![\"Comp\u00e9tences](\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Data_Scientist_Skills.png\")
Les 10 comp\u00e9tences essentielles d'un data scientist\u00a0: 1. Math\u00e9matiques et statistiques<\/h3>\n
1. Statistiques et probabilit\u00e9s :<\/strong> Les statistiques et les probabilit\u00e9s sont principalement utilis\u00e9es dans les domaines de la visualisation des caract\u00e9ristiques, du pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, de la transformation des caract\u00e9ristiques, de la reconstruction des donn\u00e9es, de la r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9 des donn\u00e9es, de l'ing\u00e9nierie des caract\u00e9ristiques et de l'\u00e9valuation des mod\u00e8les. Avant de commencer, vous devez vous familiariser avec les concepts suivants\u00a0:<\/p>\n a) Moyenne<\/p>\n b) M\u00e9diane<\/p>\n c) Mode<\/p>\n d) \u00c9cart type<\/p>\n e) Coefficient de corr\u00e9lation et matrice de covariance<\/p>\n f) Distribution de probabilit\u00e9 (distribution binomiale, distribution de Poisson, distribution normale)<\/p>\n g) Valeur p<\/p>\n h) Erreur quadratique moyenne<\/p>\n i) Coefficient de d\u00e9termination R\u00b2<\/p>\n j) Th\u00e9or\u00e8me de Bayes (Pr\u00e9cision, Rappel, Valeur pr\u00e9dictive positive, Valeur pr\u00e9dictive n\u00e9gative, Matrice de confusion, Courbe ROC)<\/p>\n k) Tests A\/B<\/p>\n l) Simulation de Monte Carlo<\/p>\n 2. Calcul multivari\u00e9<\/strong>La plupart des mod\u00e8les d'apprentissage automatique sont cr\u00e9\u00e9s \u00e0 partir d'un ensemble de donn\u00e9es, qui contient souvent plusieurs valeurs de caract\u00e9ristiques ou variables pr\u00e9dictives. Par cons\u00e9quent, avant de cr\u00e9er un mod\u00e8le d'apprentissage automatique, il est indispensable de ma\u00eetriser le calcul multivari\u00e9. Il est donc n\u00e9cessaire de se familiariser avec les concepts suivants\u00a0:<\/p>\n a) Fonctions multivari\u00e9es<\/p>\n b) D\u00e9riv\u00e9es et pentes<\/p>\n c) Fonction \u00e9chelon, fonction sigmo\u00efde, fonction utilitaire, fonction de rectification lin\u00e9aire<\/p>\n d) fonction de co\u00fbt<\/p>\n e) graphique de fonction<\/p>\n f) Fonction maximum et minimum<\/p>\n 3. Alg\u00e8bre lin\u00e9aire<\/strong>L'alg\u00e8bre lin\u00e9aire est la comp\u00e9tence math\u00e9matique la plus importante dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les ensembles de donn\u00e9es peuvent \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9s par des matrices. L'alg\u00e8bre lin\u00e9aire est utilis\u00e9e pour le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, leur transformation et l'\u00e9valuation des mod\u00e8les. Par cons\u00e9quent, les concepts \u00e0 ma\u00eetriser sont les suivants\u00a0:<\/p>\n a) Vecteur<\/p>\n b) Matrice<\/p>\n c) Transpos\u00e9e de la matrice<\/p>\n d) Matrice inverse<\/p>\n e) Le d\u00e9terminant de la matrice<\/p>\n f) Produit scalaire<\/p>\n g) Valeurs propres<\/p>\n h) Vecteurs propres<\/p>\n 4. M\u00e9thode d'optimisation<\/strong>La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique ex\u00e9cutent le mod\u00e8le pr\u00e9dictif en minimisant la fonction objectif de traitement, puis en obtenant les pond\u00e9rations des donn\u00e9es de test pour obtenir les \u00e9tiquettes pr\u00e9dites. Pour ce faire, il est n\u00e9cessaire de ma\u00eetriser les concepts suivants\u00a0:<\/p>\n a) Fonction de co\u00fbt\/fonction objectif<\/p>\n b) Fonction de vraisemblance<\/p>\n c) Fonction d'erreur<\/p>\n d) Algorithme de descente de gradient et ses variantes (algorithme de descente de gradient stochastique)<\/p>\n Dans le domaine de la science des donn\u00e9es, la programmation est une comp\u00e9tence essentielle. Parmi les langages de programmation les plus couramment utilis\u00e9s, Python et R sont indispensables\u00a0; il est donc n\u00e9cessaire de les ma\u00eetriser. Cependant, certaines organisations peuvent exiger une bonne connaissance de l'un ou de l'autre, sans pour autant imposer la ma\u00eetrise simultan\u00e9e de Python et de R.<\/p>\n 1. Langage de programmation Python<\/strong>Vous devez ma\u00eetriser les bases de la programmation Python. \u00c0 cette fin, la liste suivante pr\u00e9sente plusieurs des packages d'installation Python les plus importants, qu'il est essentiel de comprendre et d'utiliser efficacement.<\/p>\n a) Numpy<\/p>\n b) Pandas<\/p>\n c) Matplotlib<\/p>\n d) Seaborn<\/p>\n e) Scikit-learn<\/p>\n f) PyTorch<\/p>\n 2. Langage de programmation R<\/strong>:<\/p>\n a) Tidyverse<\/p>\n b) Dplyr<\/p>\n c) Ggplot2<\/p>\n d) Caret<\/p>\n e) Stringr<\/p>\n 3. Autres langages de programmation<\/strong>Dans la soci\u00e9t\u00e9 actuelle, certaines organisations industrielles peuvent \u00e9galement exiger d'autres langages de programmation, tels que\u00a0:<\/p>\n a) Excel<\/p>\n b) Tableau<\/p>\n c) Hadoop<\/p>\n d) SQL<\/p>\n e) \u00c9tincelle<\/p>\n En science des donn\u00e9es, qu'il s'agisse d'analyse inf\u00e9rentielle, d'analyse pr\u00e9dictive ou d'analyse prescriptive, tout processus d'analyse requiert des donn\u00e9es. La capacit\u00e9 d'un mod\u00e8le pr\u00e9dictif \u00e0 produire des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises d\u00e9pend principalement de\u2026 qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/a> Les donn\u00e9es sont utilis\u00e9es dans le processus de mod\u00e9lisation. Elles se pr\u00e9sentent sous diverses formes\u00a0: texte, tableaux, images, enregistrements audio et vid\u00e9o. Souvent, les donn\u00e9es destin\u00e9es \u00e0 l\u2019analyse doivent \u00eatre extraites, trait\u00e9es et transform\u00e9es afin d\u2019\u00eatre adapt\u00e9es \u00e0 une analyse ult\u00e9rieure.<\/p>\n 1. Int\u00e9gration des donn\u00e9es<\/strong>L'int\u00e9gration des donn\u00e9es est une \u00e9tape cruciale pour tout data scientist. Dans un projet de science des donn\u00e9es, la plupart des donn\u00e9es ne sont pas directement exploitables pour l'analyse, car elles se trouvent g\u00e9n\u00e9ralement dans des fichiers, des bases de donn\u00e9es ou divers documents tels que des pages web, des tweets ou des documents PDF. Il est donc imp\u00e9ratif d'apprendre \u00e0 int\u00e9grer et \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es afin d'en extraire des informations pertinentes.<\/p>\n 2. Pr\u00e9traitement des donn\u00e9es<\/strong>Il est \u00e9galement crucial de comprendre le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, et les principaux concepts qui s'y rapportent sont les suivants\u00a0:<\/p>\n a) Gestion des donn\u00e9es manquantes<\/p>\n b) Reconstruction des donn\u00e9es<\/p>\n c) Traitement des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles<\/p>\n d) Encodage des \u00e9tiquettes de classe lors du traitement des probl\u00e8mes de classification<\/p>\n e) Diverses techniques de transformation des caract\u00e9ristiques et m\u00e9thodes de r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9, telles que l'analyse en composantes principales (ACP), l'analyse discriminante lin\u00e9aire (ADL)<\/p>\n Une visualisation de donn\u00e9es de qualit\u00e9 doit comporter les \u00e9l\u00e9ments suivants\u00a0:<\/p>\n a) Type de donn\u00e9es\u00a0: Lorsqu\u2019on choisit comment visualiser des donn\u00e9es, il est important de conna\u00eetre le type de donn\u00e9es. type de donn\u00e9es<\/a><\/strong>, par exemple s'il s'agit de donn\u00e9es cat\u00e9gorielles, discr\u00e8tes, continues, temporelles ou d'un autre type.<\/p>\n b) Graphique g\u00e9om\u00e9trique\u00a0: Les m\u00e9thodes de visualisation appropri\u00e9es doivent \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9es en fonction du type de donn\u00e9es, notamment le nuage de points, le graphique de courbe, le graphique \u00e0 barres, l\u2019histogramme, le QQplot, la carte de densit\u00e9, le graphique en bo\u00eete, le graphique multivari\u00e9 pairplot et la carte thermique, etc.<\/p>\n c) Cartographie\u00a0: Il convient de s\u00e9lectionner les variables des axes X et Y. Cette \u00e9tape est particuli\u00e8rement importante si les donn\u00e9es \u00e0 analyser sont un cube comportant plusieurs valeurs propres.<\/p>\n d) \u00c9chelle : Vous devez choisir l'\u00e9chelle \u00e0 utiliser, par exemple une \u00e9chelle lin\u00e9aire ou logarithmique.<\/p>\n e) \u00c9tiquette : Les \u00e9tiquettes utilis\u00e9es \u00e0 ce stade comprennent principalement les axes de coordonn\u00e9es, le titre, la l\u00e9gende, la taille, etc.<\/p>\n f) \u00c9thique\u00a0: Vous devez vous assurer que la m\u00e9thode de visualisation permette d\u2019illustrer les faits. Lors du nettoyage et de la synth\u00e8se des donn\u00e9es, puis de leur visualisation, il convient d\u2019\u00eatre vigilant \u00e0 chaque \u00e9tape afin de garantir l\u2019exactitude et la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats et d\u2019\u00e9viter d\u2019induire les lecteurs en erreur.<\/p>\n L'apprentissage automatique est une branche importante de la science des donn\u00e9es\u00a0; il est donc essentiel de comprendre les cadres d'apprentissage automatique, tels que la d\u00e9finition du probl\u00e8me, l'analyse des donn\u00e9es, la mod\u00e9lisation, l'\u00e9valuation et l'application du mod\u00e8le. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques algorithmes d'apprentissage automatique importants qu'il convient d'\u00e9tudier.<\/p>\n 1. Apprentissage supervis\u00e9 (pr\u00e9diction de variables continues)<\/strong><\/p>\n a) Analyse de r\u00e9gression de base<\/p>\n b) Analyse de r\u00e9gression multidimensionnelle<\/p>\n c) R\u00e9gression r\u00e9gularis\u00e9e<\/p>\n 2. Apprentissage supervis\u00e9 (pr\u00e9diction de variables discr\u00e8tes)<\/strong><\/p>\n a) Classificateur de r\u00e9gression logistique<\/p>\n b) Classificateur \u00e0 vecteurs de support<\/p>\n c) Classificateur par algorithme des k plus proches voisins<\/p>\n d) Classificateur d'arbre de d\u00e9cision<\/p>\n e) Classificateur de for\u00eat al\u00e9atoire<\/p>\n 3. Apprentissage non supervis\u00e9<\/strong><\/p>\n a) Algorithme de clustering K-means<\/p>\n Si vous souhaitez devenir data scientist, les connaissances th\u00e9oriques ne suffisent pas. Un data scientist qualifi\u00e9 doit \u00eatre capable d'intervenir concr\u00e8tement et de mener \u00e0 bien un projet de science des donn\u00e9es. Ce processus comprend diff\u00e9rentes \u00e9tapes en science des donn\u00e9es et en apprentissage automatique, telles que la d\u00e9finition du probl\u00e8me, la collecte et l'analyse des donn\u00e9es, ainsi que la construction, l'\u00e9valuation et le d\u00e9ploiement du mod\u00e8le. Pour trouver un projet pratique en science des donn\u00e9es, vous pouvez proc\u00e9der de diff\u00e9rentes mani\u00e8res\u00a0:<\/p>\n A) Projet Kaggle en action<\/p>\n B) Stage en entreprise<\/p>\n C) Entretien d'embauche<\/p>\n Un data scientist qualifi\u00e9 doit \u00eatre capable de communiquer ses id\u00e9es aux membres de son \u00e9quipe et aux dirigeants de l'organisation. Par cons\u00e9quent, s'il poss\u00e8de d'excellentes comp\u00e9tences en communication, il pourra transmettre clairement des informations tr\u00e8s techniques \u00e0 tous, m\u00eame \u00e0 un profane sans aucune connaissance en science des donn\u00e9es. De plus, une bonne communication favorise un climat de solidarit\u00e9 et de collaboration entre les data scientists et les autres membres de l'\u00e9quipe. analystes de donn\u00e9es<\/a><\/strong>, ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es<\/a><\/strong>, ing\u00e9nieurs de terrain, etc.).<\/p>\n Le domaine de la science des donn\u00e9es est en constante \u00e9volution\u00a0; il est donc essentiel de se tenir inform\u00e9 des nouvelles technologies. Pour rester au fait des derni\u00e8res avanc\u00e9es, il est important d'\u00e9changer avec d'autres data scientists. Afin d'\u00e9largir son r\u00e9seau, plusieurs plateformes sont \u00e0 votre disposition, telles que LinkedIn, les d\u00e9p\u00f4ts GitHub et le site web Medium (qui propose les rubriques \u00ab\u00a0Towards Data Science\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Towards AI\u00a0\u00bb). Ces plateformes sont tr\u00e8s utiles et permettent de se tenir au courant des derni\u00e8res tendances en science des donn\u00e9es.<\/p>\n Dans le cadre de leur travail, les data scientists collaborent avec d'autres membres, tels que des analystes de donn\u00e9es, des ing\u00e9nieurs et divers responsables. Par cons\u00e9quent, ils doivent non seulement poss\u00e9der d'excellentes comp\u00e9tences en communication, mais aussi \u00eatre \u00e0 l'\u00e9coute des id\u00e9es des autres membres, notamment lors des premi\u00e8res phases de d\u00e9veloppement d'un projet. En effet, \u00e0 ce stade, ils s'appuient sur les ing\u00e9nieurs et autres professionnels pour concevoir un projet de science des donn\u00e9es de qualit\u00e9. De plus, un excellent esprit d'\u00e9quipe favorise la r\u00e9ussite professionnelle et permet de d\u00e9velopper de bonnes relations interpersonnelles avec les autres membres de l'\u00e9quipe, les responsables et la direction.<\/p>\n Il est essentiel de comprendre l'impact social potentiel du projet. Faites preuve de r\u00e9alisme. Ne manipulez jamais les donn\u00e9es et n'utilisez jamais de m\u00e9thodes susceptibles d'introduire des biais. De la collecte \u00e0 l'analyse des donn\u00e9es, de la mod\u00e9lisation \u00e0 l'analyse et \u00e0 l'\u00e9valuation du mod\u00e8le, les principes \u00e9thiques fondamentaux doivent \u00eatre respect\u00e9s \u00e0 chaque \u00e9tape. Ne tentez jamais d'induire les lecteurs en erreur ou de les manipuler en falsifiant les r\u00e9sultats. Il est important de maintenir une conduite \u00e9thique lors de la pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats de recherche.<\/p>\n En bref, cet article aborde dix \u00e9l\u00e9ments indispensables comp\u00e9tences en science des donn\u00e9es<\/strong>Le domaine de la science des donn\u00e9es \u00e9volue rapidement. Seule la ma\u00eetrise des connaissances fondamentales permet d'explorer des th\u00e9ories plus avanc\u00e9es, telles que l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle, etc.<\/p>\n Si vous souhaitez en savoir plus sur les data scientists, nous vous conseillons de consulter Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> pour plus d'informations. En tant que l'un des\u00a0meilleurs outils de lignage de donn\u00e9es<\/a><\/strong>\u00a0Disponible sur le march\u00e9 depuis 2022, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de scripts SQL, mais aussi obtenir lign\u00e9e de donn\u00e9es<\/a><\/strong>, et effectuer un affichage visuel, mais permettent \u00e9galement aux utilisateurs de fournir une lign\u00e9e de donn\u00e9es au format CSV et d'effectuer un affichage visuel.\u00a0(Publi\u00e9 par Ryan le 6 ao\u00fbt 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Top 10 Data Scientist Skills You Need in 2022 The field of data science is evolving rapidly. Only by mastering the basics of data science can you move on to more advanced concepts like deep learning and artificial intelligence. Data science covers a wide range of fields, including data preparation and exploration, data representation and transformation, data visualization and expression, predictive analysis, and machine learning. Hearing this, it is natural for beginners to wonder: what skills are necessary for a data scientist? To that end, this article explores 10 important data scientist skills. Top 10 Data Scientist Skills – 1.\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":5499,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[64,69,136,355,346,169,356],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5448"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5448"}],"version-history":[{"count":26,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5448\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6556,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5448\/revisions\/6556"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5499"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5448"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5448"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5448"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Les 10 comp\u00e9tences essentielles d'un data scientist \u2013 2. Programmation<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences cl\u00e9s d'un data scientist \u2013 3. Int\u00e9gration et pr\u00e9traitement des donn\u00e9es<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences cl\u00e9s d'un data scientist \u2013 4. Visualisation des donn\u00e9es<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences essentielles d'un data scientist \u2013 5. Comp\u00e9tences de base en apprentissage automatique<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences essentielles d'un data scientist \u2013 6. Comp\u00e9tences pratiques en mati\u00e8re de projets de science des donn\u00e9es<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences cl\u00e9s d'un data scientist \u2013 7. Comp\u00e9tences en communication<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences cl\u00e9s d'un data scientist\u00a0: 8. Formation continue<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences cl\u00e9s d'un data scientist\u00a0: 9. Travail d'\u00e9quipe<\/h3>\n
Les 10 comp\u00e9tences essentielles d'un data scientist \u2013 10. L'\u00e9thique en science des donn\u00e9es<\/h3>\n
Conclusion<\/h3>\n