Ecouter l'articleLe métier de Data Scientist est en plein essor, comme l’indiquent de nombreux rapports publiés ces dernières années. L’explosion des données, facilitée par les nouvelles technologies, a fait émerger un besoin croissant en experts capables de manipuler et d’analyser ces masses d’informations. Si vous souhaitez vous lancer dans ce domaine prometteur, la plateforme DataCamp pourrait bien être votre meilleur allié.
Ce qu'il faut retenir :
| 🚀 Demande croissante | Le métier de Data Scientist est en plein essor, avec une forte demande due à l'explosion des données et aux nouvelles technologies. |
| 🧩 Complexité | La data science est riche et complexe, nécessitant un bon choix d’outils, de langages et de méthodes pour analyser efficacement. |
| 🛠️ Outils variés | Il existe une grande diversité d’outils et bibliothèques pour le nettoyage, la visualisation et le machine learning, rendant le choix crucial. |
| 📚 Apprentissage progressif | DataCamp propose une formation interactive avec activités et cas pratiques pour apprendre étape par étape. |
| 💻 Langages clés | Vous pouvez apprendre R ou Python, deux langages puissants pour analyser et traiter des données, selon vos préférences. |
| 💡 Accessibilité | Les modules de base sont gratuits, permettant de tester la plateforme avant de s’abonner pour accéder à l’ensemble des contenus. |
🔍 La data science, un monde complexe
Si les tutoriels pour apprendre les bases de la data science se multiplient sur internet, il faut reconnaître que ce sujet est riche et complexe. Ce qui rend l’apprentissage difficile, ce n’est pas tant la maîtrise des langages de programmation comme Python ou R, mais plutôt le choix des bons outils pour chaque analyse, tant il en existe une grande variété.
En data science, les outils et librairies sont nombreux, et savoir lequel utiliser pour chaque situation n’est pas toujours évident. Par exemple, face à un problème de régression ou de classification, faut-il utiliser un apprentissage supervisé ou non-supervisé ? Quelle méthode de machine learning choisir, un SVM ou un arbre décisionnel ? Quel package Python utiliser pour obtenir des prédictions fiables ?
Au-delà du choix des algorithmes, le nettoyage des données est une étape cruciale. Le machine learning ne tolère pas les données manquantes ou incorrectes. Vous devez ettoyer et préparez vos datasets, que ce soit à l’aide de bibliothèques Python comme Pandas, ou directement via des requêtes SQL. Ensuite, il faudra visualiser les données, étudier leur distribution, et tester des hypothèses pour identifier les variables les plus discriminantes.
📊 Apprendre la data science pas à pas
DataCamp propose une approche interactive pour apprendre la data science. Grâce à une série d’activités et de cas pratiques, vous découvrirez pas à pas comment utiliser les outils du parfait Data Scientist.
Sur DataCamp, vous avez le choix entre deux principaux langages d’analyse de données : R ou Python. Python est un langage de programmation polyvalent qui permet d’effectuer de nombreux traitements via des algorithmes et des batchs de données. Quant à R, il est depuis plusieurs années une alternative puissante et gratuite à des logiciels coûteux comme SAS, surtout utilisé pour l’analyse statistique poussée.
Certains tutoriels sur DataCamp sont payants, mais les concepts de base sont accessibles gratuitement. Cela vous permet de tester la plateforme avant de vous engager dans un abonnement. Vous pouvez explorer les différents modules d’apprentissage de la data science directement sur leur site et commencer à acquérir les compétences qui feront de vous un expert de la data.
