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Visualisation de données

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Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

tableau-multidimensionnel

La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :

  • charger des données provenant de différentes sources.
  • réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
  • nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
  • visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
  • elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Panda avec DataScientest

Certification DA-100
Dossier

Préparation à l’examen DA-100 Analyser des données avec Microsoft Power BI : les grandes lignes

Le « DA-100 Certification » est l’un des examens ou « Certification Exams » proposés sur Microsoft Learn à destination de nombreux professionnels et experts des données, dont les Data Analysts. Le certificat « Microsoft Certified Data Analyst » est un titre donné à tous les candidats qui réussissent l’examen et maîtrisent les outils Power BI (Power Bi Desktop et Power BI Service) pour l’analyse des données.

Afin de mieux se préparer et réussir l’examen (pass the exam DA-100), il est important de bien se préparer à travers des « practice tests » et de se référer au guide de l’examen (DA-100 learning paths).

Dans cet article, nous expliquons les grandes lignes des compétences mesurées durant l’examen (DA-100 Exam skills mesured).

Analyse du guide de l’examen

La première chose qu’on constate sur le guide du DA-100 Exam est qu’il explique à qui s’adresse l’examen. Ce sont notamment les personnes responsables de la conception et de la création de modèles de données ou de rapports, du nettoyage et de la transformation des données et du développement de capacités d’analyse avancées qui ont une valeur commerciale importante.

Tablette Microsoft avec tasse en carton et mains

Cependant, l’examen n’est pas organisé de cette manière. De plus, cette liste n’est pas exhaustive. Cela signifie qu’il peut y avoir des sujets qui ne sont pas traités ici, mais qui sont testés lors de l’examen de certification. Malgré cela, le guide est d’une grande aide dans la préparation à l’examen.

Les compétences évaluées sont classées dans ces 5 domaines :

          Préparer les données (prepare the data)

          Modéliser les données (data models)

          Visualiser les données (visualize data)

          Analyser les données (data analysis process/advanced analytic)

          Mettre en œuvre et maintenir les livrables

Par rapport à cette liste, il y a beaucoup de sujets qui sont évalués. La principale raison à cela est qu’un Data Analyst doit vraiment avoir toutes ces compétences pour pouvoir s’acquitter correctement de son rôle. Chacune de ces sections a un poids différent, ce qui signifie que ce pourcentage est égal au nombre de points à l’examen qui sont liés à cette section.

Les principaux sujets et leur poids pour la note finale

Les learning paths du DA-100 Exam sont divisés en 5 points :

1.      Préparer les données (pondération : 20-25 %)

Cette section évalue la capacité du Data Analyst à connecter, nettoyer et transformer les données, ce qui se fait essentiellement avec l’éditeur de requêtes.

Il indique tout d’abord que l’analyste doit être capable d’obtenir des informations de différentes sources de données, de travailler avec des ensembles de données partagées, d’identifier les éventuels problèmes de performance dans la requête de données, d’utiliser des paramètres, entre autres.

Il parle ensuite du profilage des données, qui consiste à comprendre la structure des données, à identifier les statistiques de nos données et à obtenir leurs propriétés.

Enfin, cette section évalue que les données sont nettoyées, transformées et chargées. Par exemple, il est évalué que vous pouvez résoudre les incohérences, les problèmes de qualité des données, être capable de remplacer des valeurs, appliquer des changements à la forme de l’ensemble de données, travailler dans l’éditeur avancé pour modifier le code M, parmi plusieurs autres choses.  

2.      Modélisation des données (25-30 %)

Il évalue d’abord si le candidat sait comment définir un modèle de données. Cette étape inclut la définition des tables, l’aplatissement des hiérarchies, la définition des cardinalités des relations, la résolution des relations plusieurs à plusieurs, la définition du niveau de granularité approprié (c’est-à-dire le degré de désagrégation de nos informations dans notre table de faits).

Il évalue ensuite si le candidat est capable de développer un modèle de données en utilisant la direction du filtre, de créer des tableaux et des colonnes calculées, de créer des hiérarchies, de mettre en œuvre des rôles de sécurité au niveau des lignes et de mettre en place des Q&A.

La création de mesures via DAX est également incluse dans cette section. Ici, il est important de maîtriser la fonction CALCUL, de comprendre l’intelligence temporelle, de remplacer les colonnes numériques par des mesures, entre autres choses. Cependant, même si l’utilisation de DAX est spécifiée, la vérité est qu’il n’est pas très compliqué de passer l’examen. Si nous maîtrisons les fonctions CALCULATE et RELATED, ainsi que la différence entre les fonctions SUM et SUMX, nous pouvons réussir la partie DAX.

Enfin, il évalue si le candidat peut optimiser les performances du modèle. Par exemple : identifier les colonnes qui peuvent être supprimées du modèle de données pour le rendre plus efficace, identifier les mesures, les relations ou les visualisations qui sont peu performantes et optimiser le modèle en changeant les types de données.

3.      Visualiser les données (20-25 %)

Visualisation de vos données dans Power BI Desktop

Cette section évalue si le candidat peut ajouter des visualisations à ses rapports, modifier le format et les configurer, ajouter des visualisations avec R ou Python, configurer la mise en forme conditionnelle entre autres.

Ensuite, l’examen le soumet à la création de tableaux de bord : pouvoir établir une vue mobile, configurer des alertes de données, configurer la fonctionnalité Q&R, etc.

Cependant, il ne faut pas oublier que Power BI fait une distinction entre les rapports et les tableaux de bord. Les rapports sont ceux créés dans Power BI Desktop, tandis que les tableaux de bord sont créés dans Power BI Service et peuvent contenir des visualisations de différents rapports. 

Pour conclure cette section, l’examen évalue la facilité d’utilisation des rapports du candidat à l’aide des signets, des tooltips personnalisés, éditer et configurer les interactions entre les écrans.

4.      Analyse de données (10-15 %)

Premièrement, il est évalué ici l’amélioration des rapports afin que le public puisse détecter les informations. Il faut savoir appliquer le format conditionnel, faire une analyse TOPN, utiliser la visualisation Q&A et l’axe de lecture d’une visualisation entre autres.

Pour terminer cette section, le candidat doit savoir mettre en œuvre une analyse avancée (advanced analytic). Ici, il doit savoir identifier les données incontrôlées, effectuer une analyse des séries chronologiques, utiliser la fonctionnalité de regroupement, utiliser la fonctionnalité des influenceurs clés et l’arbre de répartition.

5.      Mettre en œuvre et maintenir les livrables (10-15 %)

Les Data Analysts génèrent des rapports qui les aident dans leur travail. Mais au sein d’une organisation, l’important est de partager ces rapports avec l’équipe de travail. C’est exactement ce que Microsoft essaie de changer et de faire avancer avec Power BI. C’est dans cette section que ces livrables sont évalués.

Ici, l’évaluation du candidat porte sur la configuration des données pour la mise à jour récurrente, de la sécurité au niveau de la ligne et de la mise à jour incrémentielle ainsi que l’approbation des ensembles de données.

Enfin, l’examen évalue la capacité du candidat à créer et configurer un espace de travail dans Power BI Service qu’il puisse partager ses rapports et ensembles de données avec l’organisation, soit pour les afficher, soit pour développer des rapports ensemble dans le Cloud. De plus, il lui est demandé de créer une application à partager avec l’ensemble de l’organisation.

jeu-de-données
Définitions

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.

Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.

Les différents types de jeux de données

Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :

  • Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
  • Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
  • Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
  • Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
  • Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.

Comment créer un jeu de données ?

Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.

machine-learning-jeu-de-données

Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :

  1. D’où viennent les données ?
  2. Comment cet ensemble de données est-il été créé ?

Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.

Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données

Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :

  • Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
  • Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
  • Chaque colonne doit être bien claire de sorte que la visualisation des données soit précise.
  • Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.

De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.

formation-data-management
Dossier

Formation en data management : la gouvernance des données

Une formation pour devenir data manager telle qu’un Master data management a pour objectif de former des experts au traitement avancé de gros volumes de données. Pour ce faire, il va acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser divers outils et techniques : récupération, stockage, analyse et visualisation des données. Cela concerne celles produites dans les différents systèmes d’information contenant des données massifs appliqués à tout secteur économique.

La mise en place d’une formation data management naît de la nécessité de former des professionnels à l’analyse du Big Data dans un contexte où les données collectées sont déterminantes dans la prise de décisions dans n’importe quel secteur.

Les sujets traités tout au long de la formation data management

  • Fondements technologiques du Big Data
  • Modèles de programmation pour le Big Data
  • Optimisation des gros volumes de données
  • Méthodes de récupération et de stockage des données
  • Gestion de la qualité des données (data quality)
  • Les flux de données et les modèles de prédiction
  • Apprentissage non supervisé
  • Traitement des données pour la Business Intelligence
  • Intelligence pour le Big Data
  • Visualisation de données
  • Protection des données (nouvelles tendances et loi sur la sécurité des données)
  • Exploration de données
  • Tendances de la cybersécurité

Les profils des candidats

Dans cette section, nous allons vous détailler certaines des caractéristiques du profil recommandé pour les personnes qui souhaitent suivre une formation data management.

Les écoles et formations continues ou à distance proposent généralement une étude de profil. Cela aide les candidats à mieux comprendre comment ils vont explorer les parcours de la formation. Par la même occasion, ils seront orientés vers les métiers faisant partie de leurs préférences où ils tireront la meilleure partie de leurs compétences.

competences-data-management

Capacités

  • Compétences mathématiques
  • Analyse du problème
  • Analyse des informations
  • Sensibilité organisationnelle
  • Compétence numérique
  • Capacité critique
  • Planification et organisation

Intérêts

  • Connaître les applications de l’analyse Big Data dans les entreprises et entreprises de tous secteurs
  • Maîtriser les techniques et outils disponibles pour la visualisation, le stockage, la gestion des données de références et l’utilisation des informations fournies par le Big Data
  • Élargir les connaissances en Intelligence artificielle
  • Connaître les dernières tendances en matière de droit de la cybersécurité et de la sécurité des données

Aspects de personnalité recommandés

  • Agilité mentale
  • Constance
  • Méticulosité
  • Précision
  • Discipline
  • Engagement

Les domaines professionnels du data manager

Voici quelques lignes directrices concernant les possibilités de placement auxquelles un étudiant en data management peut postuler à la fin de la formation.

Débouchés

Les opportunités professionnelles après une formation data management, y compris un Master, sont très larges. En effet, les données massives sont une réalité qui touche aujourd’hui tous les secteurs économiques et sociaux. L’analyse de données peut être appliquée dans des domaines. Cela peut aller de la gestion de l’information dans des entreprises publiques et privées à l’analyse de données Web en passant par l’analyse de données marketing et le développement de systèmes.

Fonctions et activités

  • Récupérer, analyser et organiser les informations de manière compréhensible pour aider les entreprises à prendre des décisions.
  • Gérer les outils utilisés pour la collecte et le stockage des données afin de configurer des systèmes de stockage et de traitement évolutifs.
  • Collaborer avec les entreprises et les institutions dans la prise de décisions concernant leurs activités après une analyse exhaustive des données et des informations disponibles.
  • Diriger les projets pour obtenir des connaissances grâce à des méthodologies efficaces d’analyse de données volumineuses.
  • Appliquer l’analyse et la gestion des données aux opportunités commerciales spécifiques d’une entreprise.
  • Construire des systèmes de veille stratégique en utilisant les outils les plus appropriés.
  • Concevoir et appliquer des solutions liées aux problèmes de sécurité et de confidentialité dans les environnements Big Data.

Perspectives d’emploi

Les technologies de l’information et de la communication (TIC) sont l’un des principaux secteurs émergents dans lesquels les possibilités d’emploi sont à la hausse.

Aujourd’hui, on constate que la majorité des entreprises augmentent leurs investissements dans des projets Big Data et Intelligence artificielle. Ce fait signifie que le marché du travail dans ce secteur est très favorable pour trouver un emploi.

emplois-data-management

De plus, l’analyse et la gestion de données massives intéressent les entreprises de tout domaine. Ainsi, l’offre d’emploi est très large tant en nombre que dans des environnements où elle peut être pratiquée.

Formation complémentaire et études associées

En complément d’une formation data management, il est possible de suivre des cours de transformation numérique qui permettront d’avoir une vision plus large et actualisée du monde des affaires. De plus, tous les cours sur l’Intelligence artificielle, la cybersécurité ou sur d’autres aspects liés au Big Data sont utiles pour être au courant des dernières nouveautés technologiques du secteur. Il est important de rester à jour. La raison est que les technologies évoluent constamment.

Les entreprises prêtent attention aux bagages des postulants aux postes liés au Big Data qu’elles proposent. Toute acquisition de nouvelles compétences est également un atout, surtout sur le salaire. En effet, cela signifie que le candidat a enrichi son expérience en maîtrisant de nouvelles techniques.

Formations

Formation Power BI : les différents types de cours

Microsoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.

Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :

          Power Bi Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.

          Power bi Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power Bi Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.

          Power bi Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).

Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.

Power BI pour les développeurs

Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.

Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :

          Configurer des tableaux de bord en temps réel

          Créer des visualisations personnalisées

          Intégrer des analyses riches dans des applications existantes

          Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes

          Accéder aux données depuis une application

Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI

Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.

          Power BI

          Power BI Desktop

          Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel

          Connexion aux bases de données

          Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données

          Création de rapports

Conception du tableau de bord Power BI

Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.

Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :

          Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques

          Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher

Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI

Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.

L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :

          Installer et configurer Power BI

          Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure

          Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.

          Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.

          Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.

          Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse

          Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données

Excel vers Power BI

Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :

          Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données

          Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes

          Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers

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Dossier

Les différents cours pouvant être suivis durant une formation Power BI

Microsoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.

Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :

          Power BI Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.

          Power BI Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power BI Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.

          Power BI Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).

Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.

Power BI pour les développeurs

Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.

Développeurs heureux devant un ordinateur

Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :

          Configurer des tableaux de bord en temps réel

          Créer des visualisations personnalisées

          Intégrer des analyses riches dans des applications existantes

          Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes

          Accéder aux données depuis une application

Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI

Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.

          Power BI

          Power BI Desktop

          Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel

          Connexion aux bases de données

          Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données

          Création de rapports

Conception du tableau de bord Power BI

interface-power-bi

Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.

Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :

          Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques

          Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher

Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI

Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.

L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :

          Installer et configurer Power BI

          Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure

          Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.

          Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.

          Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.

          Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse

          Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données

Excel vers Power BI

Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :

          Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données

          Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes

          Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers

Image ordinateur sur canapé
Conseils

Devenir Data Scientist freelance

Depuis ces dernières années, les Data Scientist sont très recherchés par les entreprises. Ces professionnels travaillent avec d’importantes quantités de données ou Big Data. Leur rôle est de faire un croisement entre les données, les traiter et en déduire des conclusions qui permettent aux dirigeants de l’entreprise de prendre des décisions stratégiques en adéquation avec leurs objectifs.

En ce sens, un Data Scientist est un expert indispensable pour toute organisation qui souhaite se développer en anticipant les choix de ses clients grâce à une analyse des données les concernant.

Aujourd’hui, il s’agit d’un des métiers du Big Data (Data Analyst, Data Engineer…), dont la rémunération est l’une des plus élevées. Par considération de l’engouement des entreprises pour les compétences et l’expérience en Data Science, beaucoup se ruent pour décrocher un poste. Cependant, certains trouvent l’idée de devenir un Scientifique des données en freelance plus intéressant.

Le Data Scientist indépendant

Le Data Scientist connaît par cœur ce qu’est de gérer et d’analyser d’importantes quantités de données dans le genre du Big Data. Sa principale tâche est d’identifier des éléments grâce à l’analyse de données, et surtout le traitement de données qu’il a préalablement effectué pour la mise en place d’une stratégie apportant une solution à un problème.

Un freelance Data Scientist est donc un professionnel de la science des données en mission freelance. Tout comme un Scientifique des données en CDI dans une entreprise, il connaît tout ce qu’il faut faire avec le Big Data. Il anticipe les besoins de l’entreprise pour affronter ceux de ses clients.

Pour ce faire, il va :

          Déterminer les besoins de l’entreprise après exploration, analyse et traitement des données

          Conseiller les parties prenantes et les équipes par rapport à ces besoins

          Construire un modèle statistique

          Mettre au point des outils d’analyse pour la collecte de données

          Référencer et structurer les sources de données

          Structurer et faire la synthèse de ces sources

          Tirer parti des informations tirées des résultats

          Construire des modèles prédictifs

Compétences pour devenir Data Scientist freelance

Abaque multicolor

Pour devenir Data Scientist indépendant, il faut bien évidemment avoir les compétences d’un Scientifique de données, à savoir :

  •         Fondamentaux de la science des données
  •         Statistiques
  •         Connaissances en programmation (Python, R, SQL, Scala)
  •         Manipulation et analyse des données
  •         Visualisation de données
  •         Apprentissage automatique (Machine Learning)
  •         Apprentissage en profondeur (Deep Learning)
  •         Big Data
  •         Génie logiciel
  •         Déploiement du modèle
  •         Compétences en communication
  •         Compétences en narration
  •         Pensée structurée
  •         Curiosité
  •         Anglais

Devenir un Data Scientist, que ce soit en interne (dans une entreprise) ou en indépendant, il est nécessaire de suivre une formation spécifique à la Data Science avec ou sans aucune base sur les mathématiques et les statistiques.

En effet, la Science des données nécessite des connaissances en mathématiques, en statistique et en donnée informatique, et d’une certaine manière, en marketing. Être un Data Scientist, c’est devenir un expert dans la Data Science capable d’analyser les données dans le respect de la politique de confidentialité. Il en tire ensuite des informations précieuses permettant d’apporter des réponses aux problèmes actuels et des solutions aux besoins futurs.

Conditions pour devenir Data Scientist indépendant

Une fois que la certitude de pouvoir se lancer en freelance et d’assumer une variété de tâches est présente, il est possible de commencer à penser à passer dans l’environnement indépendant. Voici quelques éléments indispensables pour se lancer :

Expérience dans une variété de missions

Cette expérience peut résulter des études, d’une carrière en entreprise ou même d’un bénévolat. Pour un débutant, l’idéal est de proposer un service de consultant dans une entreprise locale pour acquérir de l’expérience tout en explorant ce qu’il faut pour être un freelance. Mais, il est essentiel d’avoir une expérience bien enrichie pour démontrer qu’une entreprise est très intéressée (ex : chef de projet data).

Portfolio des réalisations

Il est essentiel d’avoir un portfolio qui démontre le niveau de compétence. Cela devrait inclure plusieurs types de projets différents qui mettent en valeur la capacité à effectuer plusieurs types de travail tels que le développement et le test de diverses hypothèses, le nettoyage et l’analyse des données et l’explication de la valeur des résultats finaux.

Support du portfolio

Étant donné que l’un des avantages d’être indépendant est la possibilité de travailler à distance, il y a de fortes chances de décrocher un emploi à distance. Cela signifie que le premier contact avec des clients potentiels sera probablement en ligne. Un bon moyen de présenter les travaux déjà réalisés est de créer un site Web personnel afin de rendre le portfolio facile à parcourir. Il est important d’afficher clairement les moyens de contact.

S’inscrire sur une plateforme de recrutement en ligne

Un Data Scientist indépendant utilise généralement une plateforme en ligne ou un annuaire indépendant pour trouver du travail. Il y en a beaucoup où les entreprises publient des offres d’emploi et les freelances se vendent, ou où les entreprises contactent des freelances avec un projet data en tête.

Avoir de l’initiative pour trouver du travail

Bien que les plateformes de recrutement offrent la possibilité de soumissionner pour des emplois, un Data Scientist en freelance peut également sortir des sentiers battus dans la recherche d’un travail précieux et agréable. Il faut ne pas parfois chercher loin et penser « local » comme des entrepreneurs ou des start-ups qui pourraient bénéficier de compétences en Data Science.

Être leader dans son domaine

Au fur et à mesure que la situation d’indépendant prend de l’ampleur, il est important de mettre en valeur les connaissances et les compétences techniques dans le domaine de la Science des données. Par exemple, il est très vendeur d’être actif sur les forums en ligne pour les Data Scientists ou d’écrire des blogs ou des articles de leadership éclairé pour le site Web personnel. Les employeurs prendront note de ses connaissances, de cette perspicacité et de cette volonté de se démarquer lorsqu’ils recherchent un Data Scientist indépendant.

Avoir la volonté d’apprendre continuellement

Être dans un domaine nouveau et passionnant signifie qu’il faut être ouvert à tous et apprendre davantage sur la Data Science pour répondre aux besoins des futurs clients et plus encore. En ce sens, il ne faut pas hésiter à s’accorder du temps et les ressources nécessaires pour le perfectionnement professionnel comme la formation technique.

Pourquoi devenir Data Scientist indépendant ?

Statistiques sur ordinateur

Maintenant que certaines des étapes clés à suivre sont connues, il est possible de se lancer dans une carrière de Data Scientist indépendant. Cependant, beaucoup se demandent pourquoi devenir un Scientifique des données en freelance.

Après tout, partir seul peut être un parcours intimidant. Il peut être effrayant de se demander où trouver du travail et si on gagne assez d’argent pour que cela en vaille la peine.

Si la présence d’un employeur, de collaborateurs et d’un lieu de travail n’est pas si importante, le statut d’indépendant est intéressant pour un Data Scientist. Voici quelques bonnes raisons de se lancer dans une carrière de freelance.

La place du marché

Le marché du travail indépendant en général a augmenté pour diverses raisons. Les employeurs sont de plus en plus à l’aise avec une main-d’œuvre distante et sont plus ouverts à l’embauche d’entrepreneurs plutôt que d’employés. Le marché des Data Scientists a également augmenté. Les entreprises comprennent de plus en plus la valeur de la Science des données et souhaitent que les efforts créatifs les aident à fournir des analyses et à traduire les informations en idées.

La flexibilité

En tant qu’indépendant, un Data Scientist travaille selon un horaire de travail flexible. Parfois, il doit travailler le week-end pour accélérer un projet. Mais parfois, il peut prendre un après-midi pour se reposer ou faire autre chose. C’est un réel avantage pour beaucoup. La flexibilité de travailler à distance, de n’importe où, est aussi un autre avantage d’être en freelance.

La diversité du travail

Il existe des profils de personnes qui aiment travailler sur une variété de projets pour une variété de clients. Une carrière de Data Scientist indépendant peut être dans ce cas le choix idéal.

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Data Scientist vs Data Analyst : Quelle est la différence ?

De nombreuses divergences d’opinions subsistent concernant les rôles et les compétences autour du Big Data. Cela crée beaucoup de confusions. Par conséquent, beaucoup se posent cette question : qu’est-ce qui distingue un data scientist d’un data analyst ?

De nombreux non-initiés à la data science ont une perception du data scientist comme étant juste un terme enjolivé pour définir le data analyst.

Une raison importante de cette imprécision est le fait que certaines entreprises aient plusieurs façons de définir le rôle de chacun de ces experts. Dans la pratique, les titres des métiers ne reflètent pas toujours fidèlement les activités et responsabilités réelles de chacun. Par exemple, il existe des start-ups qui usent du titre de « data scientist » sur des descriptions de poste plutôt destinées à des data analysts.

En outre, la science des données est un domaine qui n’est qu’à ses balbutiements. Les gens connaissent encore très peu de choses concernant son fonctionnement interne. Ainsi, s’il faut comprendre la différence entre un data analyst et un data scientist, il est tout d’abord important de faire un retour sur l’activité et le rôle de chacun d’eux.

Que fait un data analyst ?

Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise et les utilise pour tirer des conclusions pertinentes. La majorité des entreprises de tous les secteurs peuvent nécessiter et bénéficier du travail d’un data analyst. Il peut s’agir des prestataires de soins de santé ou des magasins de détail. Les analystes de données passent leur temps à développer de nouveaux processus et systèmes pour collecter des données et compiler leurs conclusions pour améliorer les affaires.

Le métier de data analyst consiste à fournir des rapports, examiner les modèles et collaborer avec les parties prenantes dans une organisation. Dans cette tâche, l’un de ses rôles consiste à collaborer avec plusieurs services d’une entreprise, y compris avec les experts en marketing. Il se joint également à ses pairs qui travaillent sur des données comme les développeurs de bases de données et les architectes de données.

Il doit également consolider les données et mettre en place une structure qui permette de les utiliser. C’est l’aspect le plus technique de son rôle, car il consiste à collecter les données elles-mêmes. En effet, il s’agit de la clé du travail des analystes de données. Ils travaillent pour visualiser, analyser et examiner les modèles, les erreurs et les particularités des données afin qu’elles aient de la valeur et puissent être utilisées dans plusieurs domaines.

Suivre une formation Data Analyst

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Que fait un data scientist ?

Le data scientist est un innovateur en matière d’apprentissage automatique. Contrairement au data analyst, les problèmes ne sont pas soumis au data scientist avec des questions clairement formulées par les parties prenantes de l’entreprise, mais plutôt avec des questions qui sont déterminées par des approches plus techniques. La solution est développée à l’aide d’un large répertoire de méthodes statistiques basées à la fois sur des données structurées et non structurées. Il n’est pas toujours nécessaire que ces données soient déjà disponibles dans l’entreprise et enregistrées de manière bien structurée.

En effet, le data scientist doit acquérir des connaissances en utilisant des données, c’est-à-dire, il analyse les données dans le but de soutenir d’autres départements. Cela lui implique d’utiliser une gamme d’outils tels que Python pour les langages de programmation de ses algorithmes d’apprentissage automatique, des outils d’exploration de données et même des services cloud scientist qualifié doit être capable de faire beaucoup ou au moins être suffisamment flexible pour s’y habituer rapidement.

Ses besoins en infrastructure d’acquisition, de stockage et d’analyse sont par conséquent plus élevés. En plus des données non structurées, les données volumineuses du Big Data sont également enregistrées et analysées. Cela va généralement au-delà des systèmes traditionnels d’entreposage de données et nécessite de nouvelles approches telles qu’un data lake.

Comparaison des compétences d’un data analyst vs data scientist

Les tâches des data analysts et des data scientist se chevauchent à bien des égards. Cela est en partie dû au fait que tout le domaine professionnel autour du Big Data se développe rapidement et que de nouveaux titres de poste émergent constamment sans pour autant être définis de manière uniforme.

Mais, outre ces quelques similitudes, des différences importantes sont à noter et peuvent être résumées sous les trois questions suivantes :

Qui pose les questions ?

Un data scientist formule les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données. Un data analyst est en revanche chargé par d’autres équipes de l’entreprise de rechercher une solution à leurs questions.

Quel niveau d’étude pour commencer ?

Un data analyst peut commencer sa carrière avec un baccalauréat à composante scientifique . Un master est généralement exigé de la part d’un data scientist parce qu’il doit maîtriser les maths statistiques et les technologies de l’information.

Quel rôle joue la machine learning ?

Le data analyst doit maîtriser le langage SQL et Oracle Database tout en sachant utiliser les outils de veille stratégique tels que Power BI et de visualisation de données comme Shiny et Google Analytics. De son côté, le data scientist développe ses propres modèles d’apprentissage automatique qui utilisent l’ensemble des données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses. 

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Qu’est-ce que la data science et quelle est son importance ?

La data science ou science des données est une science appliquée. Elle fait appel à des méthodes et des connaissances issues de nombreux domaines tels que les mathématiques, les statistiques et l’informatique, notamment la programmation informatique. Depuis le début de ce millénaire, la data science est une discipline indépendante.

Il existe des cours spécifiques pour la science des données. Les personnes travaillant dans ce domaine sont connues sous le nom de data scientists ou scientifiques des données. Tout mathématicien, informaticien, programmeur, physicien, économiste d’entreprise ou statisticien qui a acquis ses connaissances en se spécialisant dans les tâches de science des données peut devenir un data scientist.

Le but de la data science est de générer des connaissances à partir de données. Dans l’environnement Big Data, la science des données est utilisée pour analyser des ensembles de données en grandes quantités avec l’apprentissage automatique (machine learning) et l’intelligence artificielle (IA). La science des données est utilisée dans diverses industries et domaines spécialisés.

Les objectifs de la data science

Pour faire simple, les objectifs de la data science sont de :

  • Établir un moteur de recommandation à partir des données clients (sur le site, sur les réseaux sociaux…)

Aujourd’hui, les moteurs de recommandation de produits sont capables de rencontrer un client en temps réel. Par exemple, les magasins qui utilisent les recommandations de produits ont la possibilité de personnaliser chacune de leurs pages. Sur chacune d’elles, ils  proposent des offres qui attirent le client de la page d’accueil à la page de paiement.

  • Fournir une aide à la décision

La prise de décision basée sur les données est définie comme l’utilisation de faits, de mesures et de données. Il est ainsi possible de guider les parties prenantes dans une entreprise à prendre des décisions stratégiques. Lorsqu’une organisation tire pleinement parti de la valeur de ses données, tous ceux qui y travaillent ont la capacité de prendre de meilleures décisions.

  • Optimiser et automatiser les processus internes

Les entreprises cherchent constamment à simplifier les tâches. Elles veulent également réduire les coûts. Cela est possible grâce à la data science. Il peut être aussi optimisé afin de gagner en efficacité et en compétitivité.

  • Soutenir les parties prenantes dans la gestion de l’entreprise

Outre l’aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d’une entreprise pourront baser leurs actions.

  • De développer des modèles prédictifs

Par le biais de l’analyse prédictive, la data science permet de prédire les événements futurs. En règle générale, les données sont utilisées pour créer un modèle mathématique afin de détecter les tendances les plus importantes. Ce modèle prédictif est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire les événements futurs ou suggérer des mesures à prendre pour obtenir des résultats optimaux.

Les disciplines de la science des données

La data science est une science interdisciplinaire qui utilise et applique des connaissances et des méthodes provenant de divers domaines. Les mathématiques et les statistiques constituent l’essentiel de ces connaissances. Ce sont les bases permettant au data scientist d’évaluer les données, de les interpréter, de décrire les faits ou de faire des prévisions. Dans le cadre de l’analyse prédictive, les statistiques inductives sont souvent utilisées en plus d’autres méthodes statistiques pour anticiper les événements futurs.

Un autre groupe de connaissances appliquées dans la science des données est la technologie de l’information et l’informatique. La technologie de l’information fournit des processus et des systèmes techniques de collecte, d’agrégation, de stockage et d’analyse des données. Les éléments importants dans ce domaine sont les bases de données relationnelles, les langages de requête de bases de données structurées tels que SQL (Structured Query Language), le langage de programmation et de script sur des outils tels que Python et bien plus encore.

En plus des connaissances scientifiques spécifiques, la data science accède à ce que l’on appelle la connaissance de l’entreprise (connaissance du domaine ou savoir-faire de l’entreprise). Elle est nécessaire pour comprendre les processus dans une organisation particulière ou une entreprise d’un secteur spécifique. La connaissance du domaine peut concerner des compétences commerciales : marketing de produits et services, savoir-faire logistique, expertise médicale.

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La relation entre le Big Data et la data science

En raison de l’augmentation continuelle des volumes de données à traiter ou à analyser, le terme Big Data s’est imposé. Le Big Data est au cœur du traitement des données. Il concerne les méthodes, procédures, solutions techniques et systèmes informatiques. Ceux-ci sont capables de faire face au flux de données et au traitement de grandes quantités de données sous la forme souhaitée.

Le Big Data est un domaine important de la data science. La science des données fournit des connaissances et des méthodes pour collecter et stocker de nombreuses données structurées ou non structurées (par exemple dans un data lake ou lac de données), les traiter à l’aide de processus automatisés et les analyser. La science des données utilise, entre autres, l’exploration de données ou data mining, l’apprentissage statistique, l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage en profondeur (deep learning) et l’intelligence artificielle (IA).

Le rôle du data scientist dans la data science

Les personnes impliquées dans la science des données sont les scientifiques des données ou data scientists. Ils acquièrent leurs compétences soit en suivant une formation en data science, soit en se spécialisant dans le métier de data scientist.

Les scientifiques des données sont souvent des informaticiens, des mathématiciens ou des statisticiens. Ils sont également des programmeurs, des experts en bases de données ou des physiciens qui ont reçu une formation complémentaire en science des données.

En plus des connaissances spécifiques, un data scientist doit être en mesure de présenter clairement les modèles. Il les génère à partir des données et de les rapprocher de divers groupes cibles. Il doit également avoir des compétences appropriées en communication et en présentation. En effet, un data scientist a un rôle de conseiller ou de consultant auprès de la direction d’une entreprise. Les termes data scientist et data analyst sont souvent confondus dans l’environnement d’une entreprise. Parfois, leurs tâches et domaines d’activité se chevauchent.

L’analyste de données effectue une visualisation de données classique et pratique. De son côté, le data scientist poursuit une approche plus scientifique. Pour ce faire, il utilise des méthodes sophistiquées comme l’utilisation de l’intelligence artificielle ou de l’apprentissage automatique et des techniques avancées d’analyse et de prédiction.

Domaines d’application de la data science

Il n’y a pratiquement pas de limites aux applications possibles de la science des données. L’utilisation de la data science est logique partout où de grandes quantités de données sont générées et que des décisions doivent être prises sur la base de ces données.  La science des données est d’une grande importance dans certains entreprises et activités : santé, logistique, vente au détail en ligne et en magasin, assurance, finance, industrie et manufacturing.

Conseils

Pourquoi faut-il maîtriser les notions clés de Data Science ?

article rédigé par David Sitbon, Data Analyst Indépendant
dsconsult.contact@gmail.com / 06.25.60.59.61

Avec l’essor des technologies numériques, la collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux économiques stratégiques pour de nombreuses entreprises. Ces pratiques ont engendrées la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la Data science

IBM prévoyait une hausse de 28 % de la demande de profil Data Scientist en 2020. En effet, de nombreuses entreprises ont compris l’importance stratégique de l’exploitation de la donnée. La Data science étant au cœur de la chaîne d’exploitation de la donnée, cela explique la hausse de la demande des profils compétents dans ce domaine.

Tour d’horizon de la Data science 

La Data science, ou science de la donnée, est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des informations stratégiques à l’aide des données disponibles. Elle utilise l’analyse des données et le machine learning (soit l’utilisation d’algorithmes permettant à des programmes informatiques de s’améliorer automatiquement par le biais de l’expérience) pour aider les utilisateurs à faire des prévisions, à renforcer l’optimisation, ou encore à améliorer les opérations et la prise de décision.

Les équipes actuelles de professionnels de la science de la donnée sont censées répondre à de nombreuses questions. Leur entreprise exige, le plus souvent, une meilleure prévision et une optimisation basée sur des informations en temps réel appuyées par des outils spécifiques.

La science de la donnée est donc un domaine interdisciplinaire qui connaît une évolution rapide. De nombreuses entreprises ont largement adopté les méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle (soit l’ensemble des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine) pour alimenter de nombreuses applications. Les systèmes et l’ingénierie des données font inévitablement partie de toutes ces applications et décisions à grande échelle axées sur les données. Cela est dû au fait que les méthodes citées plus tôt sont alimentées par des collections massives d’ensembles de données potentiellement hétérogènes et désordonnées et qui, à ce titre, doivent être gérés et manipulés dans le cadre du cycle de vie global des données d’une organisation.

Ce cycle de vie global en data science commence par la collecte de données à partir de sources pertinentes, le nettoyage et la mise en forme de celles-ci dans des formats que les outils peuvent comprendre. Au cours de la phase suivante, des méthodes statistiques et d’autres algorithmes sont utilisés pour trouver des modèles et des tendances. Les modèles sont ensuite programmés et créés pour prédire et prévoir. Enfin, les résultats sont interprétés.

Pourquoi choisir l’organisme DataScientest pour se former en Data science ?

Vous êtes maintenant convaincu de l’importance de la maîtrise de la Data science pour renforcer votre profil employable et pour aider votre entreprise.

Les formations en Data Science de l’organisme DataScientest  sont conçues pour former et familiariser les professionnels avec les technologies clés dans ce domaine, dans le but de leur permettre de profiter pleinement des opportunités offertes par la science de la donnée et de devenir des acteurs actifs dans ce domaine de compétences au sein de leurs organisations. 

Ces formations, co-certifiées par la Sorbonne, ont pour ambition de permettre, à toute personne souhaitant valoriser la manne de données mise actuellement à sa disposition, d’acquérir un véritable savoir-faire opérationnel et une très bonne maîtrise des techniques d’analyse de données et des outils informatiques nécessaires.

L’objectif que se fixe DataScientest est de vous sensibiliser en tant que futurs décideurs des projets data, aux fortes problématiques des données à la fois sous l’angle technique (collecte, intégration, modélisation, visualisation) et sous l’angle managérial avec une compréhension globale des enjeux.

Pourquoi choisir la formule « formation continue » chez Datascientest ? 

Pendant 6 mois, vous serez formés à devenir un(e) expert(e) en data science, en maîtrisant les fondements théoriques, les bonnes pratiques de programmation et les enjeux des projets de data science.

Vous serez capable d’accompagner toutes les étapes d’un projet de data science, depuis l’analyse exploratoire et la visualisation de données à l’industrialisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, en faisant des choix éclairés d’approches, de pratiques, d’outils et de technologies, avec une vision globale : data science, data analyse, data management et machine learning. Vous pourrez cibler les secteurs extrêmement demandés de la data science.

Ce type de formation vous permettra d’acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir data analyst, data scientist, data engineer, ou encore data manager. En effet, elles couvrent les principaux axes de la science de la donnée.

Autonomie et gestion de son temps 

Que votre souhait de vous former en data science provienne d’une initiative personnelle ou qu’il soit motivé par votre entreprise, si la data science est un domaine totalement nouveau pour vous, il conviendrait de vous orienter vers le format « formation continue » de DataScientest. Effectivement, cela vous permettra de consacrer le temps qu’il vous faut pour appréhender au mieux toutes les notions enseignées. Sur une période de 6 mois, à partir de votre inscription (il y a une rentrée par mois), vous pourrez gérer votre temps comme bon vous semble, sans contrainte, que vous ayez une autre activité ou non. 

Aussi, pour de nombreux salariés, il est difficile de bloquer plusieurs jours par semaine pour se former. C’est pourquoi, de plus en plus d’entreprises sollicitent des formations en ligne, à distance, pour plus d’efficacité ; vous aurez la possibilité de gérer votre temps de manière à adapter au mieux vos besoins d’apprentissage avec votre temps disponible. 

Profiter de l’expertise de dizaines de data scientists 

La start-up a déjà formé plus de 1500 professionnels actifs et étudiants aux métiers de Data Analysts et Data Scientists et conçu plus de 2 000 heures de cours de tout niveau, de l’acquisition de données à la mise en production. 

” Notre offre répond aux besoins des entreprises, justifie Yoel Tordjman,  CEO de Datascientest. Elle s’effectue surtout à distance, ce qui permet de la déployer sur différents sites à moindre coût, et de s’adapter aux disponibilités de chacun, avec néanmoins un coaching, d’abord collectif, puis par projet, dans le but d’atteindre un taux de complétion de 100 %.  “

S’exercer concrètement avec un projet fil-rouge

Tout au long de votre formation et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Science nécessitant un investissement d’environ 80 heures parallèlement à votre formation. Ce sera votre projet ! En effet, ce sera à vous de déterminer le sujet et de le présenter à nos équipes. Cela vous permettra de passer efficacement de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours. C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises, car il confirme vos compétences et connaissances acquises à l’issue de votre formation en Data Science. Vous ne serez jamais seul parce que nos professeurs seront toujours à vos côtés et disponibles en cas de besoin ; nous vous attribuons un tuteur pour votre projet parmi nos experts en data science.  

Datascientest – Une solution de formation clé-en-main pour faciliter votre apprentissage et votre quotidien au travail 

Passionné(e) par le Big Data et l’intelligence artificielle ?  : 

 

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Leader français de la formation en Data Science. Datascientest offre un apprentissage d’excellence orienté emploi pour professionnels et particuliers, avec un taux de satisfaction de 94 %.

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