranger vos données. Cela fonctionne en identifiant les variables dans votre jeu de données et en utilisant les outils fournis pour les déplacer dans des colonnes avec trois fonctions principales ou bien organiser une (), séparer () et répartir ().
La fonction organiser () prend plusieurs colonnes et les rassemble en paires de valeurs clés. Un exemple, disons que vous avez des données de score d’examen comme.

 

Nom

Exam A

Exam B

Martin

45

90

Walter

66

80

Samuel

55

65

 

Les fonctions de rassemblement fonctionnent en transformant cela en colonnes utilisables comme celle-ci.

Nom

Exam

Score

Martin

A

45

Walter

A

66

Samuel

A

55

Martin

B

90

Walter

B

80

Samuel

B

65

Maintenant, nous sommes vraiment en mesure d’analyser les résultats de l’examen. Les fonctions séparées et étendues font des choses similaires que vous pouvez explorer une fois que vous avez le paquet, mais qui finissent par caler vos données au besoin.
Voici quelques autres packages intéressants qui peuvent être utiles pour le nettoyage des données dans R

• le paquet purrr

Le paquet purrr est conçu pour la lutte contre les données. Il ressemble beaucoup au paquet plyr, mais il est plus ancien et certains utilisateurs le trouvent simplement plus facile à utiliser et plus standardisé dans ses fonctionnalités.

• Le paquet sqldf

De nombreux utilisateurs de R sont plus à l’aise avec le langage SQL que le R. Cette fonction vous permet d’écrire du code SQL dans R studio pour sélectionner vos éléments de données.

• Le paquet de janitor

Ce package est capable de rechercher des doublons sur plusieurs colonnes et de créer facilement des colonnes conviviales à partir de votre cadre de données. Il a même une fonction get_dupes () pour rechercher des valeurs en double parmi plusieurs lignes de données. Si vous souhaitez dédupler vos données de manière plus avancée, par exemple en trouvant différentes combinaisons ou en utilisant la logique floue, vous souhaiterez peut-être plutôt utiliser un outil de déduplication.

• Le package splitstackshape

Il s’agit d’un package plus ancien qui peut fonctionner avec des valeurs séparées par des virgules dans une colonne de données. Utile pour la préparation d’enquêtes ou d’analyses de texte.
R a un grand nombre de paquets et cet article ne touche vraiment qu’à la surface de ce qu’il peut faire. Comme de nouvelles bibliothèques apparaissent tout le temps, il est important de faire vos recherches et d’en obtenir les bonnes avant de commencer tout nouveau projet.

data science vs big data

Data science vs Big Data

Dans un univers où «Big Data» et «Data Science» sont ultra présents dans les réseaux sociaux liés à la technologie, les termes ont-ils finalement atteint la saturation de l’intérêt public? Tandis que l’utilisation de quantités de données massives est devenue une pratique courante, le rôle de la «science des données» remplace-t-il le battage médiatique du «Big Data»?

Les recherches

L’informatique en mode Cloud a commencé a éclaté à la fin de 2007 et les réseaux sociaux au début 2009.  Recherches internationales en anglais sur les réseaux sociaux et le cloud computing via Google Trends.
Pourtant, alors que l’expression «réseaux sociaux» a augmenté de manière linéaire au cours de la décennie. «L’informatique Cloud» a suivi une trajectoire très différente, culminant en mars 2011. Diminuant jusqu’à la fin de 2016 et se stabilisant depuis trois ans.

Il parrait que l’idée de louer de la puissance de calcul dans le «Cloud» soit devenue si probable que nous n’en discutons même plus. Même si les réseaux sociaux, malgré leurs omnipotences, continuent d’attirer notre attention. La phase de recherche la plus populaire au cours des 12 derniers mois a été «marketing sur les réseaux sociaux». Refléchissant le pouvoir sans limites des géants numériques en matière de contrôle du flux continu d’attention tant convoité par les entreprises. Il est intéressant de savoir que «les réseaux sociaux» et «sur les médias sociaux» sont les deux recherches les plus populaires du monde entier. Reflétant le fait que malgré leur apparente omniprésence. Les médias sociaux restent un nouveau concept pour beaucoup de la population cosmopolite mondiale.

Les termes

Le terme désormais répandu de «big data» commence sa ascension fulgurante avec la chute libre de l’informatique en cloud. laissant penser que l’attention du public sur la location de matériel informatique a été rapidement remplacée par la façon dont toute cette puissance informatique était utilisée. Pour analyser d’énormes jeux de données.
Par contre, la «science des données» et «l’apprentissage en profondeur» décollent en 2013 et s’accélèrent en 2014. Il est intéressant de comprendre que malgré l’explosion markovienne de l’apprentissage en profondeur ces dernières années. L’intérêt pour cette requête semble s’être stabilisé, suggérant peut-être que nous recherchons maintenant davantage les applications individuelles de l’apprentissage en profondeur que la phrase elle-même.

Une recherche Web internationale en anglais sur «data science», «deep learning» et «big data» via Google Trends.

De manière plus simple, la «science des données» a dépassé le «big data» en termes de volume total de recherche. L’informatique en cloud a cédé la place au big data à ce que nous faisons avec tout ce matériel, mais l’accent a également été mis sur le regroupement d’énormes groupes de données au profit de personnes et de processus donnant un sens à toutes ces données. Bien qu’il ne soit qu’une pure coïncidence, il est cool de noter que la science des données et l’apprentissage en profondeur ont rapidement gagné en popularité juste après les révélations d’Edward Snowden en juin 2013, soulevant la question de savoir si la sensibilisation accrue du public à l’exploration de données avait suscité un intérêt accru pour ces domaines.

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Enfin, en fusionnant tous ces termes sur le même calendrier. Et en ajoutant «l’intelligence artificielle» à l’ensemble.Plusieurs tendances clés se dégagent.

Dans le monde entier, le Web en anglais recherche chacun des termes via Google Trends. La plus probante est que l’intérêt de la cherche pour le cloud computing à son apogée a surpassé tous les termes au cours des 15 dernières années. La seconde est que l’attention portée pour la recherche dans l’expression «intelligence artificielle» . A chuté et a recommencé à augmenter en 2014 avec le début de la renaissance actuelle de l’IA. Les recherches sur l’IA, intelligence artificielle, commencent vraiment à s’accélérer en 2017, au même titre que les recherches sur «l’apprentissage en profondeur».

La selection naturelle

Ceci est inquiétant dans le registre où il suggère que, pour le grand public, ces avancées neuronales s’éloignent de plus. en plus de leurs fondements mathématiques «d’apprentissage en profondeur» pour revenir à la conquête de l’IA par la science-fiction. Au fur et à mesure que cette transition se renforce, il est à craindre que le public considère ces créations comme plus que de simples équations statistiques codifiées dans un logiciel et, encore une fois, comme des incarnations en silicium d’une nouvelle forme de vie artificielle. Cela fait craindre un nouvel hiver de l’IA alors que l’imagination grandissante du public. commence à entrer en collision avec la réalité primitive des avancées actuelles.
En résumé, il est instructif de voir comment le public a intériorisé la révolution des données des 15 dernières années, de la location de matériel à la sélection de données en passant. par les personnes et les processus qui régissent notre compréhension fondée sur les données. Il semble que nous n’ayons pas. encore capté l’imagination du public, comme le faisait l’informatique en cloud ou peut-être que le vocabulaire actuel s’est trop fragmenté.

 

 

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Top 10 Des Meilleurs Outils du Data Scientist. GRATUIT

L’évolution et l’importance croissantes de l’analyse de données les entreprises ont généré de nombreuses opportunités dans le monde entier. Aujourd’hui il est de plus en plus difficile de sélectionner les meilleurs outils d’analyse de données, car les outils open source sont plus populaires, plus accessible et plus performants que les version payantes. On dénombre de nombreux outils open source qui ne nécessitent pas beaucoup voir aucun codage et parviennent à fournir de meilleurs résultats que les versions payantes. En effet on trouve entre autres R pour le data mining et Tableau public, ou encore Python pour la visualisation de données. 

1.Python

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Python est un langage de script orienté objet qui est facile à apprendre et comprendre, open source. C’est aussi un langage simple à maintenir et qui est un outil open source gratuit. Il a été développé par Guido van Rossum à la fin des années 1980 et prend en charge les méthodes de programmation fonctionnelles et structurées.
Python est facile à interpreter car il est très similaire à JavaScript, ou encore PHP. De plus, Python dispose de très bonnes bibliothèques de machine learning telles que Theano, Scikitlearn, Tensorflow et Keras. Un autre trait important de Python est qu’il peut être assemblé sur n’importe quelle plate-forme. On pourra citer en exemple SQL Server, une base de données MongoDB ou bien JSON. Python peut aussi très bien gérer les données texte pour tout ce qui est NLP.

2. R

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Le langage R est le principal outil d’analyse du secteur et largement utilisé pour les statistiques et la modélisation de données. Il peut facilement gérer vos données et de les visualiser de différentes manières. R a dépassé SAS à bien des égards, surtout en termes de capacité de données, de performances et de résultats. R compile et fonctionne sur une grande variété de plates-formes, comme UNIX, Windows et MacOS. Il contient plus de 10000 packages et vous permet de parcourir les packages par catégories. Le langage R propose également des outils pour installer automatiquement tous les packages selon les besoins de l’utilisateur, lesquels peuvent également être bien assemblés avec Big Data.

3. Tableau Public

Tableau logo

Tableau Public est un outil gratuit qui connecte toutes les sources de données, qu’il s’agisse de Microsoft Excel, de Data Warehouse d’entreprise, ou de données Web, et crée des visualisations de données. Il peut notamment créer des cartes, des tableaux de bord. Il offre  des mises à jour en temps réel présentées sur le Web. Ils peuvent également être partagés via les médias sociaux ou avec le client. Tableau Public permet l’accès pour télécharger le fichier dans différents formats. Si vous voulez exploiter la puissance de Tableau, alors il vous faudra avoir une très bonne source de données. Les capacités Big Data de Tableau les rendent importants et permettent d’analyser et de visualiser les données mieux que tout autre logiciel de visualisation de données du marché.

4. SAS

Image associée

SAS est un environnement et un langage de programmation pour la manipulation de données. C’est un pionnier dans le domaine de l’analyse. Mis au point par le SAS Institute en 1966 et perfectionné dans les années 1980 et 1990. SAS est très facilement accessible, gérable et peut analyser des données provenant de n’importe quelle source. En 2011, SAS a lancé un large éventail de produits pour l’intelligence client et de nombreux modules SAS pour l’analyse Web, les médias sociaux et le marketing, largement utilisés pour établir le profil des clients actuels et potentiels. Il peut également prévoir leurs comportements, gérer et optimiser les communications.

5. Excel

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Excel est un outil analytique très populaire et largement utilisé dans quasiment tous les domaines. Certes c’est un outil assez basic mais sa simplicité et son efficacité en font un outil redoutable dans le monde de la science des données. Que vous soyez un expert en SAS, R ou Tableau, vous aurez toujours utiliser Excel. Excel est preponderant lorsque des analyses sont nécessaires sur les données internes du client. Il analyse la tâche complexe qui résume les données avec un aperçu des tableaux croisés dynamiques qui permet de filtrer les données selon les besoins du client. Excel propose l’option d’analyse commerciale avancée qui facilite la modélisation en offrant des options prédéfinies telles que la détection automatique des relations, la création de mesures DAX et le regroupement temporel.

6. Apache Spark

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En 2009, l’Université de Californie en collaboration avec AMP Lab de Berkeley, ont développé Apache. Apache Spark est un moteur de traitement de données rapide à grande échelle. Il peut exécuter des applications dans des clusters Hadoop 100 fois plus rapidement en mémoire et 10 fois plus rapidement sur disque que les anciens process. Spark est également connu pour les pipelines de données et le développement de modèles d’apprentissage automatique.
Spark inclut également une bibliothèque, MLlib, qui fournit un ensemble progressif d’algorithmes machine pour les techniques répétitives de science des données telles que la classification, la régression, le filtrage collaboratif, la mise en cluster.

7. RapidMiner

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RapidMiner est une superbe plate-forme intégrée de science des données développée par la société du meme nom, RapidMiner, qui effectue l’analyse prédictive et d’autres analyses avancées telles que l’exploration de données, l’analyse de texte, l’apprentissage automatique et l’analyse visuelle, sans aucune programmation. Le RapidMiner peut s’intégrer à n’importe quel type de source de données. On recense parmi d’autres  Access, Excel, Microsoft SQL, les données Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase. Cet outil est très puissant et peut générer des analyses basées sur des processus réels. paramètres de transformation des données de vie, c’est-à-dire que vous pouvez contrôler les formats et les ensembles de données pour une analyse prédictive.

8. KNIME

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En janvier 2004 une équipe d’ingénieurs en logiciels de l’Université de Constance développe KNIME. KNIME est un des outils d’analyse open source les plus utilisd au monde. C’est un outil de génération de rapports et d’analyse intégrée qui vous permettent d’analyser et de modéliser les données par programmation visuelle. Il intègre divers composants pour l’exploration de données et l’apprentissage automatique via son concept de pipeline modulaire.

9. QlikView

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Le QlikView possède de nombreuses fonctionnalités uniques, telles que la technologie brevetée et un traitement de données en mémoire, qui exécute le résultat très rapidement pour les utilisateurs finaux et stocke les données dans le rapport lui-même. L’association de données dans QlikView est automatiquement conservée et peut être compressée à près de 10% de sa taille d’origine. La relation entre les données est visualisée à l’aide de couleurs: une couleur spécifique est donnée aux données associées et une autre couleur aux données non associées. Open source.

10. Splunk

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Splunk est un outil d’analyse et de minage des données générées par ordinateur. Le Splunk extrait toutes les données des logs et offre un moyen rapide de les parcourir. Un utilisateur peut extraire toutes sortes de données et effectuer toute sorte d’operations statistiques intéressantes, puis les présenter sous différents formats.

Données Structurées et non Structurées : Tout ce qu’il faut savoir

L’une des caractéristique du Big Data est la variété. Cette variété concerne plusieurs niveaux et un des éléments est la variété des données. Dans cet article, nous allons étudier les deux types de données : Données structurées et non structurées.

Données structurées

Données Structurées

Données Structurées

Le terme données structurées signifie généralement des données ayant une typologie, format et longueur définies. On peut citer quelques exemples de données structurées :

  • Nombres
  • Dates
  • Chaînes de caractère

Plusieurs chercheurs spécialisés en Big Data affirment que ce type de données (structurées) représente environ 20% des données existants. Cependant, les données structurées sont les données les plus manipulées et sont généralement stocké dans des bases de données relationnelles.

Très souvent, on utilise le langage SQL pour interroger ces données.

Dans les entreprise, on collecte des données structurées à partir de différentes sources comme les CRM et les ERP.

Les sources des données structurées

Les sources de données structurées sont divisées en deux catégories:

1 – Données généré par ordinateur :

Ce sont les données générées automatiquement par la machine sans aucune intervention humaine.

Les données structurées générées par ordinateur inclus les éléments suivants :

  • Données de capteur: par exemple les étiquettes d’identification par radiofréquence, dispositifs médicaux et données GPS. On peut ici prendre l’exemple du suivi des conteneurs de produits d’un endroit à un autre. Lorsque l’information est transmise par la puce, elle peut aller sur un serveur et pour être analysé. Les entreprises s’intéressent à cela pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement
    et contrôle des stocks.
  • Données de point de vente: lorsque le caissier scanne le code barre de tout produit, toutes les données associées à ce produit sont générées. Si on regarde le nombre de produits vendus par jour, on se rend compte de la quantité énorme de données générées.
  • Données financières: les systèmes financiers utilisent des règles prédéfinies pour automatiser les processus et ainsi générées des données. Par exemple, les données sur les actions contiennent des données structurées comme le code (ISIN) de l’entreprise et la valeur en dollars ou en euro.

2- Généré par l’homme:

Il s’agit des données générées par des humains en interaction avec l’ordinateur lors de saisie par exemple.

Les données structurées générées par l’homme inclus les éléments suivants :

  • Données de saisie: Il s’agit des données qu’un humain pourrait entrer dans un ordinateur en utilisant un clavier par exemple. 
  • Données de flux de clics: à chaque fois que vous visiter un site sur internet, lorsque vous cliquer sur un lien, vous générer des données. Ces données peuvent être analysées pour comprendre le comportement des visiteurs du site.
  • Données relatives au jeu: chaque mouvement que vous effectuez dans un jeu peut être enregistré. Cela peut être utile pour comprendre comment les utilisateurs finaux se déplacent dans une portefeuille de jeux.

 

Données non structurées

Données Non Structurées

Données Non Structurées

Les données non structurées sont des données qui ne suivent ni une typologie ni un format précis. Comme dit précédemment, 80% des données disponibles sont non structurées.
Les données non structurées c’est donc l’énorme majorité des données que vous rencontrerez. Cependant, jusqu’à récemment, la technologie ne permettait pas vraiment d’exploiter ces données à part les stocker ou les analyser manuellement.

Sources des données non structurées

La bonne nouvelle est que les données non structurées sont partout !

Tout comme pour les données structurées, les données non structurées sont générées par l’ordinateur ou par l’homme.

1 – Données généré par ordinateur :

Voici quelques exemples de données générés par la machine :

  • Images satellite: Cela comprend les données météorologiques, les données récupérées par les états dans le cadre de la surveillance par satellite. Google Earth est un excellent exemple.
  • Données scientifiques: Cela inclut les images sismiques, les données atmosphériques et physique des hautes énergies.
  • Photographies et vidéo: les données générées par les systèmes de vidéo surveillance par exemple.
  • Données radar

2 – Généré par l’homme:

Voici quelques exemples de données générés par l’homme :

  • Texte interne à votre entreprise: par exemple, le contenu texte dans les procédures, documentations et échanges d’email. 
  • Médias sociaux: Toutes les données générées sur les réseaux sociaux comme les commentaires sur YouTube ou les “likes” sur Instagram ou encore les tweets.
  • Données mobiles: Les messages textes (SMS) ou les données de localisation.
  • Contenu du site: Par exemple, le contenu de ce blog que je produit.

Qualité des données : Quels critères ?

Bonjour les Data Scientist ! Dans cet article, j’ai envie de vous exposer la notion de qualité des données qui est très importantes. Il faut absolument connaitre tous les critères de la qualité des données avant même de penser aux modèles de Machine Learning. 

Souvent, vous entendrez que la clé d’un bon modele de Machine Learning est la qualité des données utiliser pour l’entrainer. Donc, aujourd’hui je vais vous aider a déterminer la qualité de ces données en vous donnons les critères clés à vérifier.

Donc, allons directement voir les critères de qualité des donnes.

Validité

Le premier critère est le degré de conformité des données aux règles ou contraintes définies. Ces contraintes concernent :

  1. Les types de données: les valeurs d’une colonne doivent être d’un type de données particulier, par exemple, numérique, date, etc.
  2. Contraintes de plage: par exemple, les nombres doivent être compris dans une plage donnée.
  3. Contraintes obligatoires : par exemple certaines colonnes ne peuvent pas être vide. 
  4. Unicité: un champ ou plusieurs champs combinés doit être unique dans un dataset.
  5. Clé étrangère : comme pour les bases de données relationnelles, la colonne de clé étrangère ne peut pas avoir une valeur qui n’existe pas dans la clé primaire référencée.
  6. Motifs d’expression régulière: concernent des champs de textes doivent respecte un format précis. Exemple les numéros de téléphone qui doivent respecte le format (+33) 6 66 66 66 66.
  7. Validation entre champs: concernent des conditions qui doivent être remplies. Par exemple, un date de décès ne pas être avant une date de naissance de la même personne.

Précision

Ici la première des choses à avoir en tête est la différence entre exactitude et validité. Par exemple, dire que vous vivez en Europe est, certes, vrai. Cependant, cette réponse n’est pas précise.

Donc, ce qu’on doit vérifier est la précision des données et non seulement leurs exactitudes.

Cette tache n’est clairement pas simple. Car définir toutes les valeurs valides possibles permet de repérer facilement les valeurs non valides, cela ne signifie pas pour autant qu’elles sont exactes et encore moins qu’elles sont précis.

Complétude

On est souvent confrontes à cette problématique des valeurs manquantes qui rend nos données incomplets.

On peut atténuer cette problématique en nous assurant d’utiliser une bonne source de données. Il est possible de résoudre ce problème en discutant directement avec les propriétaires des données. Par exemple, dans une société d’assurance on peut avoir des contrats d’assurance manquants dans la base de donnes mais le service commercial a ses propres systèmes ce qui permettra de retrouver toutes les données manquantes.

Cohérence

qualité de données Cohérence ou Incohérence ?

Cohérence ou Incohérence ?

Ici, on parle du degré de cohérence des données, dans le même dataset ou entre plusieurs datasets.

Une incohérence est le fruit a deux ou plusieurs données contradictoire dans le même dataset.

Par exemple, dans une base de donnes, on ne peut pas avoir un enfant de 8 ans dont le statut marital est divorce. Incohérence !!

Uniformité

Dans un dataset les donnes doivent utiliser les mêmes normes. Par exemple les mêmes unités de mesure.

Le poids peut être entré en livres ou en kilos. La date peut suivre le format européen ou le format américain. 

Evitez de mélanger plusieurs unités de mesures dans le mêmes dataset.

 

clustering

K-means: Definition & Avantages / Inconvénients

Le clustering K-means est l’un des algorithmes de machine learning non supervisés les plus facile à comprendre et à utiliser. Aujourd’hui cet algorithme est l’un des plus répandus.
D’habitude, les algorithmes non supervisés font des inférences à partir de jeux de données en se servant uniquement des vecteurs d’entrée sans faire référence à des résultats connus ou étiquetés.
Les K-means est une technique de classification par apprentissage automatique utilisée pour simplifier des ensembles de données volumineux en ensembles de données simples et plus petits. Des modèles distincts sont évalués et des ensembles de données similaires sont regroupés. La variable K représente le nombre de groupes dans les données. Dans cet article nous allons évaluer les avantages et les inconvénients de l’algorithme de classification K-means pour vous aider à évaluer les avantages de l’utilisation de cette technique de classification.

Avantages:

  • Simple:

Il est facile d’implémenter k-means et d’identifier des groupes de données inconnus à partir d’ensembles de données complexes. Les résultats sont présentés de manière rapide.

  • Flexible:

L’algorithme K-means s’adapte aux divers changements de vos données. En cas de souci, l’ajustement du segment de cluster permettra d’apporter rapidement des modifications nécessaires à l’algorithme.

  • Convient aux gros data sets:

K-means convient à un grand nombre d’ensembles de données et est calculé beaucoup plus rapidement que le plus petit. Il peut également produire des clusters plus élevées.

  • Efficace:

L’algorithme utilisé permet de partitionner les gros de datasets. Son efficacité est fonction de la forme des clusters. Les K-Means fonctionnent bien dans les clusters hyper-sphériques.

  • Complexité temporelle:

La segmentation en K-Means est linéaire en nombre d’objets de données, ce qui augmente le temps d’exécution. Il ne faut pas plus de temps pour classer des caractéristiques similaires dans des données telles que des algorithmes hiérarchiques.

  • Clusters proches:

Comparées aux algorithmes hiérarchiques, les k-Means produisent des clusters plus serrées, en particulier avec les clusters globulaires.

  • Facile à interpréter:

Les résultats sont très faciles à interpréter. K-Means génère des descriptions de cluster sous une forme minimisée pour maximiser la compréhension des données.

  • Faible coût de calcul:

Comparée à l’utilisation d’autres méthodes de classification, une technique de classification k-means est rapide et efficace en termes de coût de calcul, en effet sa complexité est O (K * n * d).

  • Précision:

L’analyse par K-means améliore la précision de la classification et garantit que des informations sur un domaine de problème particulier sont disponibles. La modification de l’algorithme k-means basé sur ces informations améliore la précision des clusters.

  • Clusters sphériques:

Ce mode de regroupement fonctionne très bien lorsqu’il s’agit de clusters sphériques. Il fonctionne avec une hypothèse de distributions conjointes de caractéristiques puisque chaque cluster est sphérique. Toutes les caractéristiques ou tous les caractères des clusters ont la même variance et sont indépendants les uns des autres.

Inconvénients:

  • Ensemble non optimal de clusters:

K-means ne permet pas de développer un ensemble optimal de clusters et vous devez choisir les clusters avant pour des résultats effectifs.

  • Manque de cohérence:

Le clustering K-means donne des résultats variables sur différentes exécutions d’un algorithme. Un choix aléatoire de modèles de clusters produit différents résultats, ce qui entraîne une incohérence.

  • Effet uniforme:

Il produit un cluster de taille uniforme même lorsque les données d’entrée ont des tailles différentes.

  • Ordre des valeurs:

La façon dont les données sont ordonnées lors de la construction de l’algorithme affecte les résultats de l’ensemble de données.

  • Limitation des calculs:

Lorsqu’il s’agit d’un grand ensemble de données, l’application d’une technique de dendrogramme fera planter l’ordinateur en raison de la charge de calcul et des limites de mémoire dynamique.

  • Traiter les données numériques:

l’algorithme K-moyennes ne peut être exécuté que dans des données numériques.

  • Fonctionne sous certaines conditions:

La technique de groupement K-means suppose que nous traitons avec des clusters sphériques et que chaque cluster a des nombres égaux pour les observations. Les hypothèses sphériques doivent être satisfaites. L’algorithme ne peut pas fonctionner avec des clusters de taille inhabituelle.

  • Spécifiez les valeurs K:

pour que la classification par K-moyennes soit efficace, vous devez spécifier le nombre de clusters (K) au début de l’algorithme.

  • Problèmes de prédiction:

Il est difficile de prévoir les valeurs k ou le nombre de clusters . Il est également difficile de comparer la qualité des clusters produites.

Conclusion: 

La classification K-means est une technique largement utilisée pour l’analyse par clusters de données. Cet algorithme est simple à comprendre. En outre, il fournit des résultats d’entraînement rapidement.
Cependant, ses performances ne sont généralement pas aussi compétitives que celles des autres techniques de classification sophistiquées, car de légères variations dans les données pourraient entraîner une variance des résultats élevée.
De plus, les clusters sont supposées être sphériques et de taille égale, ce qui peut réduire la précision des résultats Python en clusters à moyennes moyennes.
Quelle est votre expérience avec le regroupement K-signifie en apprentissage automatique?
S’il vous plaît partager vos commentaires ci-dessous.

 

Mathématiques essentielles pour la Data Science

Les mathématiques représentent la base de toute discipline scientifique. Presque tous les concepts de Data Science et Machine Learning reposent sur des bases mathématiques.

Dans votre apprentissage des techniques, algorithmes et langages de programmation en vue de devenir Data Scientist ou d’approfondir vos connaissance, il ne faut pas OUBLIER les mathématiques.

Il est souvent préférable de connaitre les dessous des algorithmes que vous utiliserez que d’être un simple exécutant. Par conséquent, une solide compréhension des mathématique vous donnera un avantage concurrentiel parmi vos pairs.

Considérons un développeur ou un analyste. Ils peuvent traiter un grand nombre de données et d’informations, mais ils sont pas intéressés par une modélisation de ces données. Souvent, l’accent est mis sur l’utilisation des données pour un besoin immédiat plutôt que sur une exploration scientifique approfondie.

La Data Science, en revanche, devrait s’intéresser aux modèles et ainsi suivre un processus scientifique. Le processus scientifique est le suivant :

  • Modéliser un processus en sondant la dynamique sous-jacente
  • Construire des hypothèses
  • Mesurer la qualité de la source de données
  • Quantifier l’incertitude
  • Identifier le modèle caché à partir des données analysées
  • Comprendre les limites du modèle

La Data Science est applicable à, presque, tous les domaines. Ainsi, elle peut traiter des problèmes aussi divers que le diagnostic du cancer et l’analyse du comportement social.

Cela donne la possibilité d’un tableau vertigineux d’objets mathématiques à n dimensions, de distributions statistiques, de fonctions d’optimisation, etc.

Dans le reste de l’article, je vous fourni les notions qu’il faut maitriser pour faire partie des meilleurs Data Scientists.

Fonctions, variables, équations et graphiques

Fonction Mathématique

Fonction Mathématique

Cette partie couvre les bases mathématiques, de l’équation au théorème binomial :

  • Logarithme, fonctions exponentielles, fonctions polynomiales, nombres rationnels
  • Géométrie, identités trigonométriques
  • Inégalités
  • Nombres réels et complexes, propriétés de base
  • Graphique, coordonnées cartésiennes et polaires
  • Séries, suites

Cas d’utilisation

Si vous souhaitez comprendre comment une requête s’exécute rapidement dans une base de données contenant des données massives triée, vous rencontrerez le concept de «recherche binaire».

Pour en comprendre ce concept, vous devez comprendre les logarithmes et la récurrence.

Ou, si vous souhaitez analyser une série temporelle, vous pouvez rencontrer des concepts tels que «fonctions périodiques».

Statistiques

Statistiques

Statistiques

Apprendre et maîtriser les concepts statistique et probabiliste est un pré-requis quand on parle de Machine Learning. Chaque Data Scientist doit avoir de solide connaissance en statistique.

De nombreux Data Scientists considèrent en fait que le Machine Learning  n’est qu’un apprentissage statistique.

Bien évidement c’est un sujet très vaste et une planification et organisation sont essentielles pour couvrir les concepts les plus importants :

  • Statistiques descriptives, variance, covariance, corrélation
  • Probabilité de base, espérance, calcul de probabilité, théorème de Bayes, probabilité conditionnelle
  • Fonctions de distribution de probabilité
  • Échantillonnage, mesure, erreur, génération de nombres aléatoires
  • Tests d’hypothèses, tests A / B, intervalles de confiance, valeurs p
  • ANOVA, test t
  • Régression linéaire, régularisation

Mathématiques discrètes

Mathématiques discrètes

Mathématiques discrètes

Les Mathématiques discrètes sont rarement cité quand on parle de Data Science. Et pourtant les mathématiques discrètes sont au cœur des systèmes informatiques modernes.

Vous devez connaitre les concepts de Maths discrète d’algorithmes et de structures de données dans un projet d’analyse :

  • Ensembles, sous-ensembles, ensembles d’alimentation
  • Fonctions de comptage, combinatoire, comptabilité
  • Techniques de preuve de base: induction, preuve par contradiction
  • Bases de la logique inductive, déductive et propositionnelle
  • Structures de données de base: piles, files d’attente, graphiques, tableaux, tables de hachage, arbres
  • Propriétés du graphique: composants connectés, degré, concepts de débit maximal / minimum de coupe, coloration du graphique
  • Relations de récurrence et équations
  • Croissance des fonctions et concept de notation O (n)

 

Algèbre linéaire

Algèbre linéaire

Algèbre linéaire

Pour comprendre le fonctionnement des algorithmes de Machine Learning sur un flux de données afin de créer un aperçu, l’algèbre linéaire est essentielle.

Vous avez certainement déjà eu des suggestions d’amis sur Facebook ou des recommandations de video sur YouTube, en passant par le transfert de votre selfie vers un portrait à la Salvador Dali utilisant l’apprentissage par transfert en profondeur. Tous ces exemples implique des matrices et une algèbre matricielle.

Les notions que vous devez apprendre :

  • Propriétés de base de la matrice et des vecteurs: multiplication scalaire, transformation linéaire, transposition, conjugaison, rang, déterminant
  • Produits internes et externes, règle de multiplication de matrice et divers algorithmes, matrice inverse
  • Concept de factorisation matricielle / décomposition de LU, élimination de Gauss / Gauss-Jordan, résolution du système d’équation linéaire Ax = b
  • Matrices spéciales: matrices carrées, matrices d’identité, matrices triangulaires, idées sur les matrices creuses et denses, vecteurs unitaires, matrices symétriques, matrices hermitiennes, asymétriques et unitaires
  • Valeurs propres, vecteurs propres, diagonalisation, décomposition en valeurs singulières
  • Espace vectoriel, base, étendue, orthogonalité, orthonormalité, moindre carré linéaire

Cas d’utilisation

  • Pour faire une analyse en composantes principales on utilise la décomposition en valeurs singulières pour obtenir une représentation de dimension compacte du jeu de données avec moins de paramètres. 
  • Les algorithmes de réseau de neurone utilisent des techniques d’algèbre linéaire pour représenter et traiter les structures de réseau et les opérations d’apprentissage.

 

Calcul

Calculs

Calculs

Le calcul apparaît partout en Data Science et en apprentissage automatique et plus globalement derrière tous les programmes et algorithmes. 

Les calculs se cachent derrière la solution analytique d’apparence simple d’un problème des moindres carrés ordinaires en régression linéaire ou intégrée à chaque propagation en retour de votre réseau de neurones pour apprendre un nouveau motif.

Si vous deviez vos concentrer que sur les concepts essentielles, apprenez ces sujets :

  • Fonctions de variable unique, limite, continuité, différentiabilité
  • Théorèmes de valeur moyenne, formes indéterminées, règle de L’Hospital
  • Maxima et minima
  • Produit et chaîne règle
  • Série de Taylor, concepts de sommation / intégration de séries infinies
  • Théorèmes fondamentaux et de valeur moyenne du calcul intégral, évaluation d’intégrales définies et impropres
  • Fonctions bêta et gamma
  • Fonctions de variables multiples, limite, continuité, dérivées partielles
  • Bases des équations différentielles ordinaires et partielles

 

Thèmes d’optimisation et de recherche opérationnelle

recherche opérationnelle

recherche opérationnelle

Ces concepts sont très pertinents car une compréhension de base de ces techniques puissantes peut être fructueuse dans la pratique du Machine Learning.

Pratiquement tous les algorithmes de Machine Learning visent à minimiser un type d’erreur d’estimation soumis à diverses contraintes, ce qui constitue un problème d’optimisation.

Vous devez à minima vous intéresser à ces sujets:

  • Bases de l’optimisation
  • Formuler le problème d’optimisation
  • Maxima, minima, fonction convexe, solution globale
  • Techniques d’optimisation randomisée: escalade, recuit simulé, algorithmes génétiques
  • Programmation linéaire, programmation entière
  • Programmation par contraintes, problème de sac à dos
12 meilleurs livres de Data Science

9 Meilleurs Livres de Data Science en 2019

Dans cet article, je vous propose une liste de livres qui vous permettront de développer vos compétences en Data Science. Les sujets traités vont de la programmation Python et R à l’apprentissage automatique en passant par les mathématiques et les statistiques.

Allons, donc, voir vos prochains livres de chevet !

1 – Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Les tendances montrent que Python est toujours le langage principal de la Data Science et du Machine Learning.

Le livre Python Data Science Handbook est une excellente référence pour renforcer les compétences en Python.

On vous demandera souvent aux Data Scientists de travailler sur de nombreuses tâches, mais le nettoyage et la manipulation des données restent la tache qui prend la plus grande partie du temps.

Ce livre est une référence parfaite à garder sous la main pour les tâches fréquentes de manipulation de données principalement utilisant pandas.

Parmi les sujets traités dans ce livre:

  • Shell IPython
  • Numpy
  • Manipulation des données avec pandas
  • Visualisations de données avec Matplotlib
  • Machine Learning avec Scikit-Learn

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2 – Think Python

Think Python

Think Python

Si vous débutez avec Python, ce livre est fait pour vous.

Si vous avez un bon niveau en Python, ce livre est pour vous aussi.

Think Python traite toutes les bases de Python, des bases des structures et fonctions de données aux sujets plus avancés tels que les classes et l’héritage.

Dans ce livre, vous verrez en plus de la présentation des concepts clés, des cas d’études concrets. C’est un excellent moyen pour comprendre et assimiler de nouveaux concepts.

Parmi les sujets traités dans ce livre :

  • Les fonctions
  • Itération
  • Structures de données
  • Des dossiers
  • Des classes
  • Les méthodes
  • Héritage

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3 – R for Data Science

R for Data Science

R for Data Science

une bonne maîtrise de R vous permettra de vous “vendre” facilement auprès des employeurs. R est une compétence très recherchée.

R dispute avec Python la place du premier langage de programmation pour la Data Science.

Une étude récente menée par des Data Scientists a montré que 52,1% des Data Scientists répondants au sondage utilisent R, un peu moins de 52,6% utilisant Python.

Ce livre est parfait pour développer vos compétences en programmation statistique avec R.

Il couvre toutes les bases de R allant d’un niveau débutant aux sujet les plus avancés.

Ce livre est une excellente référence générale qui doit accompagner tout développeur R ou Data Scientist !

Les sujets abordés dans le livre :

  • Exploration
  • La programmation
  • La modélisation
  • La communication

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4 – Advanced R

Advanced R

Advanced R

Si vous voulez vraiment vous distinguer en tant qu’utilisateur R et impressionner les employeurs, Advanced R est une excellente ressource.

Il couvre tout, des fondations aux structures de données, à la programmation orientée objet et au débogage, à la programmation fonctionnelle et au code de performance.

Si vous avez une connaissance avancée de R et pouvez penser au code de niveau de production, vous vous rendrez immédiatement plus attrayant pour les employeurs potentiels.

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5 – Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning


Ce livre est l’un des meilleurs livres d’introduction au Machine Learning.  l fournit des explications faciles pour comprendre des concepts de base et donne des exemples de code avec R.

Il couvre également les bases des modèles linéaires de manière approfondie.

Connaitre ces bases vous permettra de couvrir la major partie des problématiques ou questions posés pendant les entretiens d’embauche.

Les sujets abordés dans le livre :

  • Sélection de fonctionnalité
  • Régression polynomiale
  • Méthodes basées sur des arbres
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé

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6 – The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning


Si vous souhaitez accélérer votre carrière dans le Machine Learning, vous devez bien maîtriser plus que les bases. Vous devez maîtriser les sujets avancés.

Ce livre est la ressource idéale pour amener vos compétences en Machine Learning à un niveau supérieur.

C’est l’un des livres les plus complets sur le Machine Learning.

Dans ce livre vous trouverez tout les concepts du Machine Learning, des méthodes linéaires aux réseaux de neurones, en passant par les forêts aléatoires.

C’est un peu plus mathématique que les autres livres, donc pour approfondir la compréhension des concepts c’est le TOP.

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7 – Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms


Si vous souhaitez bien comprendre les algorithmes de Machine Learning, ce livre est un excellent choix.

Il est divisé en sections de plus en plus complexes:

  • Bases
  • De la théorie aux algorithmes
  • Modèles de Machine Learning
  • Théorie avancée

C’est un excellent moyen d’acquérir une bonne compréhension des concepts de Machine Learning est de les implémenter.

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8 – Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Ce livre a été rédigé à partir de plusieurs cours de Stanford sur l’exploration de données à grande échelle.

Dans ce livre, on parle essentiellement de Data Mining.

Parmi les sujet abordés dans le livre :

  • Mapreduce
  • Exploitation de data stream
  • Systèmes de recommandation
  • Exploitation de graphiques de réseaux sociaux
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Machine Learning à grande échelle

 

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9 – Think Stats

Think Stats

Think Stats



En tant que Data Scientist ou Data Analyst,  vous devez maîtriser les probabilités et les statistiques.

Les modèles de Machinea Learning sont basés sur des principes fondamentaux de la théorie des probabilités.

Donc, pendant vos entretiens d’embauche attendez vous a quelques questions sur les probabilités et les statistiques. 

Ce livre n’est pas destiné aux mathématiciens ou statisticiens, il utilise donc une approche pratique pour expliquer les concepts mathématiques.

Les sections sont courtes et faciles à lire, vous pourrez donc travailler rapidement à travers des exemples.

Ce livre aborde, entre autres, les sujets suivant :

  • Statistiques descriptives
  • Fonctions de distribution cumulatives
  • Distributions continues
  • Probabilités
  • Opération et distributions
  • Tests d’hypothèses
  • Estimation
  • Corrélation

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