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Formation Python : pourquoi et comment ?

Pourquoi apprendre Python ?  C’est l’une des premières questions que les étudiants se posent dans de nombreux centres académiques et formations Python. La réponse coule d’elle-même pour de nombreuses raisons. Python est un langage de programmation très populaire. Il a été une pièce maîtresse dans de grands projets et surtout dans l’introduction de pratiques innovantes lors de la programmation.

L’une des forces de ce langage de programmation est la large communauté de développeurs qui l’entoure. Tous ces professionnels cherchent à contribuer, partager et créer des logiciels évolutifs en communauté. En ce sens, il y a une sorte d’ambiance Python. Cela attire les programmeurs, les chercheurs et les professionnels de tous horizons qui cherchent à améliorer leurs performances de travail.

Python est un langage de programmation totalement gratuit et interprétatif qui est assez polyvalent. Il permet de mettre en place des projets variés allant du développement d’un site Web aux applications pour les systèmes d’exploitation.

La simplicité de la ligne de commande lors de la programmation est remarquable. C’est un fait connu de tous ceux qui l’utilisent. Et si vous n’êtes pas encore convaincu de suivre une formation Python, nous allons vous donner ici 5 raisons d’apprendre ce langage de programmation orienté objet.

Pourquoi suivre une formation Python ?

Python est un langage de programmation qui a beaucoup de qualité. C’est pour cette raison qu’il est actuellement très utilisé dans plusieurs domaines.

Open source

Si vous avez déjà programmé dans un autre langage, vous avez probablement remarqué qu’il s’agit de langages propriétaires avec quelques défauts dans la partie support. Et c’est encore pire pour les entreprises détenant des droits et faisant face par la suite à des problèmes juridiques.

Python est complètement open source. Il est accessible au public et tout le monde peut le modifier à sa guise en ajoutant ou en mettant de côté une partie du code toujours dans le but d’améliorer le travail de programmation.

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En effet, Python a une licence connue sous le nom de PSFL ou Python Software Foundation License. Elle est compatible avec la licence publique générale GNU. De cette manière, il permet l’utilisation du code dans tout type de projet sans violations possibles du travail du programmeur et de ses actifs.

Multi-paradigme et multiplateforme

Initialement, Python a été conçu pour Unix. Mais, aujourd’hui, il peut fonctionner avec n’importe quel autre système. Il n’y a aucun risque qu’il y ait des problèmes d’implémentation tant que les utilisateurs recevront le Compiler approprié qui peut être configuré à partir du site officiel de Python.

Lorsqu’un langage est multi-paradigme, il permet non seulement de créer du développement Web, mais aussi de créer des applications ou des programmes sous d’autres critères de code structurel. Ainsi, Python est pratique pour développer des sous-paradigmes de programmation avancés contrairement à d’autres formes de programmation conventionnelles que l’on trouve notamment avec les langages plus anciens.

Python rassemble le meilleur de tous les langages en un seul. Il permet de développer des jeux, des applications, des sites Web et tout ce dont un programmeur est capable de faire, quelle que soit la complexité du projet.

C’est ainsi que les grandes entreprises utilisent Python au quotidien, notamment celles qui doivent interpréter des volumes massifs de données grâce à la data science et le Machine Learning.

Python est également présenté comme multiplateforme. En effet, il peut fonctionner sur n’importe quel système d’exploitation et a même été adapté à d’autres gadgets avec beaucoup de succès.

Polyvalence lors de la programmation

Avec Python, tout est possible. On peut créer n’importe quoi, du site Web à un programme ou une application pour effectuer une tâche telle que le calcul de valeurs statistiques ou la résolution de mathématiques complexes.

Syntaxe parfaite simple

La syntaxe Python est conviviale et cet élément met certainement en évidence la programmation. Pour les novices en programmation, il sera très facile d’effectuer le processus d’écriture du code.

Lorsqu’on parle de syntaxe, nous nous référons aux règles de protocole qui font partie d’un processus. D’une certaine manière, il s’agit des règles de grammaire et de style qui rendent un message lisible et compréhensible. On peut dire que le code est l’âme, mais la syntaxe donne forme à cette âme et lui donne le plus nécessaire pour avoir une certaine valeur.

syntaxe-Python

En d’autres termes, la syntaxe de Python facilite fortement la formation à ce langage de programmation, d’où d’ailleurs cet engouement vers ce langage de programmation. Pour les personnes qui ne font que programmer, elle est très facile à comprendre par rapport à d’autres langages de programmation qui sont beaucoup plus compliqués.

Python rend la programmation beaucoup plus facile. Dans de nombreuses situations, lors d’un projet mené en équipe, c’est généralement la faiblesse des autres langages de programmation. Mais c’est tout le contraire avec Python, car le code est beaucoup plus compréhensible.

De quoi se compose une formation Python ?

Une formation Python avec un programme et une qualité pédagogique similaire peut durer 12 mois au maximum. Elle nécessite bien évidemment des supports de cours, que ce soit une formation à distance, initiale ou en continue. Les sessions de formation peuvent comprendre plusieurs modules avec des exercices pratiques ou travaux pratiques en programmation Python (conception de base de données, création des applications avec des interfaces graphiques, développement web…), des pré-requis pour maîtriser ce langage de programmation. Mais avant tout, il faut savoir l’utiliser selon les deux modes de programmation proposés par Python.

Programmation structurée

Python a plusieurs paradigmes de programmation et l’un d’eux est la programmation structurée. Ce paradigme est basé sur 3 sous-programmes :

  • La séquence qui se produit naturellement dans le langage. C’est l’ordre d’exécution dans lequel les instructions sont écrites.
  • La sélection qui est l’exécution de phrases selon une condition.
  • L’itération (cycle ou boucle) qui est l’exécution d’énoncés répétitifs ou non selon une condition vraie.

Programmation orientée objet

Le deuxième paradigme enseigné lors d’une formation Python est la programmation orientée objet, mais uniquement lorsque le premier paradigme est maitrisé. Ici, les étudiants apprennent à fusionner les deux paradigmes pour travailler avec des classes en Python. Ce paradigme est basé sur :

  • L’héritage simple et multiple qui consiste à faire hériter à une classe enfant les méthodes et les attributs d’une classe parent.
  • Le polymorphisme et l’encapsulation où le premier envoie les mêmes messages à différents objets et le second change l’état d’un objet uniquement à travers les opérations définies pour cet objet.
  • La modularité qui consiste à subdiviser une application en modules indépendants.
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Pourquoi Python est-il populaire auprès des data scientists ?

Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.

Pourquoi choisir Python ?

Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :

1.      Simplicité

Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.

2.      Compatibilité

Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.

3.      Facilité d’apprentissage

Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.

4.      Visualisation de données

Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.

5.      Bibliothèques riches

Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.

Que sont les bibliothèques en Python ?

La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.

Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.

Python et la data science

La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.

Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.

Définitions

R ou Python: Comment choisir ?

On me pose souvent la question: pourquoi avoir commencé à apprendre Python plutôt que R?

A la base, je n’ai pas de réponse, si ce n’est le hasard, puisque j’ai commencé à apprendre Python grâce à Codecademy. Et il semblerait que ce soit difficile d’apprendre les deux en parallèle…

Mais les deux s’opposent-ils vraiment? Choisir, c’est renoncer, alors à quoi devons-nous renoncer exactement?

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Certification DA-100
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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.

Code sur écran d'ordinateur
Définitions

Qu’est-ce que la Data Science ? À quoi sert-elle ? Pourquoi est-elle importante aujourd’hui ?

Il y a beaucoup de discussions sur ce qu’est la Data Science ou Science des données. Mais, nous pouvons la résumer par la phrase suivante : « La Data Science est la discipline du 21e siècle qui convertit les données en connaissances utiles ».

La Data Science combine plusieurs domaines, dont les statistiques, les méthodes scientifiques (scientific methods) et l’analyse des données (analyzing data). Elle permet d’extraire de la valeur dans les données, de la collecte de celles-ci (Data Collections) à l’analyse prédictive (Predictive Analytics) en passant par la présentation des résultats (Data Visualization). Le praticien de la Science des données est le Data Scientist qui travaille de près avec d’autres experts du Big Data tels que le Data Analyst et le Data Engineer (Data Science Team).

Qu’est-ce que la Data Science ?

En termes simples, la Science des données consiste à appliquer l’analyse prédictive pour tirer le meilleur parti des informations d’une entreprise. Il ne s’agit pas d’un produit, mais d’un ensemble d’outils (parfois Open source) et de techniques interdisciplinaires intégrant les statistiques (statistical analysis et statistical modeling), l’informatique (computer science) et les technologies de pointe (Artificial Intelligence AI et Machine Learning models) qui aident le Data Scientist à transformer les données en informations stratégiques (actionable insights).

La plupart des entreprises sont aujourd’hui submergées de données et ne les utilisent probablement pas à leur plein potentiel. C’est là qu’intervient le Data Scientist qui met à leur service ses compétences uniques en matière de Science des données pour les aider à transformer les informations en données stratégiques significatives et en véritable avantage concurrentiel (Data Driven Marketing).

En appliquant la Data Science, une organisation peut prendre des décisions en toute confiance et agir en conséquence, car elle travaille avec des faits et la méthode scientifique, plutôt qu’avec des intuitions et des suppositions.

Que font exactement les Data Scientists ?

Statistiques sur papier

Les Data Scientists sont des experts dans trois groupes de disciplines :

          Les statistiques et les mathématiques appliquées

          L’informatique

          L’expertise commerciale

Si les Scientifiques des données peuvent avoir une expertise en physique, en ingénierie, en mathématiques et dans d’autres domaines techniques ou scientifiques, ils doivent également comprendre les objectifs stratégiques de l’entreprise pour laquelle ils travaillent afin d’offrir de réels avantages commerciaux.

Le travail quotidien d’un Data Scientist consiste à :

          Définir un problème ou une opportunité commerciale

          Gérer et à analyser toutes les données pertinentes pour le problème

          Construire et tester des modèles pour fournir des aperçus et des prédictions

          Présenter les résultats aux parties prenantes de l’entreprise

          Écrire du code informatique pour exécuter la solution choisie

Lorsqu’il fait du codage, il applique ses connaissances d’une combinaison de langages utilisés pour la gestion des données et l’analyse prédictive tels que Python, R, SAS et SQL/PostgreSQL.

Enfin, le Data Scientist est également chargé d’analyser et de communiquer les résultats commerciaux réels.

En raison du grand nombre de compétences spécifiques impliquées, les scientifiques de données qualifiés sont difficiles à identifier et à recruter. En outre, leur maintien au sein d’une équipe interne est coûteux pour une organisation.

Pourquoi la Data Science est-elle soudainement si importante ?

La théorie mathématique et statistique qui sous-tend la Data Science est importante depuis des décennies. Mais, les tendances technologiques récentes ont permis la mise en œuvre industrielle de ce qui n’était auparavant que de la théorie. Ces tendances font naître un nouveau niveau de demande pour la Science des données et un niveau d’excitation sans précédent quant à ce qu’elle peut accomplir :

          L’essor du Big Data et de l’Internet des objets (IoT)

La transformation numérique du monde des affaires a donné lieu à une énorme quantité de données (amounts of data) et différents jeux de données (data sets) sur les clients, les concurrents, les tendances du marché et d’autres facteurs clés. Comme ces données proviennent de nombreuses sources et peuvent être non structurées, leur gestion est un défi. Il est difficile, voire impossible pour les groupes internes (analystes d’entreprise traditionnels et équipes informatiques travaillant avec les systèmes existants) de gérer et d’appliquer cette technologie par eux-mêmes.

          La nouvelle accessibilité de l’Intelligence artificielle (IA)

L’Artificial Intelligence (Intelligence artificielle) et la Machine Learning (apprentissage automatique) qui relevaient autrefois de la science-fiction sont désormais monnaie courante et arrivent juste à temps pour relever le défi du Big Data. Le volume, la variété et la vitesse des données ayant augmenté de manière exponentielle, la capacité à détecter des modèles et à faire des prédictions dépasse la capacité de la cognition humaine et des techniques statistiques traditionnelles. Aujourd’hui, l’Intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont nécessaires pour effectuer des tâches robustes de classification, d’analyse et de prédiction des données.

          Les gains énormes en puissance de calcul

La Data Science ne serait pas possible sans les récentes améliorations majeures de la puissance de calcul. Une percée cruciale a été de découvrir que les processeurs informatiques conçus pour restituer des images dans les jeux vidéos seraient également adaptés aux applications d’apprentissage automatique et d’Intelligence artificielle. Ces puces informatiques avancées sont capables de gérer des algorithmes mathématiques et statistiques extrêmement sophistiqués et fournissent des résultats rapides même pour les défis les plus complexes, ce qui les rend idéales pour les applications de science des données.

          Nouvelles techniques de stockage des données, y compris l’informatique dématérialisée

La Data Science dépend d’une capacité accrue à stocker des données de toutes sortes à un coût raisonnable. Les entreprises peuvent désormais stocker raisonnablement des pétaoctets (ou des millions de gigaoctets) de données, qu’elles soient internes ou externes, structurées ou non structurées, grâce à une combinaison hybride de stockage sur site et en nuage.

          Intégration de systèmes

La Data Science met en relation toutes les parties de votre organisation. Une intégration étroite et rapide des systèmes est donc essentielle. Les technologies et systèmes conçus pour déplacer les données en temps réel doivent s’intégrer de manière transparente aux capacités de modélisation automatisée qui exploitent les algorithmes de Machine Learning pour prédire un résultat. Les résultats doivent ensuite être communiqués aux applications en contact avec la clientèle, avec peu ou pas de latence, afin d’en tirer un avantage.

Quels avantages une entreprise peut-elle tirer de la Data Science ?

Réunion business

La Data Science peut offrir un large éventail de résultats financiers et d’avantages stratégiques, en fonction du type d’entreprise, de ses défis spécifiques et de ses objectifs stratégiques.

Par exemple, une société de services publics pourrait optimiser un réseau intelligent pour réduire la consommation d’énergie en s’appuyant sur des modèles d’utilisation et de coûts en temps réel. Un détaillant pourrait appliquer la Science des données aux informations du point de vente pour prédire les achats futurs et sélectionner des produits personnalisés.

Les constructeurs automobiles utilisent activement la Data Science pour recueillir des informations sur la conduite dans le monde réel et développer des systèmes autonomes grâce à la Machine Learning. Les fabricants industriels utilisent la Science des données pour réduire les déchets et augmenter le temps de fonctionnement des équipements.

Dans l’ensemble, la Data Science et l’Intelligence artificielle sont à l’origine des avancées en matière d’analyse de texte, de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel qui stimulent les innovations dans tous les secteurs.

La Science des données peut améliorer de manière significative les performances dans presque tous les domaines d’une entreprise de ces manières, entre autres :

          Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

          Augmentation de la rétention des employés

          Compréhension et satisfaction des besoins des clients

          Prévision avec précision des paramètres commerciaux

          Suivi et amélioration de la conception et des performances des produits.

La question n’est pas de savoir ce que la Data Science peut faire. Une question plus juste serait de savoir ce qu’il ne peut pas faire. Une entreprise dispose déjà d’énormes volumes d’informations stockées ainsi que d’un accès à des flux de données externes essentiels. La Science des données peut tirer parti de toutes ces informations pour améliorer pratiquement tous les aspects des performances d’une organisation, y compris ses résultats financiers à long terme.

Quel est l’avenir de la Data Science ?

La Data Science est de plus en plus automatisée et le rythme de l’automatisation va sûrement se poursuivre.

Historiquement, les statisticiens devaient concevoir et ajuster les modèles statistiques manuellement sur une longue période, en utilisant une combinaison d’expertise statistique et de créativité humaine. Mais aujourd’hui, alors que les volumes de données et la complexité des problèmes d’entreprise augmentent, ce type de tâche est si complexe qu’il doit être traité par l’Intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’automatisation. Cette tendance se poursuivra à mesure que le Big Data prendra de l’ampleur.

L’Intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont souvent associés à l’élimination des travailleurs humains. Mais, ils ne font en réalité qu’accroître l’essor des Citizen Data Scientists, ces professionnels de la Data Science sans formation formelle en mathématiques et statistiques.

En conclusion, rien n’indique que l’automatisation remplacera les spécialistes des données, les ingénieurs de données et les professionnels des DataOps qualifiés. Il faut autant de créativité humaine que possible à différentes étapes pour tirer parti de toute la puissance de l’automatisation et de l’Intelligence artificielle.

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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Dossier

Qu’attendre d’une formation data engineer ?

Le data engineer est l’une des professions les plus demandées ces dernières années. Connaissant une grande croissance, il s’agit de l’une des professions les plus rémunératrices au même titre que le métier de data scientist (data science, Machine Learning…). L’augmentation massive des données générées et des technologies qui ont émergé autour d’elle en sont les principales causes. Alors, que ce soit via une formation data engineer à distance ou dans une école d’informatique, qu’acquiert-on en apprenant à devenir un expert du data engineering ?

Des notions de base

Parmi les notions de base que les futurs data engineers devraient acquérir se trouve Linux. Ce système d’exploitation est le plus utilisé dans les déploiements Cloud et Big Data. Un data engineer doit au moins être à l’aise avec ces technologies. Ainsi, il peut éditer facilement des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système.

Il doit aussi maîtriser un langage de programmation comme Python. Ce point inclut la possibilité d’interagir avec les API et d’autres sources de données de manière simple et directe.

Par définition, le Big Data se déroule généralement dans des systèmes distribués. Ces derniers font partie des connaissances fondamentales qu’un bon ingénieur de données doit acquérir. Ces systèmes présentent de nombreuses particularités concernant la réplication des données, la cohérence, la tolérance aux pannes, le partitionnement et la concurrence. À ce stade, la formation comprend des technologies telles que HDFS, Hadoop ou Spark.

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Des compétences de base

Technologies et services Cloud

La demande pour ces technologies ne cesse de croître. Ainsi, se lancer dans des projets de migration vers le Cloud est devenu un impératif pour les entreprises. Un bon data engineer doit connaître et avoir de l’expérience dans l’utilisation des services Cloud, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets Big Data. Il doit au moins être à l’aise avec une plate-forme comme Microsoft Azure ou AWS. De plus, il doit connaître les bonnes pratiques en matière de sécurité et de virtualisation des données. Il ne faut pas oublier que ces technologies sont là pour durer. Par conséquent, suivre une formation qui les inclut dans le programme est toujours une bonne idée.

Bases de données

Les data engineers doivent connaître le fonctionnement et l’utilisation des bases de données, les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL. Le langage de base pour interagir avec ces bases de données est SQL. En ce sens, un futur data engineer doit se familiariser avec les requêtes d’écriture et de lecture ainsi que la manipulation de données. En outre, il doit comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d’utilisation pour chacun d’eux.

Pipelines de données

L’un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données. Pour ce faire, il utilise des technologies ETL (Extraction-Transform-Load) et des cadres d’orchestration. Le data engineer est formé pour connaître ou se sentir à l’aise avec certaines des plus connues telles que Apache NiFi ou Airflow.

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Des compétences avancées

Il existe d’autres compétences et connaissances acquises lors d’une formation data engineer en plus des compétences de base. Elles ajoutent une grande valeur aux compétences professionnelles.

  • Systèmes de mise en file d’attente de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ : les data engineers doivent comprendre les avantages du déploiement de ces technologies et leur architecture.
  • Langage de programmation orienté objet comme Python : ces langages sont très utiles dans le secteur du Big Data. La plupart des frameworks et outils open source sont développés avec des langages JVM. Ils seront particulièrement utiles pour développer des intégrations de technologies, résoudre les erreurs et comprendre les journaux.
  • Traitement de flux avec des outils de traitement de streaming comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming : une formation data engineer doit inclure l’apprentissage de ces outils. Les entreprises doivent aujourd’hui mettre en place des projets avec des exigences en temps, avec de faibles latences de traitement. En ce sens, la formation à ces technologies est très intéressante avec de nombreux cas d’utilisation à exploiter.
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Définitions

Qu’est-ce qu’un data engineer et que fait-il ?

Le métier de data engineer est l’une des spécialisations qui se généralise dans l’écosystème Big Data. Selon un rapport de LinkedIn sur les offres d’emploi émergentes de 2020, le poste de data engineer fait partie des 15 professions les plus importantes des cinq dernières années. Il se place aux côtés des autres nouveaux métiers tels que les experts de la data science et de l’Intelligence Artificielle (IA) ainsi que des ingénieurs en fiabilité de site.

Cependant, beaucoup de gens se demandent encore s’ils seraient à l’aise de travailler en tant que data engineer. Est-ce un cheminement de carrière intéressant ? Nous apportons des éléments de réponse dans cet article en définissant succinctement ce qu’il est, ce qu’il fait ainsi que les connaissances et compétences qu’il doit avoir.

Qu’est-ce qu’un data engineer ?

L’ingénieur de données est le professionnel chargé de l’acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion de données dans une organisation. Ce professionnel assume la configuration de l’infrastructure technologique nécessaire pour que les volumes de données de l’entreprise deviennent une matière première accessible pour d’autres spécialistes du Big Data tels que les data analysts et les data scientists.

Les data engineers travaillent sur la conception de pipelines de données, sur la création et la maintenance de l’architecture de ces données. Pour faire simple, le data engineering consiste à veiller à ce que les travaux ultérieurs d’exploitation, d’analyse et d’interprétation des informations puissent être effectués sans incident.

Que fait un data engineer au quotidien ?

Le quotidien d’un data engineer consiste à travailler avec des outils ETL (Extract – Transform – Load). Grâce à une technologie d’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de Machine learning, il développe des tâches d’extraction, de transformation et de chargement de données. Ensuite, il les déplace entre différents environnements et les nettoie de toute erreur pour qu’elles arrivent normalisées et structurées aux mains du data scientist et data analyst.

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En ce sens, le rôle du data engineer est comparable à celui d’un plombier. Il consiste à mettre en place et à entretenir le réseau de canalisations à travers lequel les données vont passer. Ainsi, il garantit le bon fonctionnement de l’ensemble de l’organisation.

1.      Extraction

Dans la première étape du processus ETL, le data engineer prend les données de différents endroits et étudie l’incorporation de nouvelles sources dans le flux de données de l’entreprise. Ces données sont présentées dans différents formats et intègrent des variables très diverses. Ensuite, elles vont vers des data lakes ou un autre type de référentiel où le stockage de données est fait de manière brute et facilement accessible pour toute utilisation future.

2.      Transformation

Dans la deuxième étape, le data engineer procède au nettoyage des données. Il élimine les doublons et corrige les erreurs. Puis, il les classe pour les transformer en un ensemble homogène.

3.      Chargement

Dans la dernière étape, le data engineer charge les données vers leur destination. Il peut s’agir des propres serveurs de l’entreprise ou du Cloud. À part cela, il doit également veiller sur un point important de cette étape finale : la sécurité des données. En effet, il doit garantir que les informations soient correctement protégées des cyberattaques et des accès non autorisés.

Quelles connaissances doit avoir un data engineer ?

Tout d’abord, il doit avoir une connaissance courante des bases de données relationnelles et du langage de requête SQL. Cela lui permet de connaître les techniques de modélisation de données les plus utilisées et de savoir comment accéder aux données sources lorsqu’elles sont disponibles.

Il doit aussi connaître les techniques de nettoyage, de synthèse et de validation des données. Ainsi, les informations parviennent à leurs utilisateurs de manière adaptée pour leur exploitation correcte.

Il doit également savoir utiliser de manière optimale les moteurs de traitement de Big Data tels que Spark ou Flink.

Quelles technologies sont essentielles pour un data engineer ?

Les technologies utilisées par le data engineer comprennent les bases de données non relationnelles et les méthodes de modélisation des données. Parmi ces technologies, on peut citer comme exemple HBASE, Cassandra ou MongoDb. Il est aussi intéressant qu’il sache utiliser les moteurs d’indexation tels que SolR et ElasticSearch.

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Dans les systèmes de collecte de données d’aujourd’hui, il est très important pour ce professionnel de maîtriser les technologies qui lui permettent d’y accéder en temps réel. On parle généralement de technologies de streaming comme Flume, Kafka ou Spark Structured Streaming.

Son système d’exploitation habituel est Linux où il doit maîtriser parfaitement l’environnement. Côté langages de programmation, les plus communs sont Java, Scala ou Kotlin pour le développement de processus de traitement de données. Concernant Python, il sert pour l’analyse et la préparation préalable des données.

Par ailleurs, il est de plus en plus important qu’il ait une connaissance du développement d’applications natives pour le Cloud. Aujourd’hui, c’est un mouvement que de nombreuses entreprises suivent. Connaître les différences entre le développement d’applications locales et basées sur le Cloud est nécessaire. La principale raison est la transition en toute sécurité.

Enfin, l’ingénieur de données doit pouvoir évoluer en toute confiance dans un grand nombre de domaines différents de l’informatique. Il ne doit jamais cesser d’apprendre et d’ajouter de nouveaux outils à ses bagages professionnels.