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« La data science ne se résume pas à décortiquer des chiffres : c'est la mise en application de nombreuses compétences afin de résoudre un problème particulier dans un secteur spécifique », explique N. R. Srinivasa Raghavan, Chief Data Scientist Monde chez Infosys. Ces compétences sont plus demandées et vous pouvez généralement les voir dans les descriptifs de poste pour les data scientists.


Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à mettre l'accent sur ces compétences pour développer et faire évoluer leurs équipes analytiques. 6. Capacité à préparer les données pour des analyses efficaces Trouver, collecter, organiser, traiter et modéliser les données Analyser d'importants volumes de données structurées ou non structurées Préparer et présenter les données de manière à faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques Préparer des données consiste à faire en sorte qu'elles soient prêtes pour l'analyse.




Quel que soit l'outil utilisé, les data scientists doivent comprendre les tâches de préparation et leur rapport avec les workflows de data science. Un outil de préparation de données comme Tableau Prep Builder est extrêmement convivial et s'adresse à tous les niveaux de compétence. Découvrez plus en détail les meilleures pratiques de préparation des données.


Capacité à tirer parti d'une plate-forme analytique en libre-service Comprendre les avantages et les défis de la visualisation de données Connaissances de base sur les différentes solutions du marché Comprendre et utiliser les meilleures pratiques et techniques pour réaliser des analyses Capacité à partager les résultats de l'analyse via des applications ou des tableaux de bord en libre-service Cette compétence va dans le sens des aptitudes personnelles, car elle fait appel à la fois à l'esprit critique et à l'efficacité de la communication.


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Lorsque vous créez un tableau de bord sur une telle plate-forme, les utilisateurs peuvent régler les paramètres pour poser leurs propres questions et observer immédiatement le résultat de leur analyse en temps réel (formation big data Paris). 8. Capacité à écrire du code efficace et pérenne Utiliser les programmes permettant d'analyser, de traiter et de visualiser les données Créer des programmes ou des algorithmes pour l'analyse syntaxique des données Collecter et préparer les données via des API Cette compétence tombe un peu sous le sens.


La data science s'appuie sur de nombreux langages différents, et vous devez maîtriser et appliquer ceux qui sont les plus pertinents pour votre rôle, votre secteur ou vos problématiques métier. 9. Capacité à appliquer efficacement les mathématiques et les statistiques Effectuer des analyses exploratoires et identifier les tendances et relations importantes Appliquer une approche statistique rigoureuse pour extraire les données factuelles Comprendre les avantages et les check out this site limites des différents modèles de test et en quoi ils sont adaptés à une problématique donnée Tout comme le code, les mathématiques et les statistiques jouent un rôle essentiel en data science.


Une bonne connaissance des statistiques permet aux data scientists de porter un regard critique sur la valeur des différentes données et sur les types de questions auxquelles elles peuvent répondre. Certaines problématiques imposent parfois de concevoir des solutions innovantes, qui peuvent impliquer de combiner ou de modifier des techniques et outils analytiques standard. devenir data scientist Paris.


10. Capacité à tirer parti du machine learning et de l'intelligence artificielle Comprendre quand et comment le machine learning et l'IA sont des solutions viables pour les métiers Entraîner et déployer des modèles pour mettre en œuvre des solutions IA productives Expliquer les modèles et les prédictions de manière pertinente pour les métiers Dans la plupart des entreprises, le machine learning et l'IA ne pourront jamais remplacer un data scientist.


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Une seule recherche sur Google suffit pour trouver plusieurs descriptions de postes de Data Scientist. De nombreux employeurs recherchent des professionnels qualifiés dans le domaine. her latest blog Peu importe votre lieu de résidence géographique, vous pouvez presque toujours trouver une entreprise qui nécessite des données scientifiques. Cependant, avant de chercher un poste qui vous convient, vous devez tout savoir sur les qualifications de Data Data Scientist.


Pour ce faire, nous allons diviser la profession de data scientist en groupes différents. Tous ces groupes ont des exigences différentes, des attentes, des salaires et ainsi de suite - tout cela sera traité dans le tutoriel à venir! Table de Contenu Responsabilités d'un Data Scientist La description de poste de Data Scientist demande généralement à une personne en mesure de prendre en charge le produit, le leadership et les campagnes marketing de s'appuyer sur Read Full Article l'analyse des données.


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La majorité des employeurs s’attendent à ce que les spécialistes des données disposent d’une quantité importante d’exploration de données et de méthodes d’analyse. En plus de cela, ils doivent bien maîtriser les outils de données, savoir aussi comment construire et mettre en œuvre des modèles, utiliser ou créer des algorithmes et des simulations.


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Expérience de la création d'architecture de données. Connaissance des techniques d'apprentissage automatique et de ses inconvénients ou avantages. Connaissance des langages de programmation permettant de tirer des enseignements des données. La plupart du temps, une formation universitaire en science des données est nécessaire dans les universités ou les collèges, mais elle peut également maintenant être obtenue grâce à des parcours d'apprentissage en ligne.


Les «groupes» sont classés par niveau d’expérience - et Scientifique de base sont des nouveaux venus dans l’industrie. Ces personnes n’ont toujours pas une idée précise de ce que font les scientifiques des données, du moins du point de vue du travail. Un scientifique de base de données débutant est une personne qui vient d’obtenir son diplôme et qui cherche maintenant à trouver son premier véritable emploi en tant que scientifique de données.

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