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La science des données est une discipline complexe qui identifie des informations importantes tirées de quantités gigantesques de données structurées et non structurées. La partie la plus difficile de ce domaine de connaissances est probablement d'apprendre à donner un sens à toutes ces données et à transformer cette immense quantité d'informations dispersées en informations significatives et exploitables. Un analyste de données compétent sait repérer les modèles qui permettent aux organisations de concevoir des stratégies efficaces, de trouver de nouvelles opportunités et de renforcer leurs efforts de marketing.
Un emploi en science des données est l'un des plus rémunérateurs disponibles, et les scientifiques des données sont toujours recherchés, même par la plus grande entreprise. Est-il vraiment possible de vous enseigner la science des données? Pouvez-vous passer de simples compétences informatiques à devenir un maître analyste? La réponse est oui, à condition de choisir les bons cours et de les suivre avec la diligence requise. Ici, nous vous présenterons un tour d'horizon des concepts les plus importants de la science des données que vous devez apprendre pour devenir un scientifique des données autodidacte, que vous pouvez apprendre dans le confort de votre foyer. Vous pouvez suivre tous ces cours via Coursera pour moins de 100 $ chacun. (Pour en savoir plus sur ce que fait un data scientist, voir Rôle du poste: Data Scientist.)
Comprendre la science des données
Clair et simple, tout d'abord. Vous ne pouvez devenir data scientist que si vous comprenez ce qu'est réellement la science des données, et un cours d'introduction qui vous donne un aperçu de cette discipline est la première étape que vous devriez prendre. Les concepts de base comprennent pourquoi et comment la science des données est si importante pour les entreprises et comment elle peut être appliquée. Vous devez être en mesure de comprendre ce qu'est l'analyse de régression et comment fonctionne le processus d'exploration de données, ainsi que les outils et algorithmes que vous allez utiliser quotidiennement pour maîtriser cette discipline.
