Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 wordsData scientist, l’une des professions dont la popularité a augmenté ces dernières années, est également connu sous le nom d’analyste de données et d’analyste de données. Les data scientists travaillant sur les données, indispensables dans le monde d’aujourd’hui, analysent l’existant et déterminent les stratégies les plus appropriées pour l’avenir. Examinons de plus près ce qu’est un data scientist, ce qu’il fait et, surtout, comment le devenir. Quand on pense aux dernières années, il y a un concept qu’on entend souvent même s’il vient d’entrer dans nos vies, les données. Des données sont volées, des scandales de données sont vécus, pas un jour ne passe où l’on parle de méta-données et de mégadonnées. Oui, on l’entend tout le temps parce que les données sont aussi précieuses que l’or pour le monde d’aujourd’hui. Ainsi, le métier de data scientist, aussi appelé data analyst, que l’on n’imaginait même pas il y a quelques années, a émergé. Le nom de scientifique des données indique en fait assez clairement ce que fait cette profession. Quel que soit le secteur d’activité, la taille de l’entreprise, le data scientist reçoit et analyse des données sur l’entreprise et le client, et surtout, détermine la voie que l’entreprise doit suivre pour l’avenir. De plus en plus populaire et continuera d’augmenter pendant de nombreuses années à venir. Qu’est-ce qu’un data scientist et que fait-il ? et surtout, comment être, examinons-le dans tous les détails. Commençons par les bases, qu’est-ce qu’un data scientist ? scientifique des données ; reçus de clients en échange d’une entreprise, d’une campagne ou d’un projet d’une entreprise au service de n’importe quel secteur. analyse des données et c’est l’employé qui détermine les stratégies nécessaires pour la prochaine étape de l’entreprise. Bien que le data analyst et le data scientist semblent similaires, le data scientist diffère du data analyst en termes de dessin de la future stratégie. Comme nous l’avons expliqué en détail dans notre article précédent, les données ont toujours existé dans nos vies, mais pas dans le sens où nous les connaissons aujourd’hui. au 21ème siècle les données sont désormais devenues des valeurs numériques enregistrées numériquement. Bien que les systèmes technologiques nous aident à analyser ces données, un scientifique des données est nécessaire pour effectuer une analyse en incluant de nombreuses variables. Que fait un data scientist ? Expliquons à travers un exemple; Quelle que soit l’industrie qu’elle dessert, une entreprise a lancé une campagne publicitaire sur son nouveau produit. Des images de cette publicité ont été publiées sur des sites Web et des commentaires ont été reçus. Nous avons donc une valeur numérique complète. L’annonce est-elle réussie ou non ? C’est là que le data scientist entre en jeu. Le data scientist reçoit les données en question et les ajuste en fonction des objectifs de l’entreprise. commence à examiner. La publicité a attiré l’attention de quel sexe, quel groupe d’âge, quel groupe professionnel ; Quels groupes de personnes intéressées par l’annonce ont acheté le produit, lesquels ont donné des commentaires positifs ou négatifs, et surtout, l’annonce doit-elle rester ainsi ou des changements doivent-ils être apportés conformément aux objectifs de l’entreprise ? Maintenant que nous connaissons tous plus ou moins le monde de la publicité numérique, nous avons donné un tel exemple. Parce que le travail dans cet exemple est en fait l’un des travaux les plus simples d’un data scientist. Quelle que soit l’industrie que vous servez aujourd’hui, Toutes les petites ou grandes entreprises obtiennent d’une manière ou d’une autre des données liées au travail qu’elles effectuent, et ces données doivent être analysées et planifiées d’une manière ou d’une autre. Quelles sont les missions d’un data scientist ? Il collecte des données par le biais de méthodes telles que la réalisation d’enquêtes, la surveillance du trafic des visiteurs et l’achat d’ensembles de données. Il garantit des résultats précis en nettoyant les données brutes qui peuvent contenir des erreurs et des valeurs aberrantes. Il crée une base de données pour déterminer comment les données seront collectées et stockées. En interprétant les données, il identifie certains modèles et tendances. Il présente toutes ces analyses aux managers à l’aide de visualisations. Il fait également des prédictions futures lors de la présentation. Outils populaires utilisés par les data scientists : Microsoft Excel Feuilles Google SQL tableau R ou Python SAS Microsoft Power BI Cahiers Jupyter Voici les outils, applications et langages de programmation les plus populaires utilisés par les data scientists. Bien sûr, ce ne sont que les plus populaires. Selon l’industrie dans laquelle travaille le data scientist et les données qu’il analyse De nombreux autres outils sont disponibles. L’important est d’optimiser le processus lors de l’analyse et de s’assurer que les résultats ne sont pas contestés. De grands ensembles de données peuvent être facilement traités avec des outils de base de données, des systèmes beaucoup plus complexes peuvent être établis avec des langages de programmation, Les présentations d’analyse peuvent être visualisées avec des applications graphiques. En d’autres termes, en utilisant de tels outils, le data scientist peut optimiser les processus de collecte de données, d’analyse des données et de présentation des résultats d’analyse. Les qualités que doit avoir un data scientist : Doit avoir une bonne compréhension du problème doit penser de façon critique L’accent doit être clair Doit avoir une bonne communication verbale et écrite Doit avoir une connaissance de l’industrie dans laquelle il travaille Doit suivre de près les technologies de données et leur propre industrie Toutes ces fonctionnalités sont en fait comme des pièces de puzzle. Avoir des compétences techniques élevées mais manquer de compétences en résolution de problèmes, pense de manière critique mais ne peut pas l’expliquer à ses collègues et managers, Les analyses que fera une personne qui ne connaît pas les moindres détails du secteur dans lequel elle travaille ou qui n’est pas au courant des innovations en tant que data scientist ne seront pas très saines. Où travaille un data scientist ? Secteur de la santé secteur financier Entreprises domaine du droit organismes scientifiques monde médical bureaux du gouvernement En fait, il ne serait pas faux de dire qu’un bon data scientist travaille partout, car surtout dans le monde d’aujourd’hui. Il n’y a plus un seul secteur sans données. Quelqu’un doit analyser les données en question et décoder ces tableaux complexes. Bien sûr, la personne qui fera cela doit être un data scientist compétent. Venons-en au sujet principal : comment devenir un data scientist, quelle section faut-il lire pour devenir un data scientist ? Les caractéristiques et compétences indispensables d’un data scientist, que nous avons expliquées en détail ci-dessus, ne peuvent vous apporter aucune école. Parce que, Tout d’abord, vous devez être vous-même volontaire. Vous devriez trouver le secteur qui vous intéresse, suivre les développements, apprendre les langages de programmation qui vous seront utiles et prendre des leçons sur les applications que vous utiliserez dans le processus d’analyse. Bien sûr, cela ne signifie pas que vous n’avez pas besoin d’aller à l’université. Vous devez avoir un baccalauréat. La plupart des data scientists sont diplômés en mathématiques, statistiques et économie. Parce que lorsque nous considérons ces domaines, nous voyons que l’analyse des données est la base de chacun d’eux. Après avoir appris les bases, c’est à vous de vous améliorer. Il devient de jour en jour de plus en plus populaire et accepté comme la profession du futur. qu’est-ce qu’un data scientist, que fait-il, comment devenir Nous avons parlé des détails que vous devez connaître sur la profession en répondant aux questions fréquemment posées. Vous pouvez partager vos réflexions sur le sujet dans les commentaires. $(function(){ //facebook window.fbAsyncInit = function() FB.init( appId : ‘1037724072951294’, xfbml : true, version : ‘v2.5’ ); ; (function(d, s, id) var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0]; if (d.getElementById(id)) return; js = d.createElement(s); js.id = id; js.src = « https://connect.facebook.net/tr_TR/sdk.js »; fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs); (document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’)); $(‘body’).on( click: function() // facebook save button ajax FB.XFBML.parse(); , ‘.facebook-save’); // share scroll if ($(‘.content-sticky’).length > 0) { if ($(window).width() >= 768) { $(window).on(‘scroll’, function () { var scrollTop = $(this).scrollTop(); $(‘article’).each(function () if (scrollTop >= ($(this).find(‘.content-body’).offset().top – 76)) $(this).find(‘.content-sticky’).addClass(‘sticky’); if (scrollTop >= ($(this).find(‘.content-body’).offset().top + $(this).find(‘.content-body’).height() – ($(this).find(‘.content-sticky’).height() + 92))) $(this).find(‘.content-sticky’).removeClass(‘sticky’); $(this).find(‘.content-sticky’).css(‘bottom’: ‘0px’, ‘top’: ‘auto’); else $(this).find(‘.content-sticky’).addClass(‘sticky’).css( ‘bottom’: ‘initial’, ‘top’: ’76px’ ); else $(this).find(‘.content-sticky’).removeClass(‘sticky’).css(‘bottom’: ‘auto’, ‘top’: ‘0’); ); }); } } // share click $(‘body’).on({ click: function (){…
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