la Data Science

    L’apprentissage de la Data Science en 7 étapes

    L’analyse les données et la résolution des problèmes est le cœur de la Data Science.

    Dans cet article, vous allez savoir les étapes à suivre pour devenir un Data Scientist ou scientifique de données .  Nous allons voir les concepts de l’ingénierie de données comme la manière de recueillir et de transformer les données, d’extraire et de classifier les données, et de visualiser les données.

    Apprendre à analyser les données

    1. L’analyse de données

    L’analyse des données est l’une des clés principales de la Data Science et donc, il faut la comprendre avant tout. La première étape de la Data-Science consiste à comprendre comment analyser efficacement les données.

    Pour analyser efficacement vos données, vous devez apprendre d’abord à:

    • Analyser les données à l’aide d’Excel,
    • A effectuer une analyse de base à partir de feuilles de calcul, qui sont des données  scientifiques,
    • Se renseigner sur les outils utilisés pour l’analyse des données,
    • A programmer des tests statistiques avec Python, de la base de données jusqu’à l’étape de traitement et de planification.

    Ce qui précède  signifie que vous devez Apprendre au moins les statistiques et l’algèbre linéaire au niveau de base!

    Analyse des données-Mathematiques et statistiques

     

    2. Nettoyage des données

    Dans cette partie, vous allez voir les différents types de données, y compris les données brutes, comment les nettoyer et les transformer du format standard en un format d’entrée correct. Vous allez voir également comment nettoyer les données et les transformer en une structure de données que vous voulez utiliser pour votre analyse de données.

    big_data à analyser

     

    3. Les objets de données

    A cette étape, vous aurez des connaissances sur certains des éléments qui sont responsables de votre ensemble de données. Il s’agit de l’une des parties les plus intéressantes, car il s’agit de la conception et de la mise en œuvre de projets de science de données.

    A cette étape, vous allez également comprendre les anomalies liées à vos données.

     

    4. La Modélisation des données

    Dans cette phase, vous êtes sur le point d’être dirigé vers l’une des deux clés de la Data Science. Le modèle de données est la manière dont vous manipulez, recueillez, transformez vos données. Il est également essentiel d’utiliser une base de données relationnelle ou une base de données d’objets comme Mongodb.

     

    5. L’ingénierie des données

    Ce que nous allons maintenant aborder c’ est la construction de la partie de l’ingénierie des données, les élément à suivre pour  d’apprentissage machine et les outils de test en Python. En même temps, vous apprendrez comment structurer votre pipeline. Vous serez également capable de réaliser votre raisonnement statistique, classification, regroupement et plus.

    Analyse Date-Science

    Utilisez sklearn et Numpy pour commencer votre apprentissage, puis Keras et Tensorflow pour stimuler votre apprentissage machine.

    6. La conception de données

    La partie Design est l’une des parties principales, où vous aurez des instructions détaillées sur  comment simplifier vos données en éliminant les éléments inutiles.

    Ce n’est pas à seulement  faire des calculs, mais aussi comprendre la structure des données. Cette partie vous donnera une bonne compréhension qui vous permettra de concevoir pipelines d’apprentissage en profondeur importants.

    Apprentissage Data Science

    7. Modèles de données

    Maintenant, que vous avez tout les éléments de base, vous pouvez tracer votre modèle. Dans cette septième et dernière étape, vous apprendrez les modèles que vous devriez suivre afin d’expédier avec succès vos applications de Data Science pour la production.

     

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