Guide pour apprendre les bases de la data science
Publié : février 11, 2023
Mis à jour : février 12, 2023
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1. Comprendre les concepts de base de la statistique et de la mathématique
Il est important de comprendre les concepts de base tels que les probabilités, les statistiques descriptives, les inférences statistiques et les mathématiques telles que les algèbres linéaires et les optimisations.
Pour cela, vous pouvez par exemple vous entraîner sur Khan Academy.
2. Apprendre à manipuler les données
3. Apprendre à utiliser les outils de visualisation de données
Les visualisations de données sont un outil crucial pour comprendre et interpréter les données. Il est important de savoir utiliser des outils tels que Matplotlib et Seaborn pour visualiser les données.
4. Comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique
Il est important de comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique tels que les régressions linéaires, les arbres de décision, les réseaux de neurones et les algorithmes de clustering.
5. Comprendre les méthodes d'évaluation des modèles
Il est important de comprendre les méthodes d'évaluation des modèles telles que la validation croisée, la matrice de confusion et les mesures de performance telles que l'AUC et le F1 score.
6. Pratiquer en utilisant des projets de data science
La pratique est importante pour maîtriser les compétences en data science. Il est recommandé de participer à des projets de data science sur des plateformes en ligne telles que Kaggle, Omdena, DrivenData, MachineHack ou de travailler sur des projets personnels.
7. Restez à jour avec les dernières tendances et développements en data science
La data science est un domaine en constante évolution. Il est important de rester à jour avec les dernières tendances en suivant les blogs de data science comme KD Nuggets, en participant à des conférences telles que NeurIPS et en lisant la littérature professionnelle comme Paper With Code.
Conclusion
Il s'agit d'un point de départ pour apprendre les bases de la data science. Il est important de persévérer dans l'apprentissage et de ne jamais arrêter de se développer en suivant les tendances et en pratiquant régulièrement. Si vous souhaitez suivre des cours de data science de qualité, inscrivez-vous ici.
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