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Les données jouent un rôle crucial dans la prise de décision éclairée et dans la mise en œuvre d’applications basées sur l’intelligence artificielle. En conséquence, il existe une demande croissante de professionnels des données qualifiés dans divers secteurs. Si vous débutez en science des données, cette vaste collection de guides est conçue pour vous aider à développer les compétences essentielles requises pour extraire des informations à partir de grandes quantités de données.
Lien : 7 étapes pour maîtriser SQL pour la science des données
Il s'agit d'une approche étape par étape de la maîtrise de SQL, couvrant les bases des commandes SQL, des agrégations, du regroupement, du tri, des jointures, des sous-requêtes et des fonctions de fenêtre.
Le guide souligne également l'importance de l'utilisation de SQL pour résoudre des problèmes commerciaux réels en traduisant les exigences en analyses techniques. Pour la pratique et la préparation aux entretiens de science des données, il recommande de pratiquer SQL via des plateformes en ligne comme HackerRank et PGExercises.
Lien : 7 étapes pour maîtriser Python pour la science des données
Ce guide fournit une feuille de route étape par étape pour apprendre la programmation Python et développer les compétences nécessaires pour une carrière dans la science et l'analyse des données. Cela commence par l'apprentissage des bases de Python à travers des cours en ligne et des défis de codage. Ensuite, il couvre les bibliothèques Python pour l’analyse des données, l’apprentissage automatique et le web scraping.
Le guide de carrière souligne l'importance de pratiquer le codage à travers des projets et de créer un portfolio en ligne pour mettre en valeur vos compétences. Il propose également des recommandations de ressources gratuites et payantes pour chaque étape.
Lien : 7 étapes pour maîtriser les techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Un guide étape par étape pour maîtriser les techniques de nettoyage et de prétraitement des données, qui constituent une partie essentielle de tout projet de science des données. Le guide couvre divers sujets, notamment l'analyse exploratoire des données, la gestion des valeurs manquantes, la gestion des doublons et des valeurs aberrantes, l'encodage des caractéristiques catégorielles, la division des données en ensembles de formation et de test, la mise à l'échelle des fonctionnalités et la résolution des données déséquilibrées dans les problèmes de classification.
Vous apprendrez l'importance de comprendre l'énoncé du problème et les données à l'aide d'exemples de codes pour les différentes tâches de prétraitement à l'aide de bibliothèques Python telles que Pandas et scikit-learn.
Lien : 7 étapes pour maîtriser le Data Wrangling avec Pandas et Python
Il s'agit d'un parcours d'apprentissage complet pour maîtriser la gestion des données avec les pandas. Le guide couvre les conditions préalables telles que l'apprentissage des principes fondamentaux de Python, SQL et le web scraping, suivi d'étapes pour charger des données à partir de diverses sources, sélectionner et filtrer des cadres de données, explorer et nettoyer des ensembles de données, effectuer des transformations et des agrégations, joindre des cadres de données et créer des tableaux croisés dynamiques. Enfin, il suggère de créer un tableau de bord de données interactif à l'aide de Streamlit pour présenter les compétences en analyse de données et créer un portefeuille de projets, essentiel pour les futurs analystes de données à la recherche d'opportunités d'emploi.
Lien : 7 étapes pour maîtriser l’analyse exploratoire des données
Le guide décrit les 7 étapes clés pour effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) efficace à l'aide de Python. Ces étapes comprennent la collecte de données, la génération d'un résumé statistique, la préparation des données par nettoyage et transformations, la visualisation des données pour identifier les modèles et les valeurs aberrantes, la réalisation d'analyses univariées, bivariées et multivariées des variables, l'analyse des données de séries chronologiques et le traitement des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes. L'EDA est une phase cruciale dans l'analyse des données, permettant aux professionnels de comprendre la qualité, la structure et les relations des données, garantissant ainsi une analyse précise et perspicace dans les étapes suivantes.
Pour commencer votre parcours dans la science des données, il est recommandé de commencer par maîtriser SQL. Cela vous permettra de travailler efficacement avec des bases de données. Une fois que vous êtes à l'aise avec SQL, vous pouvez vous plonger dans la programmation Python, qui comprend de puissantes bibliothèques pour l'analyse des données. L'apprentissage de techniques essentielles telles que le nettoyage des données est important, car cela vous aidera à maintenir des ensembles de données de haute qualité.
Ensuite, acquérez une expertise dans la gestion des données avec les pandas pour remodeler et préparer vos données. Plus important encore, maîtrisez l’analyse exploratoire des données pour bien comprendre les ensembles de données et découvrir des informations.
Après avoir suivi ces directives, l'étape suivante consiste à travailler sur un projet et à acquérir de l'expérience. Vous pouvez commencer par un projet simple puis passer à des projets plus complexes. Écrivez-en sur Medium et découvrez les dernières techniques pour améliorer vos compétences.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion technologique et d'un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
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- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
