Vous voulez savoir comment apprendre la data science ? La data science fait référence à un ensemble formalisé de méthodes scientifiques permettant de collecter, d’organiser, d’analyser et de partager des informations. La data science peut être utilisée dans de nombreux domaines scientifiques différents, notamment l’astronomie, l’écologie, les statistiques, l’informatique, les soins de santé, l’ingénierie et le droit. Bien que les principes soient les mêmes, les méthodes sont très différentes car elles s’appliquent à différents types de sujets et de situations scientifiques. Elle peut également être appliquée à tout domaine qui utilise d’une manière ou d’une autre des données réelles ou parfois numériques. Il existe deux façons de devenir un maître de la data science : soit en suivant des cours et en étudiant, soit en réalisant des projets et en appliquant les théories à des ensembles de données réelles.

Apprendre vous-même la Data Science à partir de zéro

Ne travaillez jamais directement sur un projet réel de data science pour maîtriser un concept. La meilleure méthode pour apprendre les sciences des données consiste à appliquer des projets et à les étudier directement par vous-même jusqu’à ce que vous acquériez les compétences en data science du monde réel que vous pourrez ensuite utiliser en situation réelle. Les cours de formalisation de la recherche sont utiles, mais vous pouvez également acquérir ces compétences par vous-même grâce à des tutoriels en ligne, des ateliers formels ou en approchant directement des chercheurs experts. Apprendre à réaliser des projets de data science à l’aide d’un planificateur en ligne tel que Backtracker est un excellent moyen d’acquérir ces compétences, car il vous permet de suivre facilement un programme établi et de réaliser des devoirs et des projets sans avoir à consacrer beaucoup de temps à un tutorat individuel.

Apprendre la Data Science à partir de l’apprentissage automatique

L’une des façons les plus populaires de devenir un maître des sciences des données est de poursuivre un doctorat dans ce domaine. Il existe aujourd’hui un certain nombre de programmes de doctorat proposés dans le domaine des sciences informatiques. En fonction de votre domaine de prédilection, vous voudrez peut-être déterminer si vous avez le temps et le dévouement nécessaires pour vous consacrer à une éducation à long terme. Pour ceux qui ont suffisamment de temps et d’engagement pour mettre en place un plan à long terme, un doctorat en apprentissage automatique est souvent bien adapté.

Le meilleur choix est celui du paquet Python

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon de devenir un data scientist, l’une des meilleures approches consiste à choisir le bon langage de programmation scientifique pour le domaine que vous souhaitez. Le langage de programmation Python est le plus couramment utilisé par les chercheurs en apprentissage automatique en raison de sa simplicité et de sa flexibilité. Toutefois, de nombreux progiciels d’apprentissage automatique sont disponibles en R, C et Java en raison de leur popularité auprès des développeurs de logiciels. Par conséquent, vous devez décider quel package répond le mieux à vos besoins avant d’investir dans une meilleure formation à long terme.

Trouvez des exemples d’applications d’apprentissage automatique réussies

En plus de la bibliothèque et des ressources en ligne, recherchez des scientifiques de données réels de votre région et d’autres disciplines qui ont eu des carrières à long terme en tant qu’exemples de réussite. Recherchez des projets et des articles dans votre communauté locale qui mettent en évidence les éléments clés de la data science et de l’apprentissage automatique. En étudiant ces exemples, vous comprendrez mieux les différents principes en jeu et la manière de les appliquer dans vos propres projets de data science.

Mettez la main sur les sources de données

Une fois que vous avez une compréhension de base de la façon de devenir un scientifique des données, l’étape suivante consiste à commencer à collecter vos propres données. La façon la plus simple de collecter ces données est d’utiliser des bibliothèques python telles que Scikit-learn et Pygments. Ces bibliothèques vous permettent d’extraire facilement des pages Web des chiffres, des images et d’autres types de données structurées. Vous pouvez ensuite utiliser ces données pour construire des graphiques, des modèles descriptifs ou effectuer d’autres tâches d’apprentissage automatique.

Construire des modèles d’apprentissage automatique

Une fois les données collectées, vous devrez créer des modèles pour les évaluer. Vous constaterez que vous êtes en bonne position pour devenir un data scientist si vous avez déjà une certaine expérience du langage de programmation tel que Python, R ou le code Python. Plutôt que de commencer par un cours traditionnel d’apprentissage automatique, vous pouvez envisager d’utiliser l’une des nombreuses bibliothèques d’apprentissage automatique open source passionnantes qui ont été développées pour les lycéens et les étudiants.

Les objectifs à long terme sont essentiels

À la fin de la lecture de cet article, vous avez compris, nous l’espérons, comment apprendre la data science à partir de sources en ligne et comment mettre en place un cadre d’apprentissage automatique de base. Vous serez également mieux préparé à répondre à la question suivante : que voulez-vous vraiment accomplir ? Les projets de data science ne doivent pas être de simples moyens de passer le temps ; ils doivent vous fournir des résultats à long terme. Les projets de data science doivent montrer comment vous interprétez les informations qu’ils contiennent et vous fournir les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions importantes dans votre vie professionnelle et personnelle.

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