Quels outils les data scientists utilisent-ils ?

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 des outils les plus courants utilisés par les scientifiques des données pour l'analyse des données, l'apprentissage automatique et la visualisation des données.

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Les Data Scientists s'appuient sur un certain nombre d'outils et de programmes spécialisés développés spécifiquement pour le nettoyage, l'analyse et la modélisation des données. Et tandis que l'enquête sur les compétences numériques de BrainStation a révélé qu'Excel est le programme le plus utilisé dans le domaine, elle a également montré que les scientifiques de données en dépendent beaucoup moins que les analystes de données.

Quels sont les outils les plus courants pour la science des données ?

Dans l'enquête sur les compétences numériques de BrainStation, les scientifiques des données ont cité le langage de programmation statistique Python comme leur outil le plus utilisé. Les Data Scientists ont également déclaré utiliser une plus grande variété d'outils secondaires, notamment SQL et Tableau. Cela correspond à la compréhension traditionnelle selon laquelle les Data Scientists ont un niveau d'expérience et de formation plus élevé - des compétences et des connaissances supplémentaires qui peuvent fournir une plus grande exposition à un langage de programmation comme Python ou à d'autres technologies connexes, qui sont appliquées aux domaines suivants :

Quels sont les langages de programmation Data Science les plus populaires ?

Bien qu'il existe une poignée de langages de programmation statistique, R et Python sont de loin les langages de programmation de science des données les plus populaires. R est spécialement conçu pour l'analyse et l'exploration de données ; Python, le plus largement utilisé, est un langage de programmation à usage général qui s'avère également bien adapté aux opérations d'analyse de données. Les deux peuvent exécuter des fonctions statistiques complexes, y compris l'analyse de régression, la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques et l'analyse de séries chronologiques, entre autres. R est mieux adapté aux petits ensembles de données, tandis que Python est pratique pour les applications de traitement du langage naturel. Pour certains calculs très lourds, il existe des outils basés sur Hadoop comme Hive.

L'un des outils les plus importants d'un Data Scientist est RStudio Server, qui prend en charge un environnement de développement pour travailler avec R sur un serveur. Jupyter Notebook open-source est une autre application populaire, comprenant la modélisation statistique, la visualisation des données, les fonctions d'apprentissage automatique, etc.

Quels sont les outils utilisés pour l'apprentissage automatique ?

Les outils d'apprentissage automatique appliquent l'intelligence artificielle pour donner aux systèmes la capacité d'apprendre et de devenir plus précis sans être explicitement programmés. Les outils utilisés pour l'apprentissage automatique dépendent dans une large mesure de l'application, que vous entraîniez l'ordinateur à identifier des images, par exemple, ou à extraire des tendances à partir de publications sur les réseaux sociaux. En fonction de leurs objectifs, les Data Scientists peuvent choisir parmi une large gamme d'outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.

Quels outils sont utilisés pour la visualisation des données ?

Les outils de visualisation aident les Data Scientists à présenter des données complexes dans un éventail infini de tableaux et de graphiques, une tâche qui peut relever autant de l'art que de la science. À l'aide de programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly et Infogram, les scientifiques des données peuvent convertir des millions de points de données peu maniables en diagrammes d'accords, cartes thermiques, nuages ​​de points faciles à lire, voire magnifiques, et bien plus encore.

En plus de ces grandes catégories d'outils, les Data Scientists doivent également être très à l'aise avec SQL (utilisé sur une gamme de plateformes, y compris MySQL, Microsoft SQL et Oracle) et les tableurs (généralement Excel). Bien que le principe de base des feuilles de calcul soit simple - faire des calculs ou des graphiques en corrélant les informations contenues dans leurs cellules - Excel reste incroyablement utile après plus de 30 ans et est pratiquement incontournable dans le domaine de la science des données.

Nous avons déjà laissé entendre que les Data Scientists s'appuient sur un large éventail d'outils, mais les résultats de notre enquête sur les compétences numériques révèlent à quel point cet éventail est vraiment large. Même compte tenu d'une longue liste de programmes populaires parmi lesquels sélectionner les outils les plus utilisés, 32 % des répondants ont choisi autre, ce qui suggère que l'utilisation régulière d'une longue traîne de programmes hautement spécialisés est, en fait, la norme.

Kategori: Nouvelles