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Où puis-je trouver des exemples de projets de science des données pour pratiquer Python ?

Vous cherchez à démarrer une carrière en science des données ? Comme dans tout nouveau domaine, vous aurez besoin de beaucoup de pratique. Explorons où vous pouvez trouver des projets de science des données pour mettre en pratique vos compétences Python nouvellement acquises.

Des organisations grandes et petites du monde entier utilisent Python dans leurs projets de développement de logiciels et de science des données. Mais même si vous êtes très enthousiasmé par une carrière en science des données, il peut sembler très difficile d'apprendre un nouveau langage de programmation. Vous vous demandez peut-être si Python vaut la peine d'être appris et à quel point il est difficile d'apprendre un langage de programmation comme Python.

En fait, Python est très convivial pour les débutants; vous pouvez l'apprendre assez rapidement, surtout avec suffisamment de pratique. Dans cet article, je vais vous guider à travers plusieurs ressources pour pratiquer les compétences de codage Python avec des projets réels. Mais d'abord, commençons par quelques définitions de base.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données combine la programmation, les mathématiques, les statistiques et l'expertise commerciale pour extraire des informations significatives des données. Fondamentalement, les scientifiques des données ont des problèmes commerciaux à résoudre. Ils appliquent leur compréhension des processus industriels et commerciaux, des outils statistiques et d'apprentissage automatique et de Python pour résoudre les problèmes.

Les scientifiques de données travaillent avec des ingénieurs de données et des analystes de données pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données. Cependant, leurs rôles sont différents :

  • Ingénieurs de données se concentrer sur la préparation de l'infrastructure pour les données. Ces données seront ensuite utilisées par les analystes de données et les data scientists.
  • analystes de données travaillent généralement avec des données structurées pour repérer les tendances et les modèles qui peuvent être traduits en informations exploitables.
  • Scientifiques des données sont généralement considérés comme une version plus avancée d'un analyste de données. Ils peuvent travailler avec des données structurées et non structurées. Ils utilisent généralement des techniques de données plus avancées pour repérer les tendances actuelles et faire des prédictions sur l'avenir. On s'attend à ce que la plupart des data scientists soient à l'aise avec l'utilisation de modèles avancés d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

La science des données est une carrière d'avenir et Python est l'un de ses outils clés. Les grandes entreprises technologiques, les petites startups, les organismes de recherche et même les universités choisissent Python en raison de sa simplicité, de son écosystème riche, de sa grande communauté de soutien, de son efficacité et de son évolutivité.

Si vous débutez dans la programmation mais que vous êtes impatient d'apprendre à coder avec Python, je vous recommande d'essayer notre mini-piste Python Basics. Ses trois cours interactifs proposent plus de 200 défis de codage.

Une fois que vous maîtrisez les bases, vous pouvez poursuivre votre parcours d'apprentissage avec votre premier projet de science des données.

Comment démarrer votre premier projet de science des données

Pour votre premier projet, c'est une bonne idée de choisir un sujet qui vous intéresse, c'est une grande source de motivation. Pensez donc à ce sur quoi vous aimeriez travailler :statistiques du football, visualisation du changement climatique, prévisions des prix des crypto-monnaies, etc. Vous pouvez trouver plus d'idées de projets de science des données ici.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez explorer les statistiques de la criminalité dans votre ville afin de pouvoir choisir le quartier le plus sûr pour acheter une maison. Vous pouvez prendre en compte de nombreux facteurs différents, notamment le nombre de meurtres, de vols qualifiés, de vols de voitures et d'autres crimes pour 1 000 personnes; le nombre de policiers pour 1 000 habitants; revenu moyen du ménage, etc. Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire en utilisant la boîte à outils de science des données :

  • Prédire le nombre d'infractions différentes sur la base des données historiques (c'est-à-dire l'analyse des séries temporelles).
  • Analysez les facteurs qui ont le plus d'impact sur le nombre d'infractions
  • Créez un modèle de machine learning pour prédire le nombre de crimes l'année prochaine en fonction de la dynamique de la criminalité et d'autres facteurs
  • Visualisez l'intensité des crimes sur le plan de la ville.

Python peut vous aider dans toutes ces tâches, y compris les prévisions de séries chronologiques, l'analyse exploratoire des données, la création de modèles d'apprentissage automatique, la visualisation des données, etc. La science des données et Python sont vraiment puissants ensemble. Cependant, vous devez beaucoup pratiquer Python pour devenir un data scientist efficace. Écrire du code pour différents scénarios et tester vos compétences avec divers projets et défis est le chemin le plus court pour acquérir une expertise en science des données. Alors, voyons où vous pouvez trouver des projets de science des données réels.

Où trouver des ensembles de données et des exemples de projets de données

Il existe de nombreuses ressources qui offrent des ensembles de données du monde réel pour mettre en pratique les compétences nouvellement acquises en Python et en science des données. Voici quelques options :

  • LearnPython.com est une plateforme d'apprentissage avec de nombreux cours Python interactifs, y compris Python Basics:Practice, qui propose 15 exercices de codage pour pratiquer les compétences de base en programmation. Ces exercices présentent certains problèmes que vous êtes susceptible de rencontrer dans des affectations de travail réelles. Cependant, ce n'est pas comme votre projet indépendant de science des données, mais plutôt un ensemble de défis de codage. Donc, c'est mieux pour les débutants.
  • Kaggle est sans doute la plus grande communauté de science des données. La plate-forme dispose de 50 000 ensembles de données publics, vous permettant de pratiquer toutes sortes de compétences en science des données et en Python. Certains exemples incluent un ensemble de données pour prédire les défaillances des cartes de crédit, des informations sur les ventes des plus grands détaillants américains, des données de la Banque mondiale par région et par pays, et des données sur tous les épisodes de l'émission télévisée House . Vous pouvez également développer vos compétences en science des données en participant à leurs compétitions régulières, dont les niveaux de difficulté vont de débutant à expert.
  • Data.gov donne accès aux données ouvertes du gouvernement américain. Cela inclut des données sur l'agriculture et le climat, des ressources sur des sujets énergétiques clés, des ensembles de données pour le transport maritime, etc.
  • Portail de données ouvertes de la NASA est un catalogue d'ensembles de données de la NASA accessibles au public. Il comprend des dizaines de milliers d'ensembles de données qui couvrent un très large éventail de sujets, y compris les données aéronautiques et spatiales nationales, l'océanographie physique, les données de biologie océanique, les observations des ressources terrestres, les données socio-économiques, etc.
  • Earthdata peut être une source très utile si vous êtes intéressé par des sujets tels que l'atmosphère, la terre, l'océan, la cryosphère, etc. Vous y trouverez des données d'observation de la Terre de la NASA mises à la disposition d'un large éventail d'utilisateurs.
  • DrivenData est un site Web de concours de données à petite échelle axé sur les ensembles de données et les cas d'utilisation d'organisations à but non lucratif.
  • Registre des données ouvertes sur AWS comprend plus de 300 ensembles de données couvrant la santé, l'espace, le changement climatique et d'autres sujets.
  • Référentiel d'apprentissage automatique UCI est l'une des plus anciennes sources de données sur le Web. Même si de nombreux ensembles de données sur cette plate-forme sont très anciens, ils peuvent toujours être utiles pour pratiquer les compétences de base de Python.
  • Liaison de données NASDAQ est une source de données de premier plan pour les projets financiers et économiques. Si vous souhaitez analyser les cours des actions, l'activité de négociation ou la dynamique des taux d'intérêt, cela devrait être votre principale source de données.

Il est temps de pratiquer Python !

J'espère que vous trouverez votre jeu de données parfait pour votre prochain projet de science des données quelque part dans la liste ci-dessus. Cependant, si vous sentez que vous avez besoin de rafraîchir et/ou de consolider vos compétences Python - ou si vous êtes comme moi et préférez apprendre Python avec des cours en ligne interactifs amusants et faciles à suivre - vous voudrez peut-être commencer par l'un des pistes d'apprentissage suivantes :

  • Principes de base de Python est une mini-piste parfaite pour les personnes qui veulent juste voir si la programmation est faite pour eux. La piste comprend 229 défis de codage couvrant les bases de la syntaxe Python, les variables et leurs objectifs, les instructions if, les boucles, les fonctions et les structures de données de base (y compris les listes, les dictionnaires et les ensembles). Aucune connaissance préalable en programmation ou en informatique n'est requise.
  • Python pour la science des données est une piste d'apprentissage de 5 cours couvrant les éléments essentiels nécessaires pour commencer à travailler dans le domaine de la science des données. Il comprend des centaines de défis de codage couvrant des calculs de base, des analyses de données simples, des visualisations de données, l'utilisation de données tabulaires et textuelles et le traitement de données à partir de fichiers CSV, Excel et JSON. Vous pouvez en savoir plus sur cette piste d'apprentissage ici.
  • Apprentissage de la programmation avec Python est destiné aux nouveaux arrivants qui souhaitent comprendre les bases de Python, puis aller au-delà des bases et apprendre des concepts de programmation plus avancés. En plus des bases de Python décrites ci-dessus, il couvre les structures de données et les algorithmes intégrés.

La demande constante (et à long terme) de scientifiques des données montre à quel point ce domaine est populaire. Les entreprises et organisations d'aujourd'hui préfèrent prendre des décisions basées sur les données, et elles ont besoin de data scientists pour cela. Alors, faites de votre mieux pour apprendre et pratiquer Python pour la science des données. Très bientôt, vous aurez une carrière réussie et bien rémunérée en tant que data scientist.

Merci d'avoir lu et bon apprentissage !