¡Bienvenidos a un viaje profundo dans le fascinant univers de la Science des Données ! Dans cet article, nous explorons l'importance de cette discipline, son histoire intrinsèque, les prérequis essentiels pour les aspirants, les outils fondamentaux, et comment nous pouvons transformer radicalement les affaires. Nous avons également effectué les étapes cruciales pour convertir les données scientifiques en données existantes. ¡Acompános en este recorrido informativo y apasionante!

La Science des Données a émergé comme le moteur qui impulse la responsabilité des décisions au XXIème siècle. Votre capacité à extraire des informations significatives sur des ensembles de données massives a transformé la forme en ce que nous abordons les problèmes et que nous prenons des décisions stratégiques. Depuis l'analyse prédictive jusqu'à l'optimisation des processus, la science des données a été convertie en le cimiento sur ce que sont les innovations des entreprises.

Pour commencer, nous entendons que c'est la science des données. La Science des Données est la combinaison de mathématiques, statistiques et sciences informatiques. La science des données recueille, analyse et interprète les données pour obtenir des informations pertinentes permettant de prendre des décisions basées sur les données. Actuellement, ce champ est utilisé dans tous les secteurs industriels : à partir de la détermination du comportement du consommateur, de l'identification des tendances, du développement des produits, de la détection des fraudes et de l'optimisation des processus de la science des données en fournissant des outils pour les organisations de tous les employés. 

Histoire de la science des données

L'évolution de la science des données est aussi intéressante que vos applications pratiques. Nation de l'intersection de la statistique, des sciences du calcul et de la recherche opérationnelle. Au cours des dernières décennies, a évolué depuis ses modestes débuts avec une discipline intégrale, soutenue par les avancées technologiques et la forte disponibilité des données. Depuis les premiers expériences jusqu'aux applications complètes actuelles, l'histoire de la science des données est un témoignage de votre croissance exponentielle.

Conditions préalables à la science des données

Quelles sont les questions qu'il vous faut pour être heureux dans le monde émouvant de la science des données ? En plus de la curiosité et de la passion pour l'exploration de données, il est crucial de posséder des capacités en programmation, mathématiques et statistiques. Le domaine des outils spécifiques et la capacité de travailler avec de grands ensembles de données sont des exigences essentielles. Découvrez comment vous pouvez vous préparer pour cette carrière passionnante et cette carte dans un champ en constante évolution.

• statistiques

La Science des Données est basée sur la statistique pour capturer et transformer les données personnelles en informations utilisables lors de l'utilisation de techniques complètes. Si vous voulez entrer dans la science des données, vous devez être familiarisé avec les concepts clés de cette discipline.

• Programmation

Python, R et SQL sont les langues de programmation les plus courantes. Pour réaliser avec succès un projet de sciences de données, il est important d'inculquer un niveau plus élevé de connaissances en programmation.

• Apprentissage automatique (apprentissage automatique) 

Réaliser des prédictions et des estimations certifiées est possible grâce à l'apprentissage automatique, ou à l'apprentissage automatique, un composant crucial dans la science des données. Même s'il s'agit d'un champ avancé, si vous voulez obtenir de l'excellence dans la science des données, il est nécessaire d'apprendre l'apprentissage automatique. 

• Base de données

Il est nécessaire que vous ne vous éloigniez pas de ce que sont les bases de données, mais que vous ayez également les outils de gestion et extrayez des informations sur celles-ci pour vous intéresser à la science des données. 

Avec le modèle, vous pouvez calculer et décider, en utilisant des modèles mathématiques basés sur les données correspondant à ce que vous avez. Le modèle permet de déterminer quels algorithmes sont les meilleurs pour un problème déterminé et comment élaborer des modèles. 

Avez-vous déjà été émerveillés par la façon dont les entreprises ont pris des décisions informées qui vous incitent à réussir ? La Science des Données est la réponse. Grâce à la personnalisation des expériences de l'utilisateur jusqu'à la détection des fraudes, les applications de la science des données sont vastes et sont présentées dans tous les secteurs. Nous expliquons comment cette discipline transforme les données apparemment sans sentiment en de bonnes informations stratégiques.

• Analyse descriptive

Aidez-nous à montrer les points de précision des données pour les clients qui peuvent apparaître et qui satisfont à toutes les exigences des données. D'autres termes impliquent d'organiser, d'ordonner et de manipuler des données pour produire des informations révélatrices sur les données fournies. Cela implique également de convertir les données sans processus en une forme qui facilite leur compréhension et leur interprétation.

• analyses prédictives

Le processus d'utilisation des données historiques avec diverses techniques telles que l'exploitation minière des données, un modèle statistique et un apprentissage automatique pour pronostiquer les résultats futurs. En utilisant les tendances de ces données, les entreprises utilisent des analyses prédictives pour détecter les risques et les opportunités.

• Analyse diagnostique

C'est un examen en profondeur pour comprendre ce qui a réussi quelque chose. Pour décrire l'utilisation des techniques telles que la désglose, la découverte des données, l'extraction des données et les corrélations. Vous pouvez réaliser plusieurs opérations et transformations de données dans un ensemble de données déterminé pour découvrir des clients uniques à chaque fois que ces techniques.

• Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive avance dans l’utilisation des données prédictives. Il est plus probable que cela se produise et offre le meilleur programme d'action pour faire face à ce résultat. Vous pouvez évaluer les effets probables de diverses décisions et déterminer le cours d'action optimal. Utiliser des moteurs de recommandation d'apprentissage automatique, de processus d'événements complexes, de réseaux neuronaux, de simulation, d'analyse graphique et de simulation.

Processus de la science des données

Comment transformer nos données brutes en connaissances significatives ? Le processus de la science des données est clé pour ce voyage. Après la compilation et l'exploration des données jusqu'à la création de modèles prédictifs, chaque étape contribue à la prise de décision basée sur les données. Nous voilà à chaque étape de la révélation des secrets du processus qui a impulsé la révolution de la science des données.

1. Obtenir des données

La première étape est d'identifier le type de données à analyser et ces données doivent être exportées vers un fichier Excel ou CSV.

2. Nettoyage des données

Il est essentiel, avant de pouvoir lire les données, de vous assurer qu'elles sont dans un état parfaitement lisible, sans erreurs, sans valeurs fausses ou incorrectes.

3. Analyse exploratoire

L'analyse des données permet de visualiser de différentes manières et d'identifier les clients afin de détecter n'importe quelle chose hors du commun. Pour analyser les données, vous devez accorder une attention particulière aux détails afin de vous identifier si quelque chose est à l'extérieur de votre lieu.

4. Modelage ou apprentissage automatique

Un ingénieur ou un scientifique de données décrit les instructions qui doivent suivre l'algorithme d'apprentissage automatique en fonction des données à analyser. L’algorithme utilise itérativement ces instructions pour générer le résultat correct.

5. L'interprétation des données

À ce stade, découvrez les hallazgos et les présentateurs de l'organisation. La capacité la plus critique et cette capacité sera d’expliquer vos résultats. Ici, vous avez les capacités de communication et de narration qui sont un papier fondamental. 

Outils utilisés en science des données

Quels sont les outils imprescindibles dans l'arsenal d'un scientifique de données ? Depuis Python et R hasta TensorFlow, nous vous présentons certains outils fondamentaux utilisés dans la science des données. Cela ne facilite pas seulement la manipulation efficace des données, mais cela permet également le développement de modèles avancés qui impulsent la prise de décisions stratégiques.

• Analyse de données– Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualisation de données – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Stockage de données – Apache Hadoop, Informatica/Talend, informations Microsoft HD
• Modèle de données – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Stud

Bénéficiaires de la science des données dans les affaires

La mise en œuvre efficace de la science des données dans les entreprises présente une série d'avantages tangibles. Grâce à l'optimisation des processus jusqu'à l'identification des opportunités de croissance, découvrez comment la science des données est devenue une société stratégique pour les entreprises modernes. 

Certains des avantages qui sont observés dans les organisations qui mettent en œuvre la science des données dans leurs processus incluent : l'amélioration des prévisions commerciales, l'interprétation des données complètes, l'amélioration de la quantité de décisions, l'innovation des produits, l'amélioration de la sécurité de l'information, le développement de productos centrados en el usuario. 

Applications de la science des données

Où est exactement la science des données appliquée dans le monde réel ? Depuis l'attention médicale jusqu'au commerce électronique, vos applications sont illimitées. Nous explorerons les cas pratiques que la science des données présente dans le futur dans des secteurs clés. Découvrez comment cette discipline contribue à résoudre des problèmes complexes et à stimuler l'innovation dans diverses industries.

Recommandation de produit

La technique de recommandation de produits peut influencer les clients pour qu'ils comprennent des produits similaires. Par exemple, un fournisseur est en train de traiter pour augmenter les ventes de sa boutique en ligne en regroupant les produits et en proposant des produits. Ainsi, vous combinez champ et climatiseur et vous obtenez un résultat. De plus, les clients les achèteront à un prix réduit.

Prévision future

C'est l'une des techniques les plus appliquées à la science des données. Sur la base de divers types de données qui sont recompilées de diverses sources, elles réalisent des prévisions météorologiques et des prévisions futures.

Détection des fraudes et des risques

C'est l'une des applications les plus logiques de la science des données. Parce que les transactions en ligne sont en hausse, il est possible que vos données soient perdues. Par exemple, la détection de fraude sur les cartes de crédit dépend du mois, du commerçant, de l'emplacement, de l'heure et d'autres variables. Si quelque chose de cela semble peu naturel, la transaction s'annulera automatiquement et bloquera votre carte pendant 24 heures ou plus.

voitures autonomes

La voiture autonome est l'un des inventions du plus grand succès dans le monde actuel. Entrenamos nuestro coche para que tome décisions de forme indépendante en base sur les données antérieures. Dans ce processus, nous pouvons pénaliser notre modèle si celui-ci ne fonctionne pas bien. L'automobile est plus intelligente avec le temps lorsqu'elle commence à apprendre à vivre toutes les expériences en temps réel.

Reconnaissance d'images

Lorsque vous souhaitez reconnaître certaines images, la science des données peut détecter l'objet et le classer. L'exemple le plus célèbre de reconnaissance d'images est la reconnaissance faciale : si vous avez votre téléphone intelligent qui le débloque, vous verrez votre liste. Alors, premièrement, le système de détection du Rostro, puis classifiera son Rostro comme Rostro Humano et ensuite décidera si le téléphone appartient au propriétaire réel ou non.

Convertir la voix en texte

La reconnaissance de la voix est un processus de compréhension de la langue naturelle par l'ordinateur. Nous sommes maintenant familiarisés avec les assistants virtuels tels que Siri, Alexa et Google Assistant.

Les soins de santé

La science des données aide à divers moments de l'attention sanitaire, comme l'analyse des images médicales, le développement des nouvelles substances pharmaceutiques, la génétique et la génomique, et apporte une assistance virtuelle aux patients.

Moteurs de recherche

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. nous proposent une multitude de résultats dans une fraction de seconde. Il est possible d'utiliser divers algorithmes scientifiques de données.

¿Listo para un change de carrera emocionante? Depuis l’éducation formelle et l’acquisition d’aptitudes techniques jusqu’à la participation aux projets réels, chaque paso compte. Découvrez comment l'éducation continue et la mise à jour constante sont la clé pour créer un champ dynamique et une évolution constante.

Rôle d'un scientifique de données

Qu'est-ce qui implique réellement le travail du journal d'un scientifique de données ? Surtout parmi les compétences techniques, le rôle d'un scientifique de données implique la compréhension profonde du contexte commercial, la capacité d'interpréter les données de manière significative et la communication efficace des hallazgos. 

Les données scientifiques utilisent un papier essentiel pour garantir que les organisations prennent des décisions informées. Travailler en collaboration avec des dirigeants d'entreprises pour identifier des objets spécifiques, comme identifier la segmentation des clients et impulser de meilleures produits et services. En utilisant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et des modèles statistiques, les scientifiques de données peuvent examiner de grands ensembles de données pour découvrir les clients et les idées qui aident les organisations à prendre des décisions certifiées.

Les scientifiques de données ont généralement une combinaison de compétences techniques et de connaissances en interprétation et visualisation de données. Vous devez avoir une expérience en analyse statistique, en langues de programmation, en algorithmes d'apprentissage automatique et en systèmes de bases de données.

Nous avons une vue sur une description générale des responsabilités que gère un scientifique de données professionnel :

• Recopier, nettoyer et organiser les données pour les utiliser dans les modèles prédictifs et prescriptifs.
• Analyser de grandes quantités d'informations pour découvrir les tendances et les clients.
• Utilisez des langues de programmation pour structurer les données et les convertir en informations utilisables.
• Travaillez avec les parties intéressées pour comprendre les problèmes commerciaux et trouver des solutions basées sur les données.
• Développer des modèles prédictifs en utilisant des modèles statistiques pour pronostiquer les tendances futures.
• Création, maintenance et suivi de modèles d'apprentissage automatique.
• Téléchargez et utilisez des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et d'autres méthodes analytiques pour créer des solutions basées sur les données.
• Communiquer des solutions basées sur les données des parties intéressées
• Découvrez les patrons et les tendances occultes dans des ensembles de données massifs en utilisant une variété d'outils de minería de données
• Rechercher et valider les solutions de données à travers les visualisations de données, informations, panneaux et présentations.

Pasos para Convertir en un Científico de Datos

Connaître les étapes spécifiques pour convertir en données scientifiques est crucial. Depuis l'éducation formelle et la pratique continue jusqu'à la construction d'un portefeuille solide, nous développons les secrets pour ouvrir notre chemin dans cette carrière passionnante. Obtenez des conseils pratiques sur ceux qui vous ont permis de suivre ce chemin avec succès.

1. Apprenez les bases : La première étape pour passer à un système de données scientifiques comprend les fondements de la science et l'analyse des données. Vous comprendrez également les thèmes de la gestion des données, de la statistique, des mathématiques et de la programmation. Vous pouvez trouver beaucoup de ressources et de cours en ligne qui enseignent ces thèmes.

2. Développer des compétences pratiques : Une fois que vous avez acquis les connaissances de base en sciences des données, vous avez besoin de compétences pratiques qui vous permettront d'être utiles dans votre carrière. Par exemple, familiarisez-vous avec les langues de programmation, comme R et Python, ainsi qu'avec les systèmes de codification et de gestion des bases de données. Il est possible que vous souhaitiez également pratiquer des techniques d'analyse de données et d'apprentissage automatique.

3. Obtenez un certificat de diplôme ou un titre : La plupart des employeurs préfèrent contracter des données scientifiques avec un diplômé ou un maître dans le champ correspondant, comme informatique ou mathématique appliqué. Obtenir un titre en science des données ou en analyse peut vous aider à acquérir la connaissance, l'expérience et les capacités nécessaires pour devenir un scientifique de données existant.

4. Travail sur des projets pratiques : L'une des meilleures formes de développement de vos capacités en sciences des données est de travailler dans des projets. Vous pouvez trouver des projets en ligne ou communiquer avec des organisations qui recherchent des données scientifiques. Trabajar en proyectos vous aidera à acquérir une expérience en analyse de données, apprentissage automatique et autres activités de science de données.

5. Manténte actualisée : Pour maintenir l'avant-garde, vous devez être informé des dernières tendances en matière de science des données. Nous devons être attentifs aux nouvelles de l'industrie, notre recommandation est que vous vous abonniez à des publications sur les données scientifiques.

La Science des Données, avec sa capacité à convertir des données en connaissances valiosos, est devenue le catalyseur de la révolution entrepreneuriale moderne. Depuis nos races historiques jusqu’à nos applications pratiques, nous avons exploré chaque coin de cette discipline. En ouvrant la science des données, vous n'êtes qu'une carrière passionnante, mais vous vous convertirez également en un architecte du futur basé sur les données.

Qu'est-ce que la science des données en termes simples ?

La science des données est un camp d'études qui utilise des données pour diverses fins d'enquête et des informations pour obtenir des connaissances et des informations significatives sur ces données.

Que fait un data scientist ?

Les scientifiques de données créent et utilisent des algorithmes pour analyser les données. Ce processus implique généralement l'utilisation et la création d'outils d'apprentissage automatique et de produits de données personnalisés pour aider les entreprises et les clients à interpréter les données de manière utile.

Qu'est-ce qu'un exemple de science de données ?

Un des exemples les plus importants de la science des données dans l'actualité sera votre utilisation pour étudier le virus COVID-19 et développer un vaccin ou un traitement. La science des données comprend également la détection de fraude, l'automatisation de l'attention au client, les recommandations d'attention médicale, la détection de fausses notifications, les systèmes de recommandation de commerce électronique et d'entretien, et bien plus encore.

Quelle est l'éligibilité au cursus de sciences de données ?

Les critères d’éligibilité pour un cursus de sciences de données peuvent varier selon l’institution qui offre le programme. Cependant, en général, les candidats doivent avoir une qualification éducative minimale d'une licence dans un domaine pertinent en matière d'informatique, de mathématiques, de statistique ou d'ingénierie. Certaines institutions peuvent également exiger que les candidats connaissent des langues de programmation telles que Python ou R.

Pouvez-vous apprendre la science des données pour mon compte ?

Si, mais pour devenir un expert, vous devez vous inscrire dans un cursus qui vous offrira des capacités, une orientation et un enseignement adéquat.

Merci de nous accompagner dans ce voyage informatif pour le monde émouvant de la Science de Données ! Nous espérons que cette exploration vous apportera une compréhension profonde de l’importance, de l’histoire et du potentiel transformateur de cette discipline passionnée.

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• La source: https://www.mygreatlearning.com/blog/que-es-la-ciencia-de-datos-guia-completa/