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Formation Intelligence artificielle : pourquoi et comment devenir expert en IA ?

Quelle est l’évolution de l’IA au fil du temps ?

Depuis les premiers travaux de recherche dans les années 1950, l’Intelligence artificielle a pour but de créer des systèmes informatiques et des machines capables de réaliser des tâches exigeant normalement une intelligence humaine.

Elle vise à développer des algorithmes et des modèles permettant aux machines d’apprendre, de raisonner, de reconnaître des motifs, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes de manière autonome.

Après une longue période de stagnation surnommée « hiver de l’IA », l’intérêt pour cette technologie a connu une résurgence majeure au cours des dernières années grâce aux avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique. En particulier, l’utilisation des réseaux neurones profonds et du deep learning ont permis l’émergence de nouveaux cas d’usage.

Le machine learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. C’est ce qui permet à Amazon de recommander des produits, à Gmail de suggérer des réponses aux messages, ou à Spotify de vous conseiller de nouvelles musiques.

De même, le traitement du langage naturel (NLP) est une technique d’IA permettant aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain. Les chatbots de service client et les assistants vocaux comme Apple Siri reposent sur cette technologie.

Avec l’apparition récente des Larges Modèles de Langage comme OpenAI GPT ou Google PaLM, de nouveaux outils ont vu le jour en 2022 : les IA génératives, telles que ChatGPT ou Bard.

Désormais, l’Intelligence artificielle est capable de générer n’importe quel type de contenu écrit, visuel ou même audio à partir d’un simple prompt entré par l’utilisateur.

C’est une révolution, mais il ne s’agit que d’un début. Dans un futur proche, l’IA servira de cerveau à des robots de forme humanoïde capables d’effectuer toutes sortes de tâches manuelles comme le Tesla Optimus.

À plus long terme, les recherches pourraient mener à la naissance d’une « Intelligence artificielle générale » qui serait équivalente ou même supérieure à l’intelligence humaine…

Il ne fait aucun doute que l’IA va changer le monde et permettre d’automatiser de nombreuses tâches intellectuelles ou manuelles. En contrepartie, beaucoup de métiers risquent de disparaître et plusieurs experts redoutent une vague de chômage sans précédent.

Toutefois, cette technologie va aussi créer des millions de nouveaux emplois. À mesure qu’elle évoluera, de nouveaux cas d’usage apparaîtront et la demande en experts capables de créer, de gérer ou d’appliquer l’Intelligence artificielle va s’accroître.

Afin de profiter de ces nouvelles opportunités professionnelles, suivre une formation en IA est un choix très pertinent pour votre carrière. Voici pour quelles raisons.

Pourquoi suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’Intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.

Suivre une formation IA

Les métiers de l’IA et leurs salaires

L’ingénieur en Intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

De son côté, l’ingénieur en Machine Learning ou ML Engineer recherche, conçoit et construit l’IA utilisée pour le machine learning. Il maintient et améliore les systèmes existants, et collabore avec les Data Scientists développant les modèles pour construire les systèmes IA.

Au quotidien, ce professionnel mène des expériences et des tests, effectue des analyses statistiques et développe des systèmes de machine learning. Son salaire dépasse 50 000 euros en France selon Glassdoor, et 125 000 dollars aux États-Unis.

Un autre métier lié à l’IA est celui de Data Engineer. Il se charge de collecter, gérer et convertir les données brutes en informations exploitables pour les data scientists et autres analystes métier. Le salaire moyen est de 115 592 dollars aux États-Unis et 45 000 euros en France d’après Glassdoor.

De même, le Data Scientist utilise les données pour répondre aux questions et résoudre les problèmes d’une entreprise. Il développe des modèles prédictifs utilisés pour prédire les résultats, et peut utiliser les techniques de machine learning. Son salaire médian est de 48 000 euros en France et 126 000 dollars aux États-Unis.

L’ingénieur logiciel ou Software Engineer a lui aussi un rôle à jouer dans l’Intelligence artificielle. Il utilise le code informatique pour créer ou améliorer tout type de programme. Son salaire moyen atteint 55 000 euros en France et 107 000 dollars aux États-Unis.

Selon un rapport de McKinsey, en 2022, 39% des entreprises ont recruté des ingénieurs logiciels et 35% ont employé des Data Engineers pour des postes liés à l’IA.

Enfin, l’Intelligence artificielle sera très bientôt incorporée aux robots et les ingénieurs en robotique feront donc aussi partie des métiers de l’IA.

Ils se chargent de concevoir de nouveaux produits ou d’assembler des prototypes pour les tester, et observent leurs performances. Ce métier combinant l’ingénierie mécanique et électrique avec l’informatique permet de percevoir un salaire dépassant 42 000 euros par an et 100 000 dollars aux États-Unis.

Il ne s’agit là que de quelques exemples de métiers de l’IA. À l’avenir, de nombreuses autres professions vont apparaître comme celle du Prompt Engineer chargé de concevoir les prompts pour obtenir les meilleurs résultats avec un outil comme ChatGPT.

Quel que soit le rôle que vous souhaitez exercer dans le domaine de l’IA, il est essentiel de suivre une formation pour acquérir l’expertise requise.

Comment suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Pour lancer votre carrière dans l’Intelligence artificielle, vous pouvez obtenir une certification professionnelle afin de démontrer votre expertise aux employeurs.

Parmi les certifications IA les plus reconnues à l’heure actuelle, on compte la certification « MIT: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy », les certificats d’ingénieur, consultant et scientifique IA de l’USAII, ou encore le titre d’Artificial Intelligence Engineer ARTIBA.

Afin d’obtenir un diplôme et d’assimiler toutes les compétences indispensables pour travailler dans l’IA. Vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Data Scientist vous permettront d’obtenir l’expertise requise pour exercer le métier de vos rêves.

Vous découvrirez notamment les fondamentaux de l’Intelligence artificielle, le machine learning, le traitement naturel du langage (NLP), la vision par ordinateur (Computer Vision), ou encore les enjeux éthiques liés à l’IA.

Commencer une formation sur l’IA

26 juillet 2023 by adriano

Définitions

Data Strategist : Quels sont les outils et missions de cet expert ?

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le métier de Data Strategist. Vous allez pouvoir vous familiariser avec les différentes missions, les compétences indispensables et les outils de ce métier tant recherché ainsi que les atouts que ce rôle représente pour une entreprise et dans votre carrière.

Pour commencer, vous devez savoir qu’un Data Strategist est la personne qui va prendre en charge la gestion et l’analyse des données. Il va ensuite agir auprès des structures afin d’identifier les besoins de son activité principale et par la suite il élaborera un projet de développement, capable d’impacter des domaines aussi variés que le marketing, l’IT ou le business.

Quelles sont les missions d’un Data Strategist ?

Exécution de la stratégie avec le Chief Data Officer
Proposition de réponse innovantes et créatives dans le domaine de la data
Planification et chefferie de projets
Accompagnement des clients dans la compréhension de l’impact du Big Data
Conception, architecture et développement de solution d’intelligence artificielle
Développement des options dans le domaine de la Big Data
Analyse de leads
Assistance aux équipes de développement commercial dans les activités d’avant-vente et les appels d’offres

Diagramme de Venn pour le Data Strategist

Les trois cercles présents dans ce diagramme représentent les trois domaines de connaissances les plus importants pour un Data Strategist :

Business
Communication
Data & Technologie

Le Data Strategist travaille principalement sur le côté business de la data. Il devra proposer des idées afin d’améliorer l’expansion de l’entreprise ou son organisation. À l’instar d’un chef de projet, il encadre les équipes fonctionnelles, recueille le besoin, gère les plannings, définit la stratégie technique et commerciale mais dans le domaine spécifique de la Big Data.

Quelles sont les compétences que doit avoir un Data Strategist ?

Diplôme d’une école de commerce ou d’ingénieur
Expériences significatives en Data Strategy, Data Gouvernance, Data Management
Maîtrise des technologies de gouvernance, Master Data Management, Analytics, Intelligence Artificielle, Business Intelligence
Aptitude en relation humaines et communication
Niveau d’anglais courant
Bonne compréhension du Machine Learning
Appétence pour l’analyse statistique
Esprit d’entreprise
Compétences en matière d’organisation

Quels sont les outils utilisés ?

Le Data Strategist utilise principalement Microsoft Power BI, qui est une solution d’analyse de données et un outil incontournable dans ce domaine, permettant d’effectuer les tâches suivantes :

La transformation des données
La modélisation et visualisation des données
La configuration de tableaux de bord, de rapports et applications

Pour permettre la mise en place d’un projet Cloud dans son intégralité, vous aurez besoin de maîtriser AWS qui régit les fonctions suivantes :

Conception des architectures résilientes et sécurisées
Infrastructure mondiale et fiabilité
Réseaux
Stockage base de données
Présentation du Well Architect Framework et des avantages du cloud

Les atouts de la profession

Les métiers de la data (Data Strategist, Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer) sont en pleine expansion. Peu de profils compétents sont disponibles sur le marché et les entreprises souffrent d’un cruel manque de ressources pour gérer et traiter leurs données.
C’est un domaine dans lequel vous trouverez pleine et entière satisfaction professionnelle, tant sur le plan de la stimulation intellectuelle que sur la montée en compétences constante, où les perspectives d’évolution sont prometteuses.
En complément des points spécifiés en amont, le salaire d’un Data Strategist représente un attrait supplémentaire. Il est évalué selon plusieurs critères :

Le niveau d’étude
Les compétences acquises
Les différentes expériences dans le domaine
Le type de structure qui recrute

De manière générale, la rémunération est plus élevée dans le privé que dans le secteur public, dont l’indice n’est pas forcément réévalué annuellement. La fourchette salariale pour la profession se situe entre 34000€ et 58000€ brut.
Vous savez maintenant tout sur le métier de Data Strategist.
Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.

3 avril 2023 by Aurelia F

Définitions

Validation croisée ou « cross validation » : Qu’est ce que c’est ?

Il existe plusieurs outils statistiques destinés à évaluer les performances des différents modèles d’apprentissage automatique. Le cross validation, aussi appelé « validation croisée », en fait partie. Fondée sur une technique d’échantillonnage, la validation croisée est utilisée en Machine Learning pour évaluer des modèles d’apprentissage-machine.

Qu’est-ce que la validation croisée ? Quelles sont les différentes techniques de validation ? Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ? Comment devenir un professionnel en validation croisée ? Les réponses à ces questions dans cet article.

Qu’est-ce que la validation croisée ?

La validation croisée : une technique d’échantillonnage

Très souvent utilisée en apprentissage automatique, la validation croisée est une technique d’évaluation permettant d’estimer la fiabilité d’un modèle d’apprentissage automatique. Plus explicitement, il s’agit d’une technique de rééchantillonnage. Elle repose sur un principe simple : utiliser un ensemble de données pour ensuite les diviser en deux catégories. Ce sont :

les données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle,
les données test utilisées pour la prédiction.

Pourquoi une validation croisée est-elle indispensable ?

Une Machine Learning fait appel à plusieurs modèles d’apprentissage automatique. C’est en partant de ces modèles que la validation croisée estime la fiabilité d’un modèle. Chaque modèle d’apprentissage est fondé sur des sous-ensembles de données d’entrée.
Via une technique d’échantillonnage, la validation croisée atteste si une hypothèse est valide ou non. Elle facilite donc le choix d’un algorithme adapté pour réaliser une tâche définie. On a également recours à la validation pour détecter un surajustement. En se basant sur un échantillon de prétendument issu de la même population d’échantillons d’apprentissage, la validation croisée :

ne modélise pas les données de la même manière,
démontre l’échec de la généralisation d’une tendance.

Une validation croisée permet d’estimer la fiabilité et la précision du modèle. À partir du moment où le modèle fonctionne sur les données de test, cela signifie qu’il n’a pas réajusté les données d’entraînement. Autrement dit, il peut tout à fait être utilisé pour la prédiction.

Se former au cross validation

Quelles sont les différentes techniques de validation croisée ?

On dénote plusieurs techniques de validation croisée. Les principales sont :

le train-test split,
la méthode k-folds.

Le train-test split

Le principe de base du train-test split est de décomposer l’ensemble des données de manière aléatoire. Une partie servira à entraîner le modèle de Machine Learning. L’autre partie, quant à elle, permet de réaliser le test de validation. En règle générale, 70 à 80 % des données seront destinés à l’entraînement. Le reste, c’est-à-dire les 20 à 30 %, seront exploités pour le cross validation.
Cette technique s’avère fiable et très efficace. Toutefois, les données disponibles sont limitées. Puisque certaines données n’ont pas été utilisées pour l’entraînement, les informations peuvent donc être manquantes. Ce qui risque de biaiser hautement les résultats. Par contre, la technique du train-test split convient parfaitement à partir du moment où il y a une distribution égale entre les deux échantillons.

La méthode k-folds

Très facile à appréhender et très populaire, la méthode k-folds est l’une des méthodes les plus utilisées par les professionnels. Elle consiste à diviser l’échantillon original en échantillons ou en blocs. De cette façon, l’ensemble des données apparaitra aussi bien dans l’ensemble des données d’entraînements que dans l’ensemble des données test.
Un paramétrage unique dénommé « K » est inséré dans la procédure. Idéalement, K devrait avoir une valeur ni trop basse ni trop haute : entre 5 et 10 selon l’envergure du dataset. Par la suite, il convient d’ajuster le modèle en utilisant des folds K-1 (moins 1). On répétera ce processus jusqu’à ce que tous les K-folds servent au sein de l’ensemble d’entraînement.
La moyenne des scores enregistrés représente la métrique de performance du modèle. À noter que la méthode k-folds peut s’effectuer manuellement ou à l’aide des fonctions cross_val_score et cross_val_predict. Ces dernières se trouvent dans la bibliothèque Python Scikit Learn.

Maîtriser les techniques de validation croisée

Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ?

En présence d’un jeu de données déséquilibrées, il devient plus difficile de réaliser une cross validation. D’une manière plus concise, une base de données est déséquilibrée quand le nombre d’observations par classe n’est pas le même d’une classe à une autre. Résultat : les algorithmes se trouvent biaisés.
Pour renflouer leur fonction de perte, les algorithmes optimisent les métriques. Ils auront tendance à générer un classifieur trivial regroupant chaque exemple dans la classe majoritaire. Par conséquent, le modèle obtenu ne sera que le reflet de la surreprésentation de la classe majoritaire. Pour y remédier, bon nombre de professionnels ont recours à la validation croisée stratifiée ou « stratified cross validation ».
Cette méthode a pour but principal de s’assurer que la répartition des classes soit la même au niveau de tous les ensembles de validation et d’apprentissage à utiliser. Face à un jeu de données déséquilibrées, générer des échantillons synthétiques constitue une excellente alternative.

27 mars 2023 by Aurelia F

Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

24 juin 2022 by adriano

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.

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 Pandas avec DataScientest

20 juin 2022 by adriano

Dossier

Pourquoi se former à Microsoft Azure ?

Azure est un service de Cloud Computing par abonnement mensuel créé par Microsoft en 2010. Les services Cloud de Microsoft incluent l’hébergement Web, les machines virtuelles, les services d’applications, le stockage de fichiers, la gestion des données, l’analyse et bien plus encore. Ils sont hébergés dans plus de 35 régions de centres de données à travers le monde. Azure propose des solutions de gestion et de traitement du Big Data basées sur le Cloud, notamment l’apprentissage automatique, l’analyse en continu et les services d’IA qui peuvent tous être gérés à partir du portail Azure central.

Obtenir l’un des Azure Certifications est un laissez-passer vers les postes parmi les plus rémunérés. Les organisations de tous horizons tendent progressivement à opter pour le Cloud Computing, une solution économe, sécuritaire, fiable et performante. En ce sens, se former à Microsoft Azure est une opportunité de carrière et une ouverture sur l’avenir du Cloud en entreprise.

Quelles sont les utilisations de Microsoft Azure ?

Azure est un service de Cloud Computing très populaire avec de nombreux produits et applications, ce qui entraîne une forte demande d’employés capables de concevoir, de déployer et de gérer des solutions Azure.

Pour illustrer son importance, Indeed a répertorié plus de 500 postes Azure disponibles avec des estimations de salaire de 75 000 euros et plus. Les postes incluent Azure Developer, Azure Consultant, Azure Architect, Azure Cloud Administrator, Azure Engineer et plus encore, y compris de nombreux postes chez Microsoft.

Construire sa propre expertise Azure peut considérablement améliorer son CV et optimiser ses chances d’entrer dans le monde passionnant du Cloud Computing.

Quels sont les avantages du Cloud Computing Azure ?

L’apprentissage automatique est un avantage pour l’utilisation des Azure services Cloud dans une entreprise. Azure Machine Learning devient plus intelligent à mesure que les utilisateurs font appel à ses services. La reconnaissance de noms, l’extraction intelligente de fichiers avec un ensemble de mots-clés… font tous partie de l’apprentissage automatique. Les services Cloud avec la Machine Learning récupèrent rapidement les données afin que les entreprises puissent profiter de ce type de service à la demande.

Les machines virtuelles et les réseaux virtuels permettent d’exécuter des tâches de mémoire lourdes. Au lieu d’investir sur des ordinateurs plus importants et plus puissants pour exécuter des tâches, les entreprises font appel à des experts en Azure capables de créer une machine virtuelle qui utilise le Cloud pour exécuter leurs tâches. Ce type d’avantage peut leur permettre d’économiser chaque année de l’argent qui aurait été dépensé en matériel physique.

Un autre avantage des services Cloud est la possibilité d’utiliser des applications mobiles et Office 365 avec Azure. Avec le travail mobile d’aujourd’hui, il est facile d’accéder à des données critiques via des applications mobiles n’importe où et n’importe quand. Ainsi, grâce à l’intégration Azure et des solutions Cloud dans une entreprise, cette dernière s’appuiera moins sur un ordinateur spécifique pour charger des documents.

Qui doit suivre cette formation Azure Certification ?

Le mot « Cloud » a influencé la croissance de la carrière de nombreuses personnes et aujourd’hui experts Azure qui ont été auparavant des développeurs, des administrateurs système, des Ingénieurs de données, des Scientifiques de données et même des responsables informatiques.

Azure devient une compétence indispensable pour les professionnels de l’informatique, car des compétences en matière de Cloud Azure sont précieuses pour une entreprise cherchant à analyser, évaluer, gérer, adapter et optimiser l’offre et le coût de l’infrastructure informatique.

Étant donné que Microsoft Azure est open source, hybride et sécurisé, il propose une plate-forme Cloud en constante expansion qui dispose d’un réseau mondial massif pour les futures activités d’une organisation.

Une formation certifiante Mastering Microsoft Azure, permettant aux candidats de passer le Microsoft Certification Exam, est destinée aux professionnels de l’informatique qui veulent poursuivre une carrière dans le Cloud Computing et devenir Microsoft Azure Developer Specialist. Elle convient parfaitement aux :

– Professionnels de l’informatique

– Développeurs d’applications

– Data Engineers

– Data Scientists

– Solutions architect

– Ingénieurs DevOps

Quels sont les postes proposés par les entreprises aux professionnels Azure ?

Le développement d’applications basées sur le Cloud se développe à un rythme rapide. Les compétences et l’expérience d’Azure peuvent aider ceux qui suivent une formation Azure à s’orienter vers une carrière lucrative.

Certains des postes proposés par les entreprises pour les professionnels Azure sont :

– Développeur d’applications Cloud : se concentre principalement sur la mise en œuvre et la maintenance de l’infrastructure Cloud d’une organisation

– Cloud Architect: responsable de la gestion de l’architecture du Cloud Computing dans une organisation

– Ingénieur infrastructure Cloud Automation : se concentre sur l’automatisation, l’orchestration et l’intégration du Cloud

– Ingénieur Cloud système réseaux : responsable de la mise en œuvre, de la maintenance et de la prise en charge du matériel réseau, des logiciels et des liens de communication de l’infrastructure Cloud de l’organisation

Quelle est la future portée de la formation Azure ?

Microsoft Azure est une plate-forme de Cloud Computing publique qui propose de la rapidité en réduisant le temps de chargement grâce à Azure Content Delivery Network. Il s’agit d’un atout qui attire de plus en plus d’entreprises à faire appel à ses solutions telles que l’infrastructure en tant que service, le logiciel en tant que service et une plate-forme en tant que service. Ils peuvent être utilisés efficacement pour des services tels que l’analyse, la mise en réseau, le stockage, l’informatique virtuelle et bien d’autres services.

La portée future d’Azure semble assez prometteuse si elle est vue du point de vue de l’investissement. En mars 2021, Microsoft a investi 200 millions de dollars à proximité de la ville de Chicago. Ce sera un complexe de 11 data centers qui s’étendront sur 21 hectares. Ils seront opérationnels en 2022 pour répondre à la hausse de la demande.

Pourquoi suivre une formation Azure ?

Le Cloud Microsoft Azure connaît une croissance exponentielle. Selon le rapport Microsoft, 57 % des entreprises du Fortune 500 utilisent le Cloud Azure. En 2020, la hausse des revenus générés par Microsoft Azure a été projetée à 57,6 %. Et malgré la pandémie de Covid19, elle a tout de même été à 29 %.

Microsoft Azure est énorme. Il y a eu une croissance de 50 % de ses revenus pour l’année 2021. En tout, cette plateforme de Cloud Computing a généré près de 15,1 milliards de dollars de chiffre d’affaires.

Quels sont les cours généralement dispensés dans une formation Azure (Learning Path) ?

D’un établissement à un autre, une formation Azure est généralement la même. Ci-dessous une liste non exhaustive des cours :

– Fondamentaux de Microsoft Azure (Course)

– Analyse de données avec Microsoft Azure

– Technologies de sécurité Microsoft Azure

– Développement de solutions pour Microsoft Azure

– Conception et mise en œuvre de solutions Microsoft DevOps

– Ingénierie des données sur Microsoft Azure

– Administration de bases de données relationnelles sur Microsoft Azure

– Migration des charges de travail SQL vers Azure

– Migration des charges de travail NoSQL vers Azure Cosmos DB

– Implémentation des solutions Microsoft Azure Cosmos DB

– Migration des charges de travail d’application vers Azure

20 août 2021 by Aurelia F

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 ?

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 ?

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.

11 août 2021 by Aurelia F

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

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 ?

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.

28 juillet 2021 by Aurelia F

Formations

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.

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.

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.

7 juillet 2021 by adriano

Dossier

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.

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.

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.

30 juin 2021 by adriano

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