La science des données est-elle difficile à apprendre ?

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour un aperçu de la difficulté de la science des données et des langages de programmation que vous devriez apprendre pour devenir un scientifique des données.

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En raison des exigences souvent techniques des emplois en science des données, il peut être plus difficile d'apprendre que d'autres domaines de la technologie. Maîtriser une telle variété de langages et d'applications présente une courbe d'apprentissage plutôt abrupte. Bien sûr, c'est l'une des raisons de la pénurie mondiale actuelle de professionnels de la science des données, et pourquoi ils sont si demandés.

Quels langages de programmation les data scientists devraient-ils apprendre ?

L'un des plus grands défis de la science des données est le nombre de langages et d'applications différents que vous devrez apprendre. Contrairement à certains domaines de la technologie, où il a été possible de se concentrer sur une ou deux plates-formes, la nature interdisciplinaire de la science des données signifie que vous devrez apprendre au moins une demi-douzaine de langues et les utiliser toutes en combinaison.

Python

Un incontournable, mais avec une courbe d'apprentissage gérable. Python est le premier langage de programmation de choix pour de nombreux Data Scientists, qui apprécient son accessibilité, sa facilité d'utilisation et sa polyvalence. L'enquête 2019 sur les compétences numériques de BrainStation a révélé que Python était l'outil le plus fréquemment utilisé par les scientifiques des données dans l'ensemble.

R

Parce qu'il est spécialement conçu pour l'analyse de données, R a tendance à être assez différent des autres plates-formes, ce qui lui donne la réputation d'être plus difficile à apprendre que les autres logiciels d'analyse. Même avec une vaste expérience dans l'utilisation d'autres outils de science des données, vous pouvez trouver R assez étranger au début. Cependant, cela en vaut la peine : il propose presque toutes les applications statistiques et de visualisation de données dont un Data Scientist pourrait avoir besoin, y compris les réseaux de neurones, la régression non linéaire, le traçage avancé et bien plus encore.

SQL

Un autre incontournable. Heureusement, SQL est relativement facile à comprendre, assez lisible et intuitif. Parce que ses commandes sont limitées aux requêtes, cela ne prend généralement que deux ou trois semaines pour les débutants, et beaucoup moins pour les programmeurs expérimentés. Une fois que vous aurez compris SQL, vous pourrez mettre à jour, interroger, modifier, manipuler et extraire des informations à partir d'ensembles de données structurés, en particulier de grandes bases de données.

Java

Bien que plus facile à apprendre que son prédécesseur, C++, Java est toujours un peu plus difficile que Python, grâce à sa longue syntaxe. Certains experts suggèrent qu'il faut près d'un mois pour apprendre les concepts de base de Java, et une semaine ou deux pour commencer à appliquer ces idées de manière pratique. Java est un bon outil pour tisser le code de production de la science des données directement dans une base de données existante ; l'utilitaire d'analyse statistique populaire Hadoop s'exécute sur la machine virtuelle Java.

Escaliers

Convivial et flexible, Scala est le langage de programmation idéal pour traiter de gros volumes de données. Les applications écrites sur Scala peuvent s'exécuter partout où Java s'exécute, ce qui les rend utiles pour les algorithmes complexes ou l'apprentissage automatique à grande échelle. Scala présente une courbe d'apprentissage plus abrupte que certains autres langages de programmation, prenant généralement plusieurs semaines à maîtriser, mais sa base d'utilisateurs massive témoigne de son utilité.

Julia

Langage de programmation beaucoup plus récent que les autres de cette liste, Julia a rapidement fait forte impression grâce à ses performances ultra-rapides, sa simplicité et sa lisibilité, en particulier pour l'analyse numérique et la science informatique. Cela ne veut pas dire que vous pouvez l'apprendre du jour au lendemain; bien qu'il soit relativement facile de se lancer et de commencer à expérimenter tout de suite, attendez-vous à ce qu'il faille quelques mois pour maîtriser Julia. Mais une fois que vous l'avez, c'est un excellent outil pour résoudre des opérations mathématiques complexes - une des raisons pour lesquelles c'est un incontournable dans le secteur financier.

MATLAB

Outil d'analyse statistique populaire, ce langage de calcul numérique est utile pour les besoins mathématiques de haut niveau tels que les transformées de Fourier, le traitement du signal, le traitement d'images et l'algèbre matricielle, contribuant à son utilisation généralisée dans les universités et l'industrie. Si vous avez une solide formation en mathématiques, vous pourriez apprendre MATLAB en aussi peu que deux semaines.

Bien que vous n'utilisiez probablement pas tous ces programmes tous les jours, vous voudrez au moins vous familiariser avec chacun d'eux et leurs capacités.

Kategori: Nouvelles