Data Science Bootcamp

Le problème

Le scientifique des données est l’une des professions les mieux adaptées pour prospérer au cours de ce siècle. Il s’agit d’un métier numérique, orienté vers la programmation et analytique. Il n’est donc pas surprenant que la demande de scientifiques des données ait augmenté sur le marché de l’emploi.

Toutefois, l’offre est très limitée. Il est difficile d’acquérir les compétences nécessaires pour être embauché en tant que scientifique des données.

Et comment y parvenir ?

Les universités ont mis du temps à créer des programmes spécialisés en science des données. (sans compter que ceux qui existent sont très coûteux et prennent beaucoup de temps).

La plupart des cours en ligne se concentrent sur un sujet spécifique et il est difficile de comprendre comment les compétences qu’ils enseignent s’intègrent dans l’ensemble.

La solution

La science des données est un domaine multidisciplinaire. Elle englobe un large éventail de sujets.

• Compréhension du domaine de la science des données et du type d’analyse effectuée
• Mathématiques
• Statistiques
• Python
• Application de techniques statistiques avancées en Python
• Visualisation des données
• Apprentissage automatique
• Apprentissage profond

Chacun de ces sujets s’appuie sur les précédents. Et vous risquez de vous perdre en chemin si vous n’acquérez pas ces compétences dans le bon ordre. Par exemple, il serait difficile d’appliquer les techniques d’apprentissage automatique avant d’avoir compris les mathématiques sous-jacentes. Ou encore, il peut être difficile d’étudier l’analyse de régression en Python sans savoir ce qu’est une régression.

Ainsi, dans un effort pour créer la formation en science des données la plus efficace, la plus rapide et la plus structurée disponible en ligne, nous avons créé The Data Science Course 2024.

Nous pensons qu’il s’agit du premier programme de formation qui résout le plus grand défi pour entrer dans le domaine de la science des données – avoir toutes les ressources nécessaires en un seul endroit.

De plus, notre objectif est d’enseigner des sujets qui s’enchaînent et se complètent harmonieusement. Le cours vous enseigne tout ce que vous devez savoir pour devenir un scientifique des données à une fraction du coût des programmes traditionnels (sans parler du temps que vous gagnerez).

Les compétences

1. Introduction aux données et à la science des données

Big data, business intelligence, business analytics, machine learning et intelligence artificielle. Nous savons que ces mots à la mode appartiennent au domaine de la science des données, mais que signifient-ils tous ?

Pourquoi l’apprendre ? En tant que candidat data scientist, vous devez comprendre les tenants et les aboutissants de chacun de ces domaines et reconnaître l’approche appropriée pour résoudre un problème. Cette « introduction aux données et à la science des données » vous donnera un aperçu complet de tous ces mots à la mode et de leur place dans le domaine de la science des données.

2. Les mathématiques

L’apprentissage des outils est la première étape de la science des données. Il faut d’abord avoir une vue d’ensemble pour pouvoir ensuite examiner les différentes parties en détail.

Nous examinons en détail le calcul et l’algèbre linéaire, qui sont les sous-domaines sur lesquels repose la science des données.

Pourquoi l’apprendre ?

Le calcul et l’algèbre linéaire sont essentiels pour la programmation en science des données. Si vous voulez comprendre les algorithmes avancés d’apprentissage automatique, vous avez besoin de ces compétences dans votre arsenal.

3. Les statistiques

Vous devez penser comme un scientifique avant de devenir un scientifique. Les statistiques entraînent votre esprit à formuler des problèmes sous forme d’hypothèses et vous donnent des techniques pour tester ces hypothèses, tout comme un scientifique.

Pourquoi l’apprendre ?

Ce cours ne se contente pas de vous donner les outils dont vous avez besoin, il vous apprend à les utiliser. Les statistiques vous apprennent à penser comme un scientifique.

4. Python

Python est un langage de programmation relativement nouveau et, contrairement à R, c’est un langage de programmation polyvalent. Vous pouvez tout faire avec lui ! Les applications web, les jeux informatiques et la science des données font partie de ses nombreuses capacités. C’est pourquoi, en peu de temps, il a réussi à bouleverser de nombreuses disciplines. Des bibliothèques extrêmement puissantes ont été développées pour permettre la manipulation, la transformation et la visualisation des données. Cependant, c’est dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur que Python brille vraiment.

Pourquoi l’apprendre ?

Lorsqu’il s’agit de développer, d’implémenter et de déployer des modèles d’apprentissage automatique via de puissants frameworks tels que scikit-learn, TensorFlow, etc, Python est un langage de programmation incontournable.

5. Tableau

Les data scientists n’ont pas seulement besoin de traiter des données et de résoudre des problèmes liés aux données. Ils doivent également convaincre les dirigeants de l’entreprise des bonnes décisions à prendre. Ces dirigeants peuvent ne pas être très versés dans la science des données, et le data scientist doit donc être capable de présenter et de visualiser l’histoire des données de manière à ce qu’ils la comprennent. C’est là que Tableau entre en jeu – et nous vous aiderons à devenir un expert de la narration en utilisant le logiciel de visualisation leader dans le domaine de la business intelligence et de la science des données.

Pourquoi apprendre Tableau ?

Un data scientist s’appuie sur des outils de business intelligence comme Tableau pour communiquer des résultats complexes à des décideurs non techniques.

6. Statistiques avancées

Les régressions, le clustering et l’analyse factorielle sont des disciplines qui ont été inventées avant l’apprentissage automatique. Cependant, aujourd’hui, ces méthodes statistiques sont toutes exécutées par le biais de l’apprentissage automatique pour fournir des prédictions d’une précision inégalée. Cette section examine ces techniques en détail.

Pourquoi l’apprendre ?

La science des données concerne la modélisation prédictive et vous pouvez devenir un expert de ces méthodes grâce à cette section « statistiques avancées ».

7. Apprentissage automatique

La dernière partie du programme et ce à quoi chaque section a conduit est l’apprentissage profond. La capacité à utiliser l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond dans leur travail est ce qui distingue souvent un scientifique des données d’un analyste des données. Cette section couvre toutes les techniques courantes d’apprentissage automatique et les méthodes d’apprentissage profond avec TensorFlow.