Data Science Projet, Maisons À Vendre À Sainte-Cécile - Nestoria
- Projet Data: Les 5 étapes cruciales by DataScientest
- Data Science : les 4 obstacles à franchir pour réussir son projet
- Data science : une compétence en demande croissante
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Projet Data: Les 5 Étapes Cruciales By Datascientest
Il arrive souvent que les algorithmes de Machine Learning ne soient pas à la hauteur. Ce n'est pas grave, cela veut simplement dire que vous devrez attaquer le problème avec d'autres données. Cela est très courant dans les projets de Data Science. Vous souhaitez vous former à la Data Science? N'hésitez pas à regarder nos formations Data Scientist
Le problème Avez-vous déjà voulu démarrer un nouveau projet mais vous ne pouvez pas décider quoi faire? Tout d'abord, vous passez quelques heures à réfléchir à des idées. Puis des jours. Avant de vous en rendre compte, des semaines se sont écoulées sans que rien ne soit expédié. Data science : une compétence en demande croissante. Ceci est extrêmement courant pour les projets autonomes dans tous les domaines; la data science n'est pas différente.. J'ai trouvé que la partie la plus difficile d'un projet de science des données consiste à démarrer et à décider de la voie à suivre. Dans ce billet, mon intention est de vous fournir des conseils et des ressources utiles pour vous aider à vous lancer dans votre prochain projet de data science. Considérations Avant de passer rapidement aux ressources ci-dessous, il y a quelques petites choses à noter quand on pense à des projets de data science. Tes objectifs La data science est un domaine extrêmement diversifié. Cela signifie qu'il est pratiquement impossible de regrouper tous les concepts et outils dans un seul projet.
Data Science : Les 4 Obstacles À Franchir Pour Réussir Son Projet
Le data scientist, de son côté, dispose d'une vue plus globale et croise les données de différentes sources dispersées. Ces professionnels combinent une triple compétence: expertise statistique et informatique, connaissance des bases de données et de l'informatique, expérience métier dans leur secteur d'activité ( marketing, finance par exemple). Data Science : les 4 obstacles à franchir pour réussir son projet. Ces métiers nécessitent de la rigueur et de l'organisation car le suivi des données de l'entreprise s'effectue régulièrement selon des procédures très ciblées. Il faut bien entendu être un passionné des chiffres et des statistiques et respecter des règles de confidentialité car les données que manipulent le data analyst et le data scientist sont par essence sensibles et stratégiques. Le data analyst et le data scientist occupent une place centrale au sein d'une organisation car leur travail d'analyse est partie prenante de la stratégie de cette dernière. Ils peuvent ainsi dégager des tendances d'achat ou de consommation, élaborer le profil de la clientèle, déterminer ses attentes...
Lié à l'émergence du big data, ces spécialistes sont recrutés par les industries, les grandes entreprises, les commerces, des entreprises dans le secteur de la finance ou même des organisations médicales ou paramédicales. Études / Formation pour devenir Data analyst / Data scientist Un Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac + 3 permettent d'occuper des postes d'assistant. Les formations qui permettent de se former au métier de la big data sont encore peu nombreuses mais elles se mettent en place rapidement pour faire face à la demande.
Data Science : Une Compétence En Demande Croissante
La raison est simple, ce n'est pas parce que vous avez collecté la donnée que vous savez ce qu'il s'y trouve. Vous devez donc comprendre les différentes tendances, les grandes statistiques pour avoir une idée globale de votre jeu de données. Comment explorer la donnée? La donnée s'explore de plusieurs manières mais on distingue tout de même des fondamentaux à ne pas louper. D'abord vous devrez effectuer une étude statistique descriptive basique. Cela vous permet de voir les grandes tendances, les moyennes, la variance du jeu de données etc. Vous aurez une première idée de vos variables etc. Ensuite, vous devrez produire des graphiques, cela vous permettra d'avoir une compréhension plus granulaire de la donnée. C'est ce qu'on appelle aussi la Data Visualisation. Quels outils utiliser? Pour effectuer votre phase exploratoire, vous allez surtout utiliser Python et différentes librairies dont voici les noms: Numpy & Pandas pour la Data Manipulation Matplotlib, Plotly et Bokeh pour ce qui est de la Data Visualisation Possiblement PySpark si vous devez gérer des données Big Data Définition La phase d'exploitation est l'étape que les Data Scientist apprécient le plus car c'est celle où l'on va mettre en place l'intelligence artificielle.
5. Évaluer vos résultats Une fois votre modèle entraîné il va falloir évaluer son efficacité avec votre base test et la métrique que vous avez choisi à la première étape. Le résultat obtenu avec votre métrique vous satisfait-il? Si non avez-vous la possibilité d'améliorer les résultats? Pour répondre à cette question vous avez trois pistes: Le modèle: il n'est peut-être pas adapté à ce que vous voulez faire. Il ne faut pas hésiter à explorer d'autres pistes. Les paramètres de votre modèle: ils ne sont peut-être pas optimisés ce qui nuit à sa performance. Les données: Si vous êtes sûr(e) du choix de votre algorithme alors peut-être avez-vous besoin d'enrichir vos données pour améliorer les performances de votre modèle. Ces 5 étapes sont à voir comme des points de repère quand vous travaillez sur un projet. Suivant les aléas vous devrez reconsidérer certaines étapes. Il ne faut pas hésiter à faire des allers-retours entre ces dernières. Vous souhaitez réaliser un projet data dans le cadre d' une formation certifiante?
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