Science des donniees ne concerne pas seulement les données. L’essentiel est de reconnaître toutes les données à conserver et d’identifier comment les traiter pour différents résultats. Cela ne s’arrête pas la. Les scientifiques des données doivent comprendre les blancs dans les données et les remplir avec des données qui “pourraient” apparaître à l’avenir. La science des données consiste essencialmente em relier les points dans les entreprises et ao utiliser des données existantes et inexistants pour répondre aux demandes de chaqueprise.
La science des données est l’un des domaines les plus en vogue de la technologie, tout comme la demande de scientifiques des données dans le monde entier. Um novo programa de certificação Microsoft en ligne appelé Microsoft Professional Degree Program a égallement été annoncé.
Qu’est-ce que la Data Science et comment devient-on Data Scientist ?
La plupart d’entre nous pensent que la science des données n’est que des statistiques. Si vous êtes bon en statistiques, vous pourrez représenter les chiffres comme bon vous semble : graphiques, infographics, etc. Identifierez-vous les différents besoins en données de l’entreprise dans d’autres domaines ? Pouvez-vous « prévoir » des données ? Serez-vous en mesure de remplir les elementos de données qui sont nécessaires mais qui ne sont pas encore disponibles? Estas questões não são relevantes para a exclusividade das estatísticas.
Qu’est-ce que la science des données? Verifions-le en énumérant chaque étape pour melhorar a imagem global. C’est difficile de l’expliquer en unephrase, mais je vaisensaer. La science des données vai permitir o identificador de données às barbatanas différentes, d’identifier les besoins d’information de l’entreprise et de traiter les données à l’aide des outils disponibles pour fournir les introp nédédaires’ entreprise. Ainsi, La science des données, c’est un peu tout. Il comprend des compétences statistiques et quelques compétences en gestion, du traitement du langage, des compétences en recherche, un peu de connaissances en apprentissage automatic et une idée des outils néirecessaires pouréséultés pourésé proséulté.
La science des données contém todos os elementos suivants, indépendamment de ce qui est utilisé duns une entreprise :
- Creer le besoin de données
- Categorisation des ensembles de données en função de sua utilização possível
- Stockage stratégique des ensembles de données sur site ou dans le cloud ; dans les deux cas, les ensembles de données doivent être disponibles sur demande sans délai.
- Compreenda o fluxo de processo de empresa e a maneira de fazer não os diferentes conjuntos de données sont utiles pour chacun.
- Compréhension des décisions d’affaires pour aider l’entreprise à mieux faire
- Capacité à traiter les données à l’aide d’un ensemble d’outils différents : feuilles de calcul, bases de données, langages de programmation, etc. pour répondre aux exigências des processus métier
- Capacité à prévoir le type de données qui chegarront sous peu et à les utiliser pour les processus actuels
- Analyzer les résultats d’un processus et revenir à la planche à dessin pour l’améliorer
La liste ci-dessus n’est pas exaustiva mais met en evidence les principaux points de la science des données. Comme le suggère le premier point, les scientifiques des données doivent convaincre les entreprises que toutes les données sont utiles et doivent être stockées pendant une longue periode. Peut-être mettre ces anciennes bases de données utiles sur un cloud partage pendente 10 a 15 ans afin qu’ils puissent les examinador et produire des bases de données plus efficaces? Tout besoin peut survenir à mesure que l’environnement de l’entreprise change constamment. Les lois foncières changent, les processus commerciaux varient et les données doivent être adaptées. Ainsi, plus vous aurez d’informations à portée de main, plus vous serez efficace.
Características e exigências para devenir Data Scientist
Dans le troisième parágrafo e ci-dessus, j’ai essayé de décrire la science des données comme une fusion des sciences du marketing, de la gestion, des statistiques et de l’apprentissage automaticique. Les compétences statistiques ne suffiront pas. Vous aurez besoin de plus que cela.
Tout d’abord, vous aurez besoin Competências matemáticas. Ce serait le calcul et l’algèbre en plus de l’arithmétique simple. Apprenez un système métrique pour les calculs car ils seraient précis. Vous devez être doué pour les permutations et les combinaisons. Um curso de certificação em matemática peut couvrir tout cela. Il existe égallement des cours en ligne sur Coursera.
Cela aidera si vous avez de l’experience ou des connaissances en gestion d’equipe. De même, les certificats et diplômes en gestion d’entreprise vous donneront un avantage.
Vous devrez apprendre au moins un langage de traitement de données. Pitão et R sont toujours en demande d’après les annonces que j’ai vues. R fait partie de Hadoop, donc si vous avez un certificado no Hadoop, suas chances de ser embauché aumentadas.
Les exigências pour devenir un scientifique des données continueront de changer à mesure que de plus en plus de chooses s’ajouteront à la science des données. Por exemplo, un peu d’expérience en apprentissage automaticique contribuiu com grandeza para obter um excelente trabalho, car tout le monde se concentre sur l’IA.
Les descriptions de poste des Data Scientists varient d’une entreprise à l’autre. À un endroit, ils ont besoin d’analyses, tandis qu’à un autre endroit, ils voudront que des data cientistas travaillent sur l’intelligence artificielle. Consultez la liste que j’ai écrite pour explicar la science des données. Plus vous couvrirez de points, mieux ce sera pour vous.
Si vous avez encore des questions come la science des données ou les exigências pour devenir Data Scientist, veuillez laisser des commentaires. Je vais essayer de vous apporter des réponses.
La data science est-elle une carrière prometteuse ?
L’analyse de données sera toujours en demande, et si vous êtes doué pour l’analyse, alors oui, cela peut être un support approprié. L’analyse des données aide les entreprises à prévoir comment les chooses pourraient changer si cela va aider l’entreprise à se développer. Cependant, la meilleure façon de choisir est de parler avec quelqu’un déjà dans ce domaine et de se faire une idée.
