Vous souhaitez commencer votre carrière en tant que Data Scientist, mais vous ne savez pas par où commencer? Vous êtes au bon endroit! Salut les gars, bienvenue sur ce superbe blog de didacticiel sur la science des données, il vous donnera un coup de pouce dans le monde de la science des données. Pour obtenir des connaissances approfondies sur la science des données, vous pouvez vous inscrire en direct par Edureka avec une assistance 24/7 et un accès à vie. Voyons ce que nous allons apprendre aujourd'hui:
- Pourquoi la science des données?
- Qu'est-ce que la science des données?
- Qu'est-ce qu'un Data Scientist?
- Tendances de l'emploi
- Comment résoudre un problème en Data Science?
- Composants de la science des données
- Rôles du poste de scientifique des données
Pourquoi la science des données?
On dit que le Data Scientist est le «métier le plus sexy du 21e siècle». Pourquoi? Parce que depuis quelques années, les entreprises stockent leurs données. Et cela étant fait par chaque entreprise, cela a soudainement conduit à une explosion des données. Les données sont devenues la chose la plus abondante aujourd'hui.
Mais que ferez-vous de ces données? Comprenons cela à l'aide d'un exemple:
Disons que vous avez une entreprise qui fabrique des téléphones portables. Vous avez sorti votre premier produit et il est devenu un énorme succès. Chaque technologie a une vie, non? Alors, maintenant, il est temps de proposer quelque chose de nouveau. Mais vous ne savez pas ce qu’il faut innover, pour répondre aux attentes des utilisateurs, qui attendent avec impatience votre prochaine sortie? 
Quelqu'un, dans votre entreprise, a l'idée d'utiliser les commentaires générés par les utilisateurs et de choisir les choses que nous pensons que les utilisateurs attendent dans la prochaine version.
Livré en science des données, vous appliquez diverses techniques d'exploration de données telles que l'analyse des sentiments, etc. et obtenez les résultats souhaités.
Ce n’est pas seulement cela, vous pouvez prendre de meilleures décisions, vous pouvez réduire vos coûts de production en proposant des moyens efficaces et donner à vos clients ce qu’ils veulent réellement!
Avec cela, il y a d'innombrables avantages que la science des données peut entraîner, et par conséquent, il est devenu absolument nécessaire pour votre entreprise de disposer d'une équipe de science des données.Des exigences comme celles-ci ont conduit à la «science des données» comme sujet aujourd'hui, et c'est pourquoi nous écrivons ce blog sur le didacticiel de la science des données pour vous. :)
Tutoriel Data Science: Qu'est-ce que la Data Science?
Le terme Data Science est apparu récemment avec l'évolution des statistiques mathématiques et de l'analyse des données. Le voyage a été incroyable, nous avons tellement accompli aujourd'hui dans le domaine de la science des données.
Dans les prochaines années, nous serons en mesure de prédire l'avenir comme le prétendent les chercheurs du MIT. Ils ont déjà franchi une étape importante dans la prédiction de l'avenir, grâce à leurs recherches impressionnantes. Ils peuvent désormais prédire ce qui va se passer dans la prochaine scène d'un film, avec leur machine! Comment? Eh bien, cela peut être un peu complexe pour vous de comprendre à partir de maintenant, mais ne vous inquiétez pas à la fin de ce blog, vous aurez également une réponse à cela.
Pour revenir, nous parlions de la science des données, elle est également connue sous le nom de science axée sur les données, qui utilise des méthodes, des processus et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances ou des informations à partir de données sous diverses formes, à savoir structurées ou non structurées.
Quelles sont ces méthodes et processus, c'est ce dont nous allons discuter aujourd'hui dans ce tutoriel sur la science des données.
À l'avenir, qui fait tout ce brain storming, ou qui pratique la science des données? UNE Data Scientist .
Qu'est-ce qu'un Data Scientist?
Comme vous pouvez le voir sur l'image, un Data Scientist est le maître de tous les métiers! Il devrait être compétent en mathématiques, il devrait être dans le domaine des affaires et devrait également avoir de grandes compétences en informatique. Effrayé? Ne le sois pas. Même si vous devez être bon dans tous ces domaines, mais même si vous ne l’êtes pas, vous n’êtes pas seul! Il n’existe pas de «spécialiste des données complet». Si nous parlons de travailler dans un environnement d'entreprise, le travail est réparti entre les équipes, où chaque équipe a sa propre expertise. Mais le fait est que vous devez être compétent dans au moins l'un de ces domaines. De plus, même si ces compétences sont nouvelles pour vous, détendez-vous! Cela peut prendre du temps, mais ces compétences peuvent être développées, et croyez-moi, cela vaudrait la peine d'investir. Pourquoi? Eh bien, regardons les tendances de l’emploi.
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Tendances d'emploi des Data Scientist
Eh bien, le graphique dit tout, non seulement il y a beaucoup de possibilités d'emploi pour un data scientist, mais les emplois sont également bien payés! Et non, notre blog ne couvrira pas les chiffres salariaux, go google!
Eh bien, nous le savons maintenant, apprendre la science des données a du sens, non seulement parce que c'est très utile, mais aussi parce que vous avez une belle carrière dans ce domaine dans un proche avenir.
Commençons dès maintenant notre parcours d'apprentissage de la science des données et commençons par,
Comment résoudre un problème en Data Science?
Voyons maintenant comment aborder un problème et le résoudre avec la science des données. Les problèmes en science des données sont résolus à l'aide d'algorithmes. Mais, la chose la plus importante à juger est de savoir quel algorithme utiliser et quand l'utiliser?
Fondamentalement, il existe 5 types de problèmes auxquels vous pouvez faire face en science des données.
Abordons chacune de ces questions et les algorithmes associés un par un:
Est-ce A ou B?
Avec cette question, nous faisons référence à des problèmes qui ont une réponse catégorique, comme dans les problèmes qui ont une solution fixe, la réponse pourrait être soit un oui ou un non, 1 ou 0, intéressé, peut-être ou pas intéressé.
Par exemple:
Q. Qu'allez-vous prendre, thé ou café?
Ici, vous ne pouvez pas dire que vous voudriez un coca! Étant donné que la question ne propose que du thé ou du café, vous ne pouvez donc répondre qu'à l'une d'entre elles.
Lorsque nous n'avons que deux types de réponses, à savoir oui ou non, 1 ou 0, cela s'appelle 2 - Classification de classe. Avec plus de deux options, il est appelé classification multi-classes.
En conclusion, chaque fois que vous rencontrez des questions dont la réponse est catégorique, en Data Science, vous résoudrez ces problèmes à l'aide d'algorithmes de classification.
Le problème suivant dans ce didacticiel sur la science des données, que vous pourriez rencontrer, peut-être quelque chose comme ça,
Est-ce bizarre?
Des questions comme celles-ci concernent des modèles et peuvent être résolues à l'aide d'algorithmes de détection d'anomalies.
Par exemple:
Essayez d'associer le problème 'est-ce bizarre?' à ce diagramme,
Qu'est-ce qui est bizarre dans le modèle ci-dessus? Le gars rouge, n'est-ce pas?
Chaque fois qu'il y a une rupture de modèle, l'algorithme signale cet événement particulier pour que nous puissions l'examiner. Une application dans le monde réel de cet algorithme a été mise en œuvre par les sociétés de cartes de crédit où toute transaction inhabituelle par un utilisateur est signalée pour examen. D'où la mise en œuvre de la sécurité et la réduction des efforts humains de surveillance.
Examinons le problème suivant de ce didacticiel sur la science des données, n'ayez pas peur, traite des mathématiques!
Combien ou combien?
Ceux d’entre vous qui n’aiment pas les maths, soyez soulagés! Les algorithmes de régression sont là!
Ainsi, chaque fois qu'il y a un problème qui peut demander des chiffres ou des valeurs numériques, nous le résolvons à l'aide d'algorithmes de régression.
Par exemple:
Quelle sera la température de demain?
Puisque nous attendons une valeur numérique dans la réponse à ce problème, nous le résoudrons en utilisant des algorithmes de régression.
Dans ce didacticiel sur la science des données, discutons de l'algorithme suivant,
Comment est-ce organisé?
Supposons que vous ayez des données, maintenant vous ne savez pas comment donner un sens à ces données. D'où la question, comment est-ce organisé?
Eh bien, vous pouvez le résoudre à l'aide d'algorithmes de clustering. Comment résolvent-ils ces problèmes? Voyons voir:
Les algorithmes de clustering regroupent les données en termes de caractéristiques communes. Par exemple, dans le diagramme ci-dessus, les points sont organisés en fonction des couleurs. De même, qu'il s'agisse de données, les algorithmes de clustering tentent d'appréhender ce qui est commun entre eux et donc de les «regrouper».
Le prochain et dernier type de problème dans ce didacticiel sur la science des données, que vous pourriez rencontrer est,
Que devrais-je faire ensuite?
Chaque fois que vous rencontrez un problème, dans lequel votre ordinateur doit prendre une décision en fonction de la formation que vous lui avez donnée, cela implique des algorithmes de renforcement.
Par exemple:
Votre système de contrôle de la température, lorsqu'il doit décider s'il doit baisser la température de la pièce ou l'augmenter.
Comment fonctionnent ces algorithmes?
Ces algorithmes sont basés sur la psychologie humaine. Nous aimons être appréciés non? Les ordinateurs mettent en œuvre ces algorithmes et s'attendent à être appréciés lorsqu'ils sont formés. Comment? Voyons voir.
Plutôt que d'enseigner à l'ordinateur ce qu'il doit faire, vous le laissez décider quoi faire, et à la fin de cette action, vous donnez une rétroaction positive ou négative. Par conséquent, plutôt que de définir ce qui est bien et ce qui ne va pas dans votre système, vous laissez votre système «décider» de ce qu'il doit faire, et en fin de compte, vous donnez une rétroaction.
C’est comme entraîner votre chien. Vous ne pouvez pas contrôler ce que fait votre chien, non? Mais vous pouvez le gronder quand il fait du mal. De même, peut-être lui caresser le dos quand il fait ce que l'on attend.
Appliquons cette compréhension dans l'exemple ci-dessus, imaginons que vous entraînez le système de contrôle de la température, donc chaque fois que le non. des personnes dans la salle augmentent, il doit y avoir une action prise par le système. Baissez la température ou augmentez-la. Puisque notre système ne comprend rien, il prend une décision aléatoire, supposons que cela augmente la température. Par conséquent, vous donnez une évaluation négative. Avec cela, l'ordinateur comprend chaque fois que le nombre de personnes augmente dans la pièce, n'augmente jamais la température.
De même pour les autres actions, vous devez donner des commentaires.Avec chaque rétroaction que votre système apprend et devient donc plus précis dans sa prochaine décision, ce type d'apprentissage est appelé apprentissage par renforcement.
Maintenant, les algorithmes que nous avons appris ci-dessus dans ce didacticiel de science des données impliquent une «pratique d'apprentissage» commune. Nous faisons apprendre à la machine, non?
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
C'est un type d'intelligence artificielle qui rend les ordinateurs capables d'apprendre par eux-mêmes, c'est-à-dire sans être explicitement programmés. Avec l'apprentissage automatique, les machines peuvent mettre à jour leur propre code, chaque fois qu'elles rencontrent une nouvelle situation.
En conclusion de ce tutoriel sur la science des données, nous savons maintenant que la science des données est soutenue par l'apprentissage automatique et ses algorithmes pour son analyse. Comment nous effectuons l'analyse, où la faisons-nous. La science des données comporte en outre des composants qui nous aident à répondre à toutes ces questions.
Avant cela, permettez-moi de vous expliquer comment le MIT peut prédire l'avenir, car je pense que vous pourrez peut-être le raconter maintenant. Ainsi, les chercheurs du MIT ont formé leur modèle avec des films et les ordinateurs ont appris comment les humains réagissent, ou comment agissent-ils avant de faire une action.
Par exemple, lorsque vous êtes sur le point de serrer la main de quelqu'un, vous sortez votre main de votre poche, ou peut-être vous penchez-vous sur la personne. Fondamentalement, il y a une «action préalable» attachée à tout ce que nous faisons. L'ordinateur avec l'aide de films a été formé sur ces «pré-actions». Et en observant de plus en plus de films, leurs ordinateurs étaient alors capables de prédire quelle pourrait être la prochaine action du personnage.
Facile, non? Permettez-moi de vous poser une autre question dans ce didacticiel de science des données! Quel algorithme d'apprentissage automatique ont-ils dû implémenter dans ce domaine?
Composants de la science des données
1. Ensembles de données
Sur quoi allez-vous analyser? Des données, non? Vous avez besoin de beaucoup de données qui peuvent être analysées, ces données sont transmises à vos algorithmes ou outils d'analyse. Vous obtenez ces données à partir de diverses recherches menées dans le passé.
2. R Studio
R est un langage de programmation open source et un environnement logiciel pour le calcul statistique et les graphiques pris en charge par la fondation R. Le langage R est utilisé dans un IDE appelé R Studio.
Pourquoi est-il utilisé?
- Langage de programmation et statistique
- En plus d'être utilisé comme langage statistique, il peut également être utilisé comme langage de programmation à des fins analytiques.
- Analyse et visualisation des données
- En plus d'être l'un des outils d'analyse les plus dominants, R est également l'un des outils les plus populaires utilisés pour la visualisation de données.
- Simple et facile à apprendre
- R est un outil simple et facile à apprendre, lire et écrire
- Gratuit et Open Source
- R est un exemple de FLOSS (Free / Libre and Open Source Software) qui signifie que l'on peut librement distribuer des copies de ce logiciel, lire son code source, le modifier, etc.
R Studio était suffisant pour l'analyse, jusqu'à ce que nos ensembles de données deviennent énormes, également non structurés en même temps. Ce type de données s'appelait Big Data.
3. Big Data
Le Big Data est le terme désignant une collection d'ensembles de données si volumineux et complexes qu'il devient difficile de les traiter à l'aide d'outils de gestion de base de données disponibles ou d'applications de traitement de données traditionnelles.
Maintenant, pour apprivoiser ces données, nous devions trouver un outil, car aucun logiciel traditionnel ne pouvait gérer ce type de données, et nous avons donc proposé Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop est un framework qui nous aide à boutique et processus de grands ensembles de données en parallèle et de manière distribuée.
Concentrons-nous sur la partie magasin et processus de Hadoop.
Boutique
La partie stockage dans Hadoop est gérée par HDFS, c'est-à-dire Hadoop Distributed File System. Il offre une haute disponibilité dans un écosystème distribué. La façon dont il fonctionne est comme ça, il divise les informations entrantes en morceaux et les distribue à différents nœuds dans un cluster, permettant un stockage distribué.
Processus
MapReduce est le cœur du traitement Hadoop. Les algorithmes effectuent deux tâches importantes, cartographier et réduire. Les mappeurs divisent la tâche en tâches plus petites qui sont traitées en parallèle. Une fois que tous les mappeurs font leur part de travail, ils agrègent leurs résultats, puis ces résultats sont réduits à une valeur plus simple par le processus Réduire. Pour en savoir plus sur Hadoop, vous pouvez consulter notre .
Si nous utilisons Hadoop comme stockage dans Data Science, il devient difficile de traiter l'entrée avec R Studio, en raison de son incapacité à bien fonctionner dans un environnement distribué, nous avons donc Spark R.
5. Spark R
Il s'agit d'un package R, qui fournit une manière légère d'utiliser Apache Spark avec R. Pourquoi l'utiliserez-vous sur les applications R traditionnelles? Parce qu'il fournit une implémentation de trame de données distribuée qui prend en charge des opérations telles que la sélection, le filtrage, l'agrégation, etc., mais sur de grands ensembles de données.
Prenez une pause maintenant! Nous en avons terminé avec la partie technique de ce didacticiel sur la science des données, examinons-la maintenant du point de vue de votre travail. Je pense que vous auriez déjà recherché sur Google les salaires d’un data scientist, mais tout de même, parlons des postes disponibles pour vous en tant que data scientist.
Rôles du poste de scientifique des données
Certains des principaux titres de poste de Data Scientist sont:
- Data Scientist
- Ingénieur de données
- Architecte de données
- Administrateur de données
- Analyste de données
- Analyste d'affaires
- Gestionnaire de données / analyses
- Responsable de la veille économique
Le graphique Payscale.com de ce didacticiel Data Science ci-dessous montre le salaire moyen d'un Data Scientist par compétences aux États-Unis et en Inde.
Le moment est venu de vous perfectionner en science des données et en analyse de Big Data pour profiter des opportunités de carrière en science des données qui se présentent à vous. Cela nous amène à la fin du blog du didacticiel Data Science. J'espère que ce blog a été instructif et a une valeur ajoutée pour vous. Il est maintenant temps d'entrer dans le monde de la science des données et de devenir un data scientist à succès.
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Edureka a une qui vous aide à acquérir une expertise dans les algorithmes d'apprentissage automatique tels que le clustering K-Means, les arbres de décision, la forêt aléatoire, Naive Bayes. Vous apprendrez les concepts de statistiques, de séries chronologiques, d'exploration de texte et une introduction au Deep Learning. De nouveaux lots pour ce cours commencent bientôt !!
Vous avez une question pour nous dans le didacticiel Data Science? Veuillez le mentionner dans la section commentaires et nous vous recontacterons.