Que Dois-je Savoir Pour Devenir Data Scientist ?

La première chose dont vous avez besoin est l’éducation. Les data scientists sont hautement qualifiés et pour devenir data scientist, vous devez obtenir un baccalauréat en informatique, sciences sociales, sciences physiques et statistiques. L’obtention d’un diplôme dans ces domaines vous donnera les compétences nécessaires pour traiter et examiner les mégadonnées.

Mais, oui, il ne suffit pas d’avoir un baccalauréat dans l’un de ces domaines. Parce que la plupart des data scientists possèdent une maîtrise ou un doctorat. En outre, ils s’inscrivent à une formation en ligne pour améliorer leurs compétences en science des données, comme l’utilisation de Hadoop ou des requêtes Big Data, etc.

Je vous suggère de regarder le b

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Je vous propose de regarder la vidéo ci-dessous qui aide à comprendre comment devenir un data scientist,

Pour devenir data scientist, vous devez avoir la capacité de poser les bonnes questions sur les données, car le travail d’un data scientist tourne autour des données.

Voici quelques-unes des compétences les plus importantes que vous devez posséder pour devenir data scientist :

Programmation R pour la science des données
Connaissance de Python avec Perl, Java, C/C++
Bonne compréhension de la plateforme Hadoop et Apache Spark
Solide connaissance de la base de données/codage SQL
Une meilleure compréhension du Machine Learning et de l’IA
Familiarité avec la visualisation des données, les données non structurées et les concepts d’apprentissage en profondeur
Solide compréhension de l’industrie dans laquelle vous travaillez
Bonnes compétences en communication
Travail d’équipe – Capacité à travailler de manière interactive avec des équipes

Vous ne devriez jamais arrêter votre apprentissage car c’est un domaine qui se développe rapidement et vous devez en apprendre davantage pour rester au courant des dernières nouvelles dans ce domaine. Reportez-vous aux livres et blogs pertinents pour les dernières mises à jour de Data Science.

La curiosité est une autre compétence importante dont vous avez besoin pour réussir dans ce domaine. Les cours Intellipaat, Coursera et Udemy sont de bons points de départ.

Si vous voulez vous démarquer, élargissez votre objectif au-delà des algorithmes. De nos jours, la plupart des scientifiques des données commencent à apprendre à programmer des classificateurs, des régressions et un apprentissage en profondeur à l’aide de R ou de Python – et le tour est joué, un scientifique des données est né. En réalité, l’analyse est une petite partie du processus de transformation des données en valeur réelle exploitable.

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Une fois que vous êtes à l’aise avec les algorithmes, découvrez le reste de la chaîne de valeur des données. Apprenez l’ingestion de données provenant de plusieurs sources, comment stocker et stocker efficacement des données à l’aide d’outils ETL, de streaming et de bases de données – cette connaissance de l’ingénierie des données vous aidera à être plus efficace dans la configuration des données pour répondre aux problèmes que vos algorithmes résoudront. La dernière étape est le développement d’applications – apprenez à intégrer votre algo dans une application ou un rapport produit qui aidera les utilisateurs non techniques à interagir avec et à comprendre votre travail. Cela peut être un simple visuel automatisé d3.js ou R-shiny à une application Web complète.

Les algorithmes sont puissants, mais élargir vos connaissances au-delà de la partie analytique vous rendra plus utile aux autres.

Mis à part les processus de données, la connaissance la plus utile est quelque chose que vous apprenez au fil du temps – l’expérience du domaine avec diverses entreprises ou problèmes scientifiques.

En entreprise, certains domaines fonctionnels courants pour l’analyse avancée sont le marketing, la finance, la gestion des risques, les opérations et les réseaux. Il existe également des nuances entre des secteurs tels que la banque, les télécommunications, les médias, la vente au détail, la fabrication et l’électricité. Si vous êtes plutôt un chercheur universitaire – la plupart des domaines scientifiques ont des problèmes de mégadonnées à résoudre – comme l’astrophysique, la biologie, même la psychologie – où cela se ramifie dans les études de marché et la politique. Trouvez un domaine que vous trouvez intéressant et voyez où votre connaissance des données peut être mise à profit.

Les algorithmes, outils et plates-formes sont plus utiles si la personne qui les manipule a une expérience pratique de leur utilisation pour résoudre des problèmes réels.

Cher ami,

De nos jours, la science des données est un mot à la mode, la croissance de la science des données est comme une exponentielle.

Tout technique ou non technique, formation en mathématiques, formation en informatique, formation en ingénierie, formation en statistiques, les gars deviennent un scientifique des données. La première et la plus importante chose Vous devez avoir un esprit analytique et logique, devenir un data scientist n’est pas une tâche facile, mais si vous avez ces deux compétences, c’est comme une promenade de gâteau pour vous.

Quelles sont les matières que vous devriez apprendre ?

MATHÉMATIQUES:

Le premier et le plus important est les mathématiques. Vous devez connaître les mathématiques de base de l’algèbre linéaire, du calcul

Pourquoi est-ce ainsi ?

a) « Tu peux

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Cher ami,

De nos jours, la science des données est un mot à la mode, la croissance de la science des données est comme une exponentielle.

Quelles sont les matières que vous devriez apprendre ?

MATHÉMATIQUES:

Le premier et le plus important est les mathématiques. Vous devez connaître les mathématiques de base de l’algèbre linéaire, du calcul

Pourquoi est-ce ainsi ?

a) « Vous pouvez convaincre les gens mathématiquement et non théoriquement »

b) Tous les algorithmes d’apprentissage automatique développés par les mathématiques de base que nous apprenons déjà en 10+2

c) Maintenant, un jour, vous pouvez trouver beaucoup de gens qui sont bons en code, mais vous obtenez un nombre très réduit de personnes qui donnent la justification mathématiquement, c’est ajouter votre valeur si vous êtes dans cette catégorie.

2. Statistiques

3.Apprentissage automatique

4.Apprentissage en profondeur

5. Prévision des séries temporelles

6. Python, R, SQL, Ms-Excel, visualisation des données (tableau)

Vous ne pouvez pas couvrir tous ces sujets en 6 mois, cela prend au moins un an

Matériel de référence:

MATHÉMATIQUES:

(a) suivez les calculs de cours ouverts du MIT par le MIT, l’algèbre linéaire du MIT

(b) Chaîne YouTube de Khan Academy

STATISTIQUES:

(a) Statistiques sur les entreprises : prise de décision contemporaine par ken black pdf disponible sur Internet

(b) open intro statistics pdf disponible sur internet

APPRENTISSAGE MACHINE :

Livres de texte :

(A) Data mining et analyse prédictive par Larose

(b) Concepts d’exploration de données par Han et camber

(d) Livre d’apprentissage automatique Python par Sebastian Raschka

you tube vedios:

(a) Andrew ng (b) MIT (c) stanford (d) caltech (e) khan academy (d) NPTEL vedios IIT prof

Analyse des séries chronologiques:

analyse des séries temporelles financières (TSAY)

L’apprentissage en profondeur:

introduction à Nueral Network par gurney

TOUS MES VŒUX

Certains des prérequis du Data Scientist sont :

Compétences techniques

Codage Python – Python est le langage de codage le plus courant que je vois généralement requis dans les rôles de science des données, avec Java, Perl ou C/C++.
Plate-forme Hadoop – Bien que ce ne soit pas toujours une exigence, elle est fortement préférée dans de nombreux cas. Avoir de l’expérience avec Hive ou Pig est également un argument de vente fort. Une connaissance des outils cloud tels qu’Amazon S3 peut également être bénéfique.
Base de données/codage SQL – Même si NoSQL et Hadoop sont devenus une composante importante de la science des données, on s’attend toujours à ce qu’un candidat soit capable d’écrire et

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Certains des prérequis du Data Scientist sont :

Compétences techniques

Codage Python – Python est le langage de codage le plus courant que je vois généralement requis dans les rôles de science des données, avec Java, Perl ou C/C++.
Plate-forme Hadoop – Bien que ce ne soit pas toujours une exigence, elle est fortement préférée dans de nombreux cas. Avoir de l’expérience avec Hive ou Pig est également un argument de vente fort. Une connaissance des outils cloud tels qu’Amazon S3 peut également être bénéfique.
Base de données/codage SQL – Même si NoSQL et Hadoop sont devenus un composant important de la science des données, on s’attend toujours à ce qu’un candidat soit capable d’écrire et d’exécuter des requêtes complexes en SQL.
Données non structurées – Il est essentiel qu’un data scientist puisse travailler avec des données non structurées, qu’elles proviennent des réseaux sociaux, des flux vidéo ou audio.

Compétences non techniques :

1. Curiosité intellectuelle – Vous avez sans aucun doute vu cette phrase partout ces derniers temps, en particulier en ce qui concerne les scientifiques des données. Celui qui travaille avec des données doit avoir de la curiosité pour pouvoir examiner tous les aspects et travailler en conséquence. Il est nécessaire d’explorer de nouvelles façons de traiter les données.

2. Sens aigu des affaires – Pour être un scientifique des données, vous aurez besoin d’une solide compréhension du secteur dans lequel vous travaillez et de savoir quels problèmes commerciaux votre entreprise essaie de résoudre. En termes de science des données, être capable de discerner quels problèmes sont importants à résoudre pour l’entreprise est essentiel, en plus d’identifier de nouvelles façons dont l’entreprise devrait tirer parti de ses données.

3. Compétences en communication – Les entreprises à la recherche d’un spécialiste des données solide recherchent une personne capable de traduire clairement et couramment leurs conclusions techniques à une équipe non technique, telle que les services marketing ou commerciaux. Un data scientist doit permettre à l’entreprise de prendre des décisions en l’armant d’informations quantifiées, en plus de comprendre les besoins de ses collègues non techniques afin de gérer les données de manière appropriée.

Pour apprendre et exceller dans la science des données, vous devez avoir une bonne compréhension des concepts statistiques et une solide expérience quantitative et une connaissance de l’un des langages de programmation comme Java, Perl, Python ou R. De plus, vous avez besoin d’une expérience SQL.

Si vous cherchez à devenir Data Scientist, veuillez m’envoyer un e-mail pour plus d’informations à monica@tactlearn.com

Outre les compétences analytiques et décisionnelles, vous devez avoir des compétences de base,
consultez ce blog pour obtenir de l’aide

Aspirant à devenir Data Scientist en 2021 – Voici 5 compétences de base que vous devez acquérir Si vous aspirez à devenir Data Scientist en 2021, voici les 5 compétences de base que vous devez acquérir. Commencez par des cours de science des données en ligne – les meilleurs cours en ligne.https://businesstoys.in/blog/aspiring-to-be-a-data-scientist-in-2021-here-are-5-core-skills-you- besoin d’apprendre/?utm_source=quora&utm_medium=social&utm_campaign=btp_pros

Vous devez connaître les éléments suivants :

1 – Statistiques

2 – Langage de programmation (R ou Python)

3 – Manipulations de données (Entreposage/ingénierie/nettoyage/ETL/Exploration)

4 – Tests A/B

Vous pouvez tous les apprendre facilement sur Udacity, ils ont d’excellents cours gratuits.

La science des données est sans aucun doute en train de devenir l’une des compétences les plus demandées dans un secteur en évolution rapide. Dans tous les principaux secteurs, les recruteurs sont à la recherche de professionnels axés sur les données et capables d’analyser les données pour générer des informations exploitables pour l’entreprise. La demande croissante semble être sans fin, le monde devant faire face à une pénurie d’au moins un demi-million de scientifiques des données d’ici 2025. Par conséquent, l’apprentissage de la science des données pourrait être votre chance pour une carrière prometteuse.

Maintenant, il existe de nombreuses façons d’apprendre la science des données – vous pouvez vous inscrire dans une université, opter pour un Boo

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Il existe désormais de nombreuses façons d’apprendre la science des données – vous pouvez vous inscrire dans une université, opter pour un programme Bootcamp ou même vous essayer à des cours en ligne de courte durée proposés par des organisations et des plateformes indépendantes. Cependant, avant de passer à la partie où vous commencez à comparer les cours et à prendre un appel, laissez-nous d’abord comprendre quelles sont toutes les compétences que vous devez acquérir.

Comprendre les compétences à acquérir

Devenir un professionnel de la science des données est plus facile à dire qu’à faire. Il y a beaucoup de compétences que vous auriez besoin d’ajouter à votre sac afin de vous qualifier en tant que data scientist. Mais pour commencer, il y a trois compétences techniques absolument nécessaires que vous devez apprendre –

Un langage de programmation comme Python ou R pour utiliser les ensembles de données (je recommande Python). S’il s’agit de votre première expérience avec un langage de programmation, je vous recommande fortement de commencer par Python.
Pour le traitement et la manipulation des données, SQL
Un peu de machine learning et les fondamentaux des statistiques. Afin de bien comprendre et de comprendre le fonctionnement de l’écosystème de données, je vous recommande de réviser vos bases de statistiques et d’apprendre un peu d’apprentissage automatique (pas nécessaire si vous vous inscrivez à un cours universitaire ou à un Bootcamp à part entière).

Opter pour le bon cours

La recherche du bon cours vous embrouillera encore plus – surtout si vous êtes débutant et n’avez aucune idée de ce qui vous convient. Comme je l’ai mentionné plus tôt, vous trouverez peut-être des centaines de plateformes proposant des Bootcamp et des cours de courte durée. Mon conseil – allez vous inscrire à un cours offert par une université. Apprendre dans un environnement de classe et travailler avec des pairs va sûrement susciter en vous un passionné de données.

Cependant, si vous n’êtes pas à l’aise avec les programmes à temps plein, vous pouvez sûrement opter pour des cours en ligne à temps partiel proposés par les universités, offrant des résultats de carrière similaires.

Étant donné que j’ai vu plusieurs étudiants devenir des professionnels des données à succès avec ces programmes spécialisés, je recommande fortement les programmes de diplôme et de diplôme accrédités par l’université de LEARNXT dans le domaine des sciences des données. Actuellement, la plateforme propose trois cours –

MBA en science des données
MSc en science des données appliquées
Diplôme PG en science des données appliquées

L’un des principaux avantages de choisir LEARNXT est son offre d’apprentissage hybride – vous pouvez choisir le programme d’apprentissage à temps partiel du week-end si vous n’êtes pas à l’aise avec le programme à temps plein. En dehors de cela, voici quelques autres avantages –

Vous êtes enseigné par les meilleurs professeurs des IIT et des universités mondiales réputées
Plus de 50% du temps est consacré à des projets et des missions
Accès à vie au didacticiel sur la plate-forme basée sur l’IA StudyNxt
Accès aux services du portail carrière CareerNxt

Développer les compétences essentielles (non techniques)

L’acquisition de compétences techniques est cruciale pour devenir un data scientist à l’avenir. Cependant, vous devez accorder autant d’importance à l’affinement de votre esprit critique, à vos capacités de résolution de problèmes qu’à l’attention portée aux détails. Jouant avec des ensembles de données où même une seule position décimale pourrait avoir des impacts énormes, vous devez être attentif, rapide et rationnel dans votre approche. Je ne vous demande pas d’actionner un interrupteur car ces compétences prennent du temps, mais commencez à les travailler pendant que vous ajoutez des compétences techniques à votre sac.

Bien pratiquer et s’engager

Dernier point mais non le moindre, PRATIQUE. Pratiquez autant que vous le pouvez, car la science des données n’est pas une compétence que vous pouvez tirer des livres – elle ne peut être acquise et améliorée qu’avec le temps lorsque vous pratiquez. Le cours que vous choisissez vous exposera sûrement à des défis de données du monde réel, mais de temps en temps, vous pouvez vous rendre sur des plateformes comme Kaggle et consulter leurs forums pour travailler sur les derniers problèmes et perfectionner vos compétences en matière de gestion des données.

Tout le meilleur pour votre parcours d’apprentissage et votre avenir en tant que data scientist !

La plupart des entreprises qui embauchent actuellement des Data Scientists ont un besoin immédiat de faire leur travail. Je connais des entreprises qui ont des postes vacants qui traînent depuis 6 mois mais qui ne trouvent pas de candidats adéquats. La science des données est un domaine vaste et complexe et offrir une formation au bureau coûte très cher. Vous devez donc être prêt à contribuer avant de vous inscrire.

La science des données n’est pas un domaine d’étude ou un domaine d’expertise. C’est en fait un terme générique qui comprend diverses compétences. Je décompose le processus en trois parties – Théorie, Outils et Techniques. Permettez-moi d’expliquer chaque composant.

Théo

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Théorie

Vous avez besoin de solides connaissances mathématiques. Vous devez être à l’aise avec les statistiques, les probabilités et l’algèbre linéaire. Avoir des connaissances en optimisation est un plus. De plus, vous pouvez explorer un domaine particulier comme le traitement du langage naturel, l’extraction d’informations, la vision par ordinateur, la bioinformatique, le traitement de la parole, etc. Trouvez de bons cours qui enseignent les statistiques, les probabilités et l’algèbre linéaire, puis passez à d’autres sections lorsque vous en avez envie. .

Ensuite, vous devez étudier la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique. De nombreux cours en ligne sont offerts gratuitement. Rejoignez le cours d’Andrew Ng sur Coursera. Les alternatives sont des cours similaires sur Udacity et EdX. Vous devez comprendre les mathématiques derrière les algorithmes couverts et devriez être capable de mettre en œuvre les plus simples d’entre eux.

Outils

Les outils comprennent des langages de programmation et des outils logiciels réels. Vous devez connaître au moins un langage mathématique comme Matlab, R, Python et un langage de programmation standard comme Java (Python peut également être utilisé). La plupart des Data Scientists que je connais connaissent plus de 4 à 5 langues comme celles-ci.

Ne vous inquiétez pas beaucoup des utilitaires logiciels. Il existe de nombreux instituts de formation dont les activités reposent sur le dernier battage médiatique de l’industrie informatique. Ils vous éloigneraient de tout le reste et vous feraient vous concentrer sur un seul outil. De nouveaux outils arrivent chaque mois – et au moins l’un d’entre eux devient un standard. Vous devrez être à l’aise avec les frameworks comme Hadoop, Spark etc. Vous aurez besoin de moteurs de base de données NOSQL comme Cassandra, MongoDB, Neo4J etc. Ensuite, il existe des outils propriétaires comme ceux de SAS. Passez aux outils une fois que vous êtes déjà bon avec les langues.

Technique

Les techniques viennent avec l’expérience pratique et l’exploration de la façon dont les autres font les choses. Vous devez avoir travaillé sur des projets réalistes. Kaggle est une plate-forme parfaite pour cela. Allez passer du temps à travailler sur Titanic Dataset. Essayez différents algorithmes et approches. Essayez de battre vos meilleurs scores. Passez à d’autres problèmes comme la classification des sentiments ou la reconnaissance des caractères. S’inscrire à un programme de maîtrise dans un institut de haut niveau aide ici – de tels projets feront partie de vos cours là-bas et il y aura un environnement où vous continuerez à apprendre des autres.

Lire des papiers. Lire des blogs. Lire des livres. Découvrez les dernières nouveautés dans le domaine. Nous travaillions sur des méthodes de noyau il y a deux ans – et maintenant, les algorithmes d’apprentissage en profondeur repoussent les limites et produisent d’excellents résultats. Il y a beaucoup de nouveautés.

Extra :
Rejoignez ce groupe : https://www.facebook.com/groups/723281961067030/
J’y suis actif et j’envisage de démarrer une courte série de vidéos destinées aux débutants en Data Science. Il y aura également quelques autres scientifiques des données et experts en apprentissage automatique.
Ajoutez-moi sur Twitter : Aditya Joshi (@adityajoshi5) | Twitter
Je poste sur les derniers événements dans les domaines.

Vous pouvez lire mes autres réponses en guise de suivi :
Quel est l’avenir du big data/de la science des données ? Est-ce difficile d’obtenir un emploi de niveau d’entrée? Quel est le salaire attendu en Inde?
Quels sont les programmes de master en ligne gratuits en analytique/science des données?
La réponse d’Aditya Joshi à Quels types de projets sont menés par les data scientists ?
Quelles sont les attentes d’un jeune diplômé embauché pour un poste de data scientist ?

La bonne voie est de s’auto-apprendre en faisant des choses vous-même. N’oubliez pas que c’est un chemin difficile et que vous avez parfois l’impression d’abandonner une fois que cela devient plus difficile et que tout semble si difficile.

Mais oui il y a un chemin. Je donne les liens. Ce n’est pas trop mathématique mais plutôt ce dont vous avez besoin principalement dans l’industrie.

Note : j’ai suivi un chemin peu différent mais chacun doit choisir ce qui lui convient.

Lisez d’abord mon article sur ce qu’est l’apprentissage automatique et si vous pouvez comprendre ce que j’ai expliqué. Cela clarifiera les choses avant de fixer votre objectif. Si vous ne comprenez pas ce que j’ai expliqué là, je doute que

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Mais oui il y a un chemin. Je donne les liens. Ce n’est pas trop mathématique mais plutôt ce dont vous avez besoin principalement dans l’industrie.

Note : j’ai suivi un chemin peu différent mais chacun doit choisir ce qui lui convient.

Voici ce lien-la réponse de Rahul Akhouri à Quelles sont les conditions préalables pour commencer à apprendre l’apprentissage automatique ?

Maintenant je vais vous donner quelques liens :

Statistiques:

Parfois, nous l’ignorons, mais c’est un must pour bien comprendre vos fondamentaux et élargir votre vision de l’analyse des données.

Introduction aux statistiques par Udacity

Probabilités et statistiques par CMU

Modélisation statistique-

Les statisticiens disent que c’est la modélisation statistique et l’apprentissage automatique des ingénieurs informaticiens. Mais les deux sont presque identiques, sauf que lorsque vous étudiez la modélisation statistique, vous vous concentrez davantage sur des termes statistiques tels que les tests d’hypothèses et l’incertitude. Alors que l’apprentissage automatique se concentre uniquement sur le problème à résoudre.

Les ISLR écrits par des professeurs de Stanford sont les meilleurs pour commencer. Vous avez également une VERSION YOUTUBE du livre. Pour un apprentissage plus avancé et en utilisant l’étude de traitement mathématique ESLR (vous devez être un expert en calcul pour cela)

Pour les gars de PHD, vous devez déjà connaître ces livres. ISLR est bon pour ceux qui ne sont pas des statistiques.

Je recommande fortement de tout parcourir.

Apprentissage automatique :

Les informaticiens résolvent un problème à l’aide d’« algorithmes » et les spécialistes des statistiques à l’aide de « techniques ». Vous trouverez le même contenu dans l’apprentissage automatique et la modélisation statistique, mais l’approche est différente.

Géogia TECH

Google

Apprentissage approfondi par Google

C’est à peu près ça. Vous auriez besoin de langages de programmation tels que R ou Python. Choisissez-en un seul. Si vous êtes ingénieur, choisissez Python, sinon choisissez R.

Programmation R

Introduction à la programmation Python

Introduction à l’analyse de données en Python

Donc, comme vous pouvez le voir, vous ne pouvez pas tout maîtriser. Mais apprenez jusqu’à l’apprentissage automatique, puis choisissez ‘Data Analyst’ ou ‘NLP’ ou ‘AI’. C’est par ordre croissant de complexité.

Analyste de données/Visualisation :

Cela vous oblige à explorer les modèles de données en parcourant les données manuellement. Tracer des graphiques, etc. Ceci est également très demandé. Ceux-ci vous permettront également d’obtenir d’excellents emplois, sinon aussi bons que l’apprentissage automatique/la modélisation statistique.

SQL

Tableau

Visualisation des données par Georgia Tech

Traitement du langage naturel :

Cela nécessite de bonnes compétences en programmation (Python), en nettoyage de données (expressions régulières) et en techniques de PNL avec des connaissances en apprentissage automatique/apprentissage en profondeur (obligatoire). Il y a beaucoup de demande pour l’ingénieur PNL.

Traitement d’image:

Vous devez maîtriser l’apprentissage en profondeur pour effectuer un traitement d’image efficace tel que la détection d’objets/la reconnaissance faciale, etc.

Apprentissage approfondi par Google

Ingénieur IA :

L’intelligence artificielle est parfois confondue avec l’apprentissage/la programmation machine. Le truc, c’est que les grands statisticiens ne sont pas enclins à résoudre des problèmes informatiques. Nous avons donc besoin d’un informaticien capable d’écrire des algorithmes intelligents et d’appliquer l’apprentissage automatique.

IA par Georgia Tech

Introduction à l’IA

IA pour la robotique

J’espère que ça aide.

Bonne question. A mon avis OUI ça aide. Il existe 2 types de personnes 1. qui peuvent apprendre par elles-mêmes et 2. qui doivent être motivées pour faire quelque chose.

Si vous faites partie de la catégorie de type 1, vous pouvez vous inscrire à un cours à votre rythme ou vous pouvez l’apprendre gratuitement en regardant des vidéos youtube ou en lisant des blogs, etc.

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Bonne question. A mon avis OUI ça aide. Il existe 2 types de personnes 1. qui peuvent apprendre par elles-mêmes et 2. qui doivent être motivées pour faire quelque chose.

Pour le type 2 – Nous sommes inondés de cours de science des données autour de nous, il est vraiment important de choisir l’idéal. Et par là, j’entends celui qui a un programme structuré et mis à jour, une certification d’une organisation commerciale renommée, un accès à vie au matériel d’étude et aux enregistrements en classe, des formateurs A1, une assistance 24h/24, 7j/7, des lots spéciaux pour les non-programmeurs, une aide à l’emploi, des conseils sur les CV et simulation d’entretiens.

A good data science course helps us to understand the real-world and how it is solving business problems from HealthCare to Manufacturing, from Telecom to Robotics. And to become a Data Scientist you need to perform industrial projects that’s how you will understand the decision-making roles and how data-driven insights are generated. Even those who are from a non-programming background or those who want to change their current domain to the most highly paid jobs of 21st century.

Look for an institute covering the following subjects:

Core Python: Datatypes, Loops, Functions, Exception handling, Modules

Advanced Python: Data Science libraries- NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, BeautifulSoup, XGBoost, etc

Math: Probability, Statistics, Linear Algebra, Calculus.

Machine Learning, Deep Learning, Hadoop, PowerBI, Apache spark, Time Series and Analytics, SQL, MongoDB.

On which parameters, We should compare different training institutes for data science?

Thanks! For reading…

Most asked Question related to What do I need to know to become a data scientist? :

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