Les 10 compétences essentielles d'un data scientist en 2022
Le domaine de la science des données évolue rapidement. Seule la maîtrise des fondamentaux de la science des données permet d'aborder des concepts plus avancés comme l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle. La science des données couvre un large éventail de domaines, notamment la préparation et l'exploration des données, leur représentation et leur traitement. transformation, la visualisation et l'expression des données, l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique. En entendant cela, il est naturel pour les débutants de se demander : quelles compétences sont nécessaires pour un scientifique des donnéesÀ cette fin, cet article explore 10 points importants compétences en science des données.
Les 10 compétences essentielles d'un data scientist : 1. Mathématiques et statistiques
1. Statistiques et probabilités : Les statistiques et les probabilités sont principalement utilisées dans les domaines de la visualisation des caractéristiques, du prétraitement des données, de la transformation des caractéristiques, de la reconstruction des données, de la réduction de la dimensionnalité des données, de l'ingénierie des caractéristiques et de l'évaluation des modèles. Avant de commencer, vous devez vous familiariser avec les concepts suivants :
a) Moyenne
b) Médiane
c) Mode
d) Écart type
e) Coefficient de corrélation et matrice de covariance
f) Distribution de probabilité (distribution binomiale, distribution de Poisson, distribution normale)
g) Valeur p
h) Erreur quadratique moyenne
i) Coefficient de détermination R²
j) Théorème de Bayes (Précision, Rappel, Valeur prédictive positive, Valeur prédictive négative, Matrice de confusion, Courbe ROC)
k) Tests A/B
l) Simulation de Monte Carlo
2. Calcul multivariéLa plupart des modèles d'apprentissage automatique sont créés à partir d'un ensemble de données, qui contient souvent plusieurs valeurs de caractéristiques ou variables prédictives. Par conséquent, avant de créer un modèle d'apprentissage automatique, il est indispensable de maîtriser le calcul multivarié. Il est donc nécessaire de se familiariser avec les concepts suivants :
a) Fonctions multivariées
b) Dérivées et pentes
c) Fonction échelon, fonction sigmoïde, fonction utilitaire, fonction de rectification linéaire
d) fonction de coût
e) graphique de fonction
f) Fonction maximum et minimum
3. Algèbre linéaireL'algèbre linéaire est la compétence mathématique la plus importante dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les ensembles de données peuvent être représentés par des matrices. L'algèbre linéaire est utilisée pour le prétraitement des données, leur transformation et l'évaluation des modèles. Par conséquent, les concepts à maîtriser sont les suivants :
a) Vecteur
b) Matrice
c) Transposée de la matrice
d) Matrice inverse
e) Le déterminant de la matrice
f) Produit scalaire
g) Valeurs propres
h) Vecteurs propres
4. Méthode d'optimisationLa plupart des algorithmes d'apprentissage automatique exécutent le modèle prédictif en minimisant la fonction objectif de traitement, puis en obtenant les pondérations des données de test pour obtenir les étiquettes prédites. Pour ce faire, il est nécessaire de maîtriser les concepts suivants :
a) Fonction de coût/fonction objectif
b) Fonction de vraisemblance
c) Fonction d'erreur
d) Algorithme de descente de gradient et ses variantes (algorithme de descente de gradient stochastique)
Les 10 compétences essentielles d'un data scientist – 2. Programmation
Dans le domaine de la science des données, la programmation est une compétence essentielle. Parmi les langages de programmation les plus couramment utilisés, Python et R sont indispensables ; il est donc nécessaire de les maîtriser. Cependant, certaines organisations peuvent exiger une bonne connaissance de l'un ou de l'autre, sans pour autant imposer la maîtrise simultanée de Python et de R.
1. Langage de programmation PythonVous devez maîtriser les bases de la programmation Python. À cette fin, la liste suivante présente plusieurs des packages d'installation Python les plus importants, qu'il est essentiel de comprendre et d'utiliser efficacement.
a) Numpy
b) Pandas
c) Matplotlib
d) Seaborn
e) Scikit-learn
f) PyTorch
2. Langage de programmation R:
a) Tidyverse
b) Dplyr
c) Ggplot2
d) Caret
e) Stringr
3. Autres langages de programmationDans la société actuelle, certaines organisations industrielles peuvent également exiger d'autres langages de programmation, tels que :
a) Excel
b) Tableau
c) Hadoop
d) SQL
e) Étincelle
Les 10 compétences clés d'un data scientist – 3. Intégration et prétraitement des données
En science des données, qu'il s'agisse d'analyse inférentielle, d'analyse prédictive ou d'analyse prescriptive, tout processus d'analyse requiert des données. La capacité d'un modèle prédictif à produire des prédictions précises dépend principalement de… qualité des données Les données sont utilisées dans le processus de modélisation. Elles se présentent sous diverses formes : texte, tableaux, images, enregistrements audio et vidéo. Souvent, les données destinées à l’analyse doivent être extraites, traitées et transformées afin d’être adaptées à une analyse ultérieure.
1. Intégration des donnéesL'intégration des données est une étape cruciale pour tout data scientist. Dans un projet de science des données, la plupart des données ne sont pas directement exploitables pour l'analyse, car elles se trouvent généralement dans des fichiers, des bases de données ou divers documents tels que des pages web, des tweets ou des documents PDF. Il est donc impératif d'apprendre à intégrer et à nettoyer les données afin d'en extraire des informations pertinentes.
2. Prétraitement des donnéesIl est également crucial de comprendre le prétraitement des données, et les principaux concepts qui s'y rapportent sont les suivants :
a) Gestion des données manquantes
b) Reconstruction des données
c) Traitement des données catégorielles
d) Encodage des étiquettes de classe lors du traitement des problèmes de classification
e) Diverses techniques de transformation des caractéristiques et méthodes de réduction de dimensionnalité, telles que l'analyse en composantes principales (ACP), l'analyse discriminante linéaire (ADL)
Les 10 compétences clés d'un data scientist – 4. Visualisation des données
Une visualisation de données de qualité doit comporter les éléments suivants :
a) Type de données : Lorsqu’on choisit comment visualiser des données, il est important de connaître le type de données. type de données, par exemple s'il s'agit de données catégorielles, discrètes, continues, temporelles ou d'un autre type.
b) Graphique géométrique : Les méthodes de visualisation appropriées doivent être sélectionnées en fonction du type de données, notamment le nuage de points, le graphique de courbe, le graphique à barres, l’histogramme, le QQplot, la carte de densité, le graphique en boîte, le graphique multivarié pairplot et la carte thermique, etc.
c) Cartographie : Il convient de sélectionner les variables des axes X et Y. Cette étape est particulièrement importante si les données à analyser sont un cube comportant plusieurs valeurs propres.
d) Échelle : Vous devez choisir l'échelle à utiliser, par exemple une échelle linéaire ou logarithmique.
e) Étiquette : Les étiquettes utilisées à ce stade comprennent principalement les axes de coordonnées, le titre, la légende, la taille, etc.
f) Éthique : Vous devez vous assurer que la méthode de visualisation permette d’illustrer les faits. Lors du nettoyage et de la synthèse des données, puis de leur visualisation, il convient d’être vigilant à chaque étape afin de garantir l’exactitude et la fiabilité des résultats et d’éviter d’induire les lecteurs en erreur.
Les 10 compétences essentielles d'un data scientist – 5. Compétences de base en apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est une branche importante de la science des données ; il est donc essentiel de comprendre les cadres d'apprentissage automatique, tels que la définition du problème, l'analyse des données, la modélisation, l'évaluation et l'application du modèle. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques algorithmes d'apprentissage automatique importants qu'il convient d'étudier.
1. Apprentissage supervisé (prédiction de variables continues)
a) Analyse de régression de base
b) Analyse de régression multidimensionnelle
c) Régression régularisée
2. Apprentissage supervisé (prédiction de variables discrètes)
a) Classificateur de régression logistique
b) Classificateur à vecteurs de support
c) Classificateur par algorithme des k plus proches voisins
d) Classificateur d'arbre de décision
e) Classificateur de forêt aléatoire
3. Apprentissage non supervisé
a) Algorithme de clustering K-means
Les 10 compétences essentielles d'un data scientist – 6. Compétences pratiques en matière de projets de science des données
Si vous souhaitez devenir data scientist, les connaissances théoriques ne suffisent pas. Un data scientist qualifié doit être capable d'intervenir concrètement et de mener à bien un projet de science des données. Ce processus comprend différentes étapes en science des données et en apprentissage automatique, telles que la définition du problème, la collecte et l'analyse des données, ainsi que la construction, l'évaluation et le déploiement du modèle. Pour trouver un projet pratique en science des données, vous pouvez procéder de différentes manières :
A) Projet Kaggle en action
B) Stage en entreprise
C) Entretien d'embauche
Les 10 compétences clés d'un data scientist – 7. Compétences en communication
Un data scientist qualifié doit être capable de communiquer ses idées aux membres de son équipe et aux dirigeants de l'organisation. Par conséquent, s'il possède d'excellentes compétences en communication, il pourra transmettre clairement des informations très techniques à tous, même à un profane sans aucune connaissance en science des données. De plus, une bonne communication favorise un climat de solidarité et de collaboration entre les data scientists et les autres membres de l'équipe. analystes de données, ingénieurs de données, ingénieurs de terrain, etc.).
Les 10 compétences clés d'un data scientist : 8. Formation continue
Le domaine de la science des données est en constante évolution ; il est donc essentiel de se tenir informé des nouvelles technologies. Pour rester au fait des dernières avancées, il est important d'échanger avec d'autres data scientists. Afin d'élargir son réseau, plusieurs plateformes sont à votre disposition, telles que LinkedIn, les dépôts GitHub et le site web Medium (qui propose les rubriques « Towards Data Science » et « Towards AI »). Ces plateformes sont très utiles et permettent de se tenir au courant des dernières tendances en science des données.
Les 10 compétences clés d'un data scientist : 9. Travail d'équipe
Dans le cadre de leur travail, les data scientists collaborent avec d'autres membres, tels que des analystes de données, des ingénieurs et divers responsables. Par conséquent, ils doivent non seulement posséder d'excellentes compétences en communication, mais aussi être à l'écoute des idées des autres membres, notamment lors des premières phases de développement d'un projet. En effet, à ce stade, ils s'appuient sur les ingénieurs et autres professionnels pour concevoir un projet de science des données de qualité. De plus, un excellent esprit d'équipe favorise la réussite professionnelle et permet de développer de bonnes relations interpersonnelles avec les autres membres de l'équipe, les responsables et la direction.
Les 10 compétences essentielles d'un data scientist – 10. L'éthique en science des données
Il est essentiel de comprendre l'impact social potentiel du projet. Faites preuve de réalisme. Ne manipulez jamais les données et n'utilisez jamais de méthodes susceptibles d'introduire des biais. De la collecte à l'analyse des données, de la modélisation à l'analyse et à l'évaluation du modèle, les principes éthiques fondamentaux doivent être respectés à chaque étape. Ne tentez jamais d'induire les lecteurs en erreur ou de les manipuler en falsifiant les résultats. Il est important de maintenir une conduite éthique lors de la présentation des résultats de recherche.
Conclusion
En bref, cet article aborde dix éléments indispensables compétences en science des donnéesLe domaine de la science des données évolue rapidement. Seule la maîtrise des connaissances fondamentales permet d'explorer des théories plus avancées, telles que l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle, etc.
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