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Avez-vous besoin d'une maîtrise pour devenir un scientifique des données?

La science des données est un sujet brûlant. Internet regorge de discussions animées sur la façon de devenir un scientifique des données et sur la nécessité d'un diplôme universitaire pour le faire. Dans cet article, je vais essayer de dissiper tout doute à ce sujet. Lisez la suite !

Le potentiel de création de valeur commerciale à partir des données a attiré l'attention de beaucoup. Des organisations d'un large éventail d'industries ont commencé à investir dans la science des données pour tirer parti de ce potentiel. En conséquence, la science des données a récemment connu une énorme augmentation de popularité.

Ce qui accompagne cette popularité est la forte demande de data scientists. Ainsi, de nombreuses personnes de différentes professions se sont réorientées vers une carrière dans les données. La transition, bien sûr, nécessite l'apprentissage non seulement de connaissances théoriques, mais également d'outils et de progiciels.

Heureusement, il existe de nombreuses options pour apprendre la science des données. Obtenir une maîtrise est une option. Cependant, vous n'avez pas besoin d'une maîtrise pour devenir un scientifique des données. Il existe une tonne de ressources en ligne qui sont plus pratiques que l'obtention d'une maîtrise.

Vos compétences et vos connaissances comptent plus que d'avoir un titre. Lors des entretiens d'embauche, on vous posera des questions qui testent vos connaissances. Ce qui vous démarquera, ce sont vos réponses, pas une maîtrise.

N'hésitez pas à parcourir les 15 questions d'entretien Python pour les emplois en science des données et à tester vos connaissances. Personne ne se souciera de votre maîtrise si vous répondez soigneusement aux questions.

Dans cet article, je vais essayer d'expliquer pourquoi une maîtrise n'est pas la voie optimale pour devenir data scientist. Je discuterai également d'un parcours d'apprentissage alternatif moins cher et plus efficace.

Pourquoi pas une maîtrise ?

Tout d'abord, vous prenez des cours avec d'autres étudiants lorsque vous êtes dans un programme de maîtrise. Le rythme d'apprentissage peut être très différent pour chaque élève. Pour tenir compte de cela, l'instructeur enseigne à un rythme qui tient compte de chaque élève. Si vous apprenez vite ou connaissez déjà certaines des bases, vous risquez de perdre du temps dans un environnement de classe. Vous pourriez même vous ennuyer et perdre un peu de motivation.

Un autre inconvénient d'un programme de maîtrise pourrait être l'horaire inflexible, car vous devez ajuster votre vie en fonction de vos cours. Par exemple, si vous avez déjà un travail, il peut être difficile de programmer des cours.

En revanche, l'utilisation de ressources en ligne vous offre la flexibilité dont vous avez besoin. Vous pouvez apprendre à votre rythme et quand vous en avez le temps. Les ressources en ligne offrent un plan sur mesure qui correspond le mieux à vos préférences.

Deuxièmement, la science des données est un sujet extrêmement vaste. Bien que les fondamentaux soient les mêmes, la façon dont vous abordez et résolvez un problème avec des données est différente selon le domaine d'application. Par exemple, si vous souhaitez travailler dans la finance, vous devez avoir une connaissance approfondie de l'analyse des séries chronologiques. Si vous voulez faire du traitement du langage naturel (TAL), vous ne voulez probablement pas passer votre temps à apprendre l'analyse des séries chronologiques.

Lorsque vous postulez à des emplois de data scientist et à d'autres emplois liés aux données, la spécialisation dans un sous-domaine fait ressortir votre CV et vous place devant la concurrence. Un programme de maîtrise est susceptible de vous enseigner la science des données d'un point de vue général. Vous pouvez toujours suivre des cours au choix dans un domaine particulier, mais ce ne sera pas aussi flexible que d'apprendre par vous-même.

Vous pouvez facilement trouver des ressources en ligne dans un domaine spécifique. Après avoir appris les bases, vous pouvez passer du temps sur un domaine particulier. Grâce à la riche sélection de ressources en ligne, vous avez la liberté de choisir un cours sur n'importe quel sujet.

Enfin et surtout, un programme de maîtrise en science des données coûte assez cher. Bien sûr, un travail en science des données paie bien. Cependant, tout le monde n'a pas les ressources financières pour assumer les dépenses d'un programme menant à un diplôme officiel afin de changer de carrière. Cela peut être particulièrement vrai pour ceux qui choisissent de le faire pour un meilleur revenu. Les ressources en ligne sont beaucoup moins chères qu'un programme de maîtrise.

Quelles sont les alternatives ?

Vous n'avez pas besoin d'un master pour devenir data scientist. Cela dit, vous avez besoin d'une alternative appropriée et bien structurée. Le nombre de ressources en ligne est quasi infini, et c'est à vous de les utiliser efficacement et judicieusement.

Commençons par définir les compétences les plus essentielles qu'un data scientist doit posséder :

  • Python
  • SQL
  • Statistiques
  • Nettoyage et manipulation des données
  • Visualisation des données

Vous avez besoin d'outils et de packages logiciels pour faire de la science des données. Python est le langage de programmation préféré des data scientists pour plusieurs raisons. Il est facile à apprendre et a une syntaxe compréhensible. La riche sélection de bibliothèques de science des données contribue également à la popularité de Python.

Cette piste Python pour la science des données est une excellente ressource pour apprendre Python pour un aspirant scientifique des données. Le tableau de bord interactif facilite la pratique, ce qui est essentiel pour apprendre un nouveau langage de programmation.

SQL est une autre compétence indispensable pour un data scientist. C'est un langage de programmation utilisé pour gérer les données stockées dans une base de données relationnelle. Étant donné que la plupart des organisations stockent au moins certaines données dans des bases de données relationnelles, un bon niveau de connaissances en SQL vous permettra de vous démarquer en tant que candidat scientifique des données.

SQL signifie langage de requête structuré. Cependant, il est capable de faire bien plus que simplement interroger une base de données. SQL possède plusieurs fonctions et instructions qui en font un outil d'analyse et de manipulation de données très efficace.

LearnSQL.com est une excellente plateforme pour apprendre SQL. Il propose une piste complète ainsi que plusieurs mini pistes. Vous aurez également l'occasion de pratiquer beaucoup, ce qui est fondamental pour apprendre un nouveau langage de programmation.

La science des données consiste à créer de la valeur sous une forme quelconque à l'aide de données. La première étape pour transformer les données en valeur est de bien comprendre les données.

C'est un domaine interdisciplinaire, et l'une des disciplines de base est la statistique. Vous avez peut-être entendu certains appeler l'apprentissage automatique "statistiques glorifiées". Les statistiques peuvent être considérées comme l'outil le plus efficace pour comprendre, interpréter et évaluer les données. Le cours Statistics 101 de Vertabelo Academy est un excellent endroit pour commencer à apprendre les statistiques.

Les données réelles sont généralement désordonnées et nécessitent beaucoup de nettoyage et de prétraitement. Dans la plupart des cas, en tant que data scientist, ce sera votre travail de prétraiter les données brutes. Cette étape est vitale pour les tâches qui suivent. Par exemple, si vous créez un modèle d'apprentissage automatique, ses performances seront grandement affectées par la qualité des données d'entrée. Déchets dedans, déchets de sortie !

Python dispose de bibliothèques très pratiques pour l'analyse et la manipulation de données telles que Pandas et NumPy. Ils fournissent plusieurs fonctions et méthodes pour accélérer et faciliter les tâches de prétraitement des données. Voici un article qui implique quelques trucs sympas avec Pandas et Python.

Comme pour de nombreuses professions, la narration est importante pour la science des données. Peu importe l'efficacité de votre produit à moins que vous ne puissiez le démontrer. Le simple fait de regarder des chiffres n'est pas si attrayant pour beaucoup de gens, en particulier pour ceux qui n'ont pas de formation technique. Non seulement vous devez être en mesure d'expliquer vos modèles, conclusions ou résultats, mais la façon dont vous les expliquez doit être concise et intuitive.

Je pense que la narration est une compétence non technique qui fera de quelqu'un un meilleur data scientist. Un aspect de la narration est la façon dont vous expliquez les choses, et un autre est la façon dont vous les démontrez. La visualisation des données est d'une importance cruciale pour des démonstrations percutantes. Comme le dit un dicton bien connu, une image vaut mille mots.

Le cours Data Visualization 101 de Vertabelo Academy vous aidera à apprendre les principes de base de la visualisation de données. En plus des fondamentaux, vous avez besoin d'outils et de packages logiciels pour créer des visualisations de données.

Il existe de nombreuses bibliothèques de visualisation de données dans l'écosystème Python, telles que Matplotlib, Seaborn et Altair. Ils permettent de créer des visualisations très informatives avec quelques lignes de code.

Apprendre la science des données correctement et efficacement

Avoir un diplôme n'est pas la principale exigence pour devenir data scientist. Vos compétences sont ce qui compte vraiment. Si vous acquérez les compétences mentionnées dans cet article, vos chances de décrocher un emploi de data scientist augmenteront considérablement. Je crois que la communauté de la science des données est sur la même longueur d'onde sur ce qu'il faut apprendre pour la science des données ; la façon dont vous apprenez dépend entièrement de vous.

Nous avons la chance d'avoir un volume énorme de ressources en ligne. Il est également assez facile d'y accéder. Vous pouvez les utiliser quand et où vous voulez.

Un programme de maîtrise est une option valable pour apprendre la science des données. Cependant, comme mentionné, cela coûte beaucoup plus cher que d'utiliser des ressources en ligne, et il n'a pas d'horaire et d'environnement flexibles.

Cela dit, il est important de souligner que la vaste gamme de ressources en ligne peut devenir un inconvénient si elle n'est pas utilisée à bon escient. Vous avez besoin d'un plan bien structuré pour en tirer le meilleur parti. LearnPython.com propose de nombreuses pistes pour apprendre correctement et efficacement Python et la science des données. Vérifiez-le !