Le potentiel de la science des données
La science des données est l’étude de la manière dont les données et les données peuvent être utilisées et manipulées pour résoudre des problèmes commerciaux, améliorer l’expérience utilisateur et rendre les machines plus précises. Le monde numérique a récemment reconnu l’énorme besoin de Data Scientists pour résoudre les problèmes en utilisant les données et depuis lors, la profession s’est développée à un rythme rapide.
Pourquoi devriez-vous poursuivre la science des données ?
Lorsque nous pensons aux données, il s’agit en fait de 0 et de 1 et des médias sociaux, du commerce électronique, de la blockchain, de la technologie crypto, etc. Nous avons tendance à penser à la plupart des industries informatiques. Mais la science des données est bien plus que cela. D’énormes quantités de données sont générées dans tous les domaines, qu’il s’agisse de la science médicale pour stocker l’état des patients, de la bioinformatique pour analyser le séquençage du génome, de l’urbanisme pour résoudre les problèmes de foule et de circulation ou de l’astrophysique pour stocker des données astronomiques. pour collecter des données sur les mouvements et les styles de jeu des joueurs, même dans le sport.
Les data scientists sont très demandés partout. Les entreprises paient des salaires et des primes élevés pour attirer des professionnels talentueux pour travailler avec elles. Presque tous les établissements d’enseignement et de recherche et les universités ont classé la science des données comme la meilleure profession non seulement aujourd’hui, mais dans tout le 21e siècle. Et la raison est claire – plus de données sont générées, plus il faut de professionnels pour les faire fonctionner.
Le métier et les défis des data scientists
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Un Data Scientist commence son travail en posant de bonnes questions et en comprenant le problème.
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Il recueille et interprète des données provenant de diverses sources. Hadoop est un cadre efficace pour collecter de grandes quantités de données à partir de logiciels open source avec des ordinateurs en réseau.
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Il modifie les données et les transforme en modèles statistiques. Les langages de programmation les plus courants et les plus efficaces utilisés pour l’apprentissage automatique sont Python et SQL. Excel et R sont utilisés pour l’analyse statistique.
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Le modèle choisi est représenté sous forme de graphiques à l’aide de Tableau, qui s’est avéré être un outil très productif. Le modèle est ensuite essayé puis appliqué pour résoudre le problème.
En quoi consiste un cours de science des données et que pouvez-vous obtenir ?
Un Data Scientist doit maîtriser les mathématiques, les statistiques, les langages de programmation et la résolution de problèmes. L’exploitation et l’utilisation des données signifient en fait trois aspects de la science des données. La formation se concentre sur l’étude approfondie des langages de programmation tels que Python et SQL pour l’apprentissage automatique et l’étude d’Excel, R et d’autres outils tels que Tableau, XL Miner, Spark et SAS qui rendent le travail facile et efficace.
Le cours consiste en un accès à vie à plus de 160 heures de formation dispensées par les meilleurs instructeurs d’universités renommées avec plus de quinze ans d’expérience dans l’industrie des données. En outre, plus de 100 heures de missions stimulantes et plus de 50 heures de vidéos d’apprentissage en ligne Hadoop et SAS sont fournies. L’étudiant a la possibilité d’assister à de nombreux webinaires et de travailler sur au moins deux projets en direct. Une aide au placement est également disponible pour aider les étudiants à trouver l’emploi de leurs rêves dans des entreprises de premier plan.
Après avoir terminé le cours, un étudiant a de nombreuses options d’emploi telles que l’analyse de données, l’apprentissage automatique et l’ingénieur en apprentissage profond. Les emplois sont passionnants et offrent une chance prometteuse d’avancement professionnel rapide.