Défis d'un scientifique de données junior : les meilleurs conseils pour vous aider tout au long du processus

L'un des domaines les plus fascinants aujourd'hui qui permet aux entreprises d'améliorer leurs opérations est la science des données.

Bases de données, serveurs de réseau et pages officielles de médias sociaux.

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Les journaux d'activité génèrent une grande quantité de données qui doivent être traitées et qu'il est inacceptable d'ignorer.

Ces ensembles de données sont rassemblés par des data scientists, qui filtrent ensuite les informations non pertinentes avant de les analyser.

Cet article permet d'identifier la situation actuelle de l'entreprise et les perspectives d'amélioration.

Mais comprendre les données n'est pas toujours simple. Les scientifiques des données et les analystes de données sont confrontés à des défis tels que l'accumulation de données, les problèmes de sécurité et le manque de technologie appropriée.

Défis juniors en science des données

Trouver le problème des données en premier

L'identification de la question ou du problème est l'une des tâches les plus difficiles en science des données.

Les ensembles de données volumineux et souvent non structurés sont généralement le point de départ des data scientists. Ils doivent être conscients de ce qu'ils sont censés faire de ces informations.

Pour résoudre un problème commercial comme la perte d'une certaine base de consommateurs, par exemple, ils peuvent avoir besoin d'analyser ces données.

Alternativement, ils pourraient avoir besoin d'analyser les données commerciales pour voir où ils ont perdu de l'argent au cours des dernières années.

La solution la plus simple est la suivante :

Avant d'analyser un ensemble de données, il est préférable de comprendre le problème à résoudre.

Comprendre les besoins de l'entreprise vous aidera à créer un flux de travail. Il est aussi possible de faire une check-list qui pourra être barrée lors de l'examen des données.

Sélection des données les plus pertinentes

Les entreprises génèrent d'énormes volumes de données chaque seconde, ce qui rend difficile l'obtention des données appropriées pour l'analyse.

En effet, la sélection de l'ensemble de données le plus fin est cruciale pour produire le modèle de données optimal.

Il faudra moins de temps pour nettoyer et analyser les bonnes données dans le bon format.

Examiner la performance commerciale d'une société.

Par exemple, vous avez besoin du jeu de données contenant les données financières de l'année en cours ou des quelques années précédentes.

La quantité de données est également assez importante. La pénurie et l'excès de données sont tous deux nuisibles.

Vous devrez peut-être accéder à des données provenant de diverses sources, y compris des dossiers de clients et des bases de données du personnel, ce qui pourrait être difficile.

N'ayez pas peur car la solution est plus simple que vous ne le pensez.

Un data scientist junior doit interagir avec des représentants de l'entreprise pour obtenir des données.

Cela garantit que vous disposez de tous les ensembles de données nécessaires pour traiter le problème. L'administration des systèmes de gestion des données et des technologies d'intégration des données est également requise.

Les solutions de données telles qu'Adobe Analytics aident à collecter, agréger et filtrer les données provenant de nombreuses sources.

Une autre solution puissante si vous utilisez un outil de visualisation de données, tel que Capturly . Avec l'aide d'un tel outil, vous pouvez obtenir des données qualitatives sur vos ensembles et vous pouvez vous concentrer sur votre objectif plus facilement.

Ces types d'outils aident à relier toutes les sources de données et à mettre en place un flux de travail.

Purge des données

Le nettoyage des données, ou la suppression des informations superflues d'un ensemble de données, est l'un des défis les plus importants de la science des données.

On estime que les organisations perdent jusqu'à 25 % de leurs revenus en raison du coût élevé de la suppression des données incorrectes.

Travailler avec des ensembles de données contenant de nombreuses irrégularités et des informations indésirables peut être très stressant pour un data scientist.

Cela peut prendre beaucoup d'heures de travail pour clarifier des données contradictoires, car ces experts doivent travailler avec des téraoctets de données.

De plus, ces ensembles de données peuvent avoir des résultats imprévus et incorrects.

La gouvernance des données est le remède idéal à ce problème. Il fait allusion à l'ensemble des pratiques utilisées par une entreprise pour gérer son patrimoine de données.

Pour purger, formater et préserver l'exactitude des ensembles de données qu'ils traitent, les professionnels des données doivent utiliser des solutions de gouvernance des données contemporaines.

Les meilleurs instruments de gouvernance des données sont :

• IBM
• Collibra
• TrueDat
• Alteryx

Une action critique que les entreprises doivent faire est d'embaucher des spécialistes pour surveiller la qualité des données.

Comme il s'agit d'un problème à l'échelle de l'entreprise, les responsables de la qualité des données doivent être présents dans chaque service pour garantir la qualité et l'exactitude des ensembles de données.

Des compétences à rassembler

Un data scientist junior doit être capable d'effectuer les tâches suivantes :

• Création d'ensembles de données
• Nettoyer et manipuler des données
• Rendre les données accessibles aux utilisateurs
• Effectuer des analyses avancées
• Faire du mannequinat
• Visualisation des statistiques de données

Quelles devraient être les principales priorités pour perfectionner les capacités nécessaires à un data scientist junior ?

Passons en revue les compétences fondamentales que vous devez posséder avant de pouvoir commencer à travailler dans la science des données.

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La programmation

Pour les jeunes data scientists en herbe, la programmation est une capacité essentielle à posséder.

Les langages de programmation les plus utilisés par les scientifiques des données sont Python et SQL , qui est utilisé pour la gestion des bases de données relationnelles et les requêtes de données.

Organiser d'énormes quantités de données souvent non structurées à l'aide de la programmation. Il est essentiel de faciliter l'analyse est une composante régulière de la description de poste des scientifiques de données juniors.

Étudier pour obtenir un diplôme ou s'inscrire à un cours accéléré en ligne sont deux façons d'apprendre un langage de programmation.

Une fois maîtrisée, la programmation est un talent qui sera utile pour une variété d'emplois, pas seulement la science des données.

Procédures statistiques

Les statistiques sont un élément clé de la science des données.

Les méthodes statistiques seront un sujet brièvement abordé dans tout cours efficace qui forme les étudiants à devenir des scientifiques des données appliquées.

La régression linéaire, la régression logistique, l'analyse discriminante, le bootstrap et la validation croisée sont des techniques statistiques que les data scientists doivent maîtriser.

Visualisation de données

L'une des meilleures parties de la science des données consiste à présenter vos résultats sous forme graphique.

Plus un art qu'un cadre prédéterminé, la visualisation. Cela signifie qu'il n'y a pas d'approche « taille unique ».

Au lieu de cela, les gourous visuels sont habiles à raconter des histoires captivantes.

Vous devriez commencer par vous familiariser avec les graphiques de base tels que les graphiques à barres et les histogrammes avant de passer à des graphiques plus complexes tels que les cartes thermiques et les diagrammes en cascade .

Lors de l'évaluation ou de l'affichage de données de recherche, ces présentations sont utiles. Cependant, l'application de l'art graphique rend l'analyse univariée et bivariée plus facile à comprendre.

De nombreuses équipes de data science, mais pas toutes, utilisent Tableau comme outil commun du métier.

Utilisant le glisser-déposer, la plate-forme d'analyse visuelle offre une interface conviviale.

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Manipulation de données

La manipulation des données, qui implique le nettoyage des données brutes, l'élimination des valeurs aberrantes, la modification des valeurs nulles et la mise des données dans un format plus utilisable, est une autre capacité cruciale pour un data scientist novice.

Les data scientists inexpérimentés peuvent tirer des conclusions plus rapidement en manipulant habilement les données.

Bien que la manipulation et l'analyse des données puissent prendre du temps, elles contribuent finalement à l'élaboration de décisions supérieures fondées sur les données.

Certaines des techniques de modification et d'analyse de données fréquemment utilisées incluent la restauration des valeurs manquantes, la correction des valeurs aberrantes et la modification des types de données.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une méthode que les scientifiques des données doivent comprendre.

La modélisation prédictive se fait à l'aide de l'apprentissage automatique.

Par exemple, vous pouvez utiliser un système d'apprentissage automatique pour prévoir votre nombre d'utilisateurs pour le mois suivant et afficher les statistiques du mois précédent.

Un élément clé de l'analyse commerciale, en particulier dans le marketing, est la prédiction des résultats.

Les modèles linéaires simples et la régression logistique sont de bons points de départ avant de passer à des modèles plus complexes comme Random Forest .

S'il suffit de quelques lignes pour connaître les règles de ces algorithmes, il est néanmoins crucial de comprendre leur fonctionnement.

En conséquence, le réglage des hyperparamètres est simplifié et un modèle avec de faibles taux d'erreur est finalement produit.

S'entraîner à décrire des problèmes est la meilleure méthode pour maîtriser l'apprentissage automatique.

Vous pouvez participer à des activités comme HackLive, un hackathon communautaire axé sur le leadership communautaire. Ici, vous pouvez apprendre des professionnels tout en relevant des défis et en apportant votre contribution.

Communication forte

La communication est le prochain talent sur la liste des meilleures compétences des scientifiques des données.

Les scientifiques des données sont experts dans l'extraction, la compréhension et l'analyse des données.

Cependant, vous devez être en mesure d'expliquer efficacement vos résultats aux membres de l'équipe qui viennent d'horizons professionnels différents si vous voulez réussir dans votre poste et aider votre organisation.

Fort sens des affaires

L'expertise technique peut être appliquée plus efficacement lorsqu'elle est associée à un bon jugement commercial.

Sans elle, un data scientist en herbe ne serait peut-être pas en mesure d'identifier les enjeux et les difficultés à surmonter pour qu'une entreprise puisse avancer.

Ceci est crucial pour aider l'entreprise pour laquelle vous travaillez à poursuivre de nouvelles perspectives commerciales.

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Conclusion

Il est difficile de gérer d'énormes ensembles de données et de s'attaquer aux problèmes de la science des données.

Les professionnels de la science des données sont désormais une composante essentielle des grandes entreprises. Les entreprises peuvent rechercher des conseils d'experts en plus de tirer parti des talents et des connaissances des scientifiques des données.

Les experts en science des données peuvent venir à la rescousse en offrant des conseils avisés sur la façon de gérer les données d'une organisation.

Vous pouvez trouver plusieurs excellents cours sur la science des données dans Udemy .

Apprenez beaucoup et soyez un expert.