Groupe Saint Sauveur Espace Collaborateur: Projet Data: Les 5 Étapes Cruciales By Datascientest

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Friday, 19 July 2024

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Groupe Saint Saveur Espace Collaborateur

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Armée de l'air et de l'espace

« – Jim Jarmusch Trouvez des projets que vous aimez ou admirez, puis mettez-y votre propre touche. Utilisez-les comme points de départ pour générer un nouveau travail original qui reste seul. Voici certaines de mes ressources d'inspiration préférées: Les données sont belles Je pourrais passer des heures à parcourir ce sous-répertoire de visualisations de données. Data Science : les 4 obstacles à franchir pour réussir son projet. Vous serez intéressé par toutes les idées uniques et les questions que les gens imaginent. Il y a aussi un défi mensuel où un jeu de données est choisi, et les utilisateurs sont chargés de le visualiser de la manière la plus efficace possible. Trier par meilleur tout le temps pour une gratification instantanée. Kaggle Je m'en voudrais de ne pas mentionner l'enfant de l'affiche de la data science en ligne. Il y a plusieurs façons d'utiliser efficacement Kaggle comme source d'inspiration. Tout d'abord, vous pouvez examiner les ensembles de données sur les tendances et réfléchir à des moyens intéressants d'exploiter les informations.

10 Projets De Big Data Intéressants – Kaspersky Daily – | Blog Officiel De Kaspersky

Ne vous inquiétez pas, la partie la plus difficile est de commencer Commencer Nous sommes exposés à des flots apparemment infinis d'avis de carrière dans le domaine de la data science, mais il y a un sujet qui ne suscite pas assez d'amour: les projets parallèles. Les projets annexes sont géniaux pour de nombreuses raisons, mais j'aime bien comment Julie Zhuo l'exprime dans le simple diagramme de venn ci-dessous: Source de l'image Les projets annexes servent à appliquer la data science dans un environnement moins axé sur les objectifs que celui que vous rencontrez probablement au travail ou à l'école. Ils offrent la possibilité de jouer avec les données comme bon vous semble, tout en acquérant des compétences pratiques en même temps. 10 projets de big data intéressants – Kaspersky Daily – | Blog officiel de Kaspersky. En plus d'être très amusants et un excellent moyen d'acquérir de nouvelles compétences, les projets parallèles vous aident également à améliorer vos chances de postuler à des emplois. Les recruteurs et les gestionnaires aiment voir les projets qui montrent que vous êtes intéressé par les données d'une manière qui dépasse les cours et l'emploi.

Data Science : Les 4 Obstacles À Franchir Pour Réussir Son Projet

Emballer Les projets annexes m'ont non seulement énormément aidé tout au long de mon développement, mais ils sont aussi généralement très amusants. Récemment, de plus en plus de contenu génial a été publié sur les portefeuilles de science des données. Si vous êtes intéressé, je vous recommande vivement de consulter les liens suivants: Le plus difficile est de commencer. J'espère que les astuces et les ressources ci-dessus vous aideront à mener à bien et à envoyer votre prochain projet de data science.? Ebook gratuit: 7 soft skills essentiels pour devenir Data Scientist? Projet Data: Les 5 étapes cruciales by DataScientest. Cet article peut intéresser un ami(e), partagez lui? Participe gratuitement à nos prochains Meetup

Projet Data: Les 5 Étapes Cruciales By Datascientest

Vous devez choisir les compétences que vous souhaitez développer davantage. Quelques exemples pertinents pourraient inclure: Apprentissage automatique et modélisation L'analyse exploratoire des données Métriques et expérimentation Visualisation et communication de données Data mining et nettoyage Notez qu'il est difficile d'intégrer tous les concepts, mais que vous pouvez en associer quelques-uns. Par exemple, vous pouvez extraire des données pour une analyse exploratoire, puis les visualiser de manière intéressante. En gros, si vous voulez devenir un ingénieur en machine learning plus efficace, il y a de fortes chances que vous n'accomplissiez pas cela en réalisant un projet de visualisation de données. Votre projet doit refléter vos objectifs. De cette façon, même si rien n'explose ni ne débouche sur des idées novatrices, vous remportez toujours une victoire et un tas de connaissances appliquées à démontrer. Vos intérêts Comme nous en avons déjà parlé, les projets annexes devraient être agréables.

C'est pourquoi il vous faudra collecter les données aux niveaux de précision nécessaires (temporalité, granularité…). Par exemple, si vous voulez faire une analyse du nombre d'utilisateurs de vélos en libre-service par heure sur Paris, il va vous falloir relever et récupérer une traçabilité de cette utilisation à une maille non pas mensuelle ou journalière, mais horaire. De même, voulez-vous établir ces statistiques pour chacun de vos utilisateurs ou par groupes d'individus? Etc. 4) Déterminer les structures et formats de données Comme évoqué précédemment, les données que vous allez récupérer proviennent de sources différentes et sont de natures différentes. S'agit-il d'enregistrements vocaux provenant d'une conférence et sur la base desquels doivent être générés une analyse et un compte-rendu? S'agit-il d'une série d'images sur lesquelles doivent être reconnus des patterns? Ou bien un fichier CSV déjà proprement constitué de colonnes bien nommées? Les degrés de structuration en question (données structurées, semi-structurées, non-structurées) vont conditionner les pré-traitements à appliquer à vos jeux de données collectés et à intégrer en une structure de données pivot.