Retour aux sources Semaine 2 : Base de données, SQL, gestion des données et concepts statistiques

Republié par Platon

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Retour aux sources Semaine 2 : Base de données, SQL, gestion des données et concepts statistiques
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Rejoignez KDnuggets avec notre parcours Back to Basics pour vous lancer dans une nouvelle carrière ou perfectionner vos compétences en science des données. Le parcours Back to Basics est découpé en 4 semaines avec une semaine bonus. Nous espérons que vous pourrez utiliser ces blogs comme guide de cours.

Si vous ne l'avez pas déjà fait, jetez un œil à la semaine 1 : Retour aux sources Semaine 1 : Programmation Python et fondements de la science des données

Passant à la deuxième semaine, nous en apprendrons davantage sur les bases de données, SQL, la gestion des données et les concepts statistiques.

Jour 1 : Introduction aux bases de données en science des données
Jour 2 : Démarrer avec SQL en 5 étapes
Jour 3 : Principes de gestion des données pour la science des données
Jour 4 : Travailler avec le Big Data : outils et techniques
Jour 5 : Statistiques en science des données : théorie et aperçu
Jour 6 : Application de statistiques descriptives et inférentielles en Python
Jour 7 : Tests d'hypothèses et tests A/B

Semaine 2 – Partie 1 : Introduction aux bases de données en science des données

Comprendre la pertinence des bases de données en science des données. Découvrez également les principes fondamentaux des bases de données relationnelles, les catégories de bases de données NoSQL, et bien plus encore.

La science des données consiste à extraire de la valeur et des informations à partir de grands volumes de données pour guider les décisions commerciales. Cela implique également de construire des modèles prédictifs à partir de données historiques. Les bases de données facilitent le stockage, la gestion, la récupération et l’analyse efficaces de volumes de données aussi importants.

Ainsi, en tant que data scientist, vous devez comprendre les principes fondamentaux des bases de données. Parce qu'ils permettent le stockage et la gestion d'ensembles de données volumineux et complexes, permettant une exploration, une modélisation et une extraction efficaces des données.

Semaine 2 – Partie 2 : Démarrer avec SQL en 5 étapes

Lorsqu'il s'agit de gérer et de manipuler des données dans des bases de données relationnelles, le langage de requête structuré (SQL) est le plus grand nom du jeu. SQL est un langage spécifique à un domaine majeur qui sert de pierre angulaire à la gestion de bases de données et fournit un moyen standardisé d'interagir avec les bases de données.

Les données étant le moteur de la prise de décision et de l’innovation, SQL reste une technologie essentielle qui requiert une attention de haut niveau de la part des analystes de données, des développeurs et des data scientists.

Ce didacticiel SQL complet couvre tout, de la configuration de votre environnement SQL à la maîtrise de concepts avancés tels que les jointures, les sous-requêtes et l'optimisation des performances des requêtes. Avec des exemples étape par étape, ce guide est parfait pour les débutants cherchant à améliorer leurs compétences en gestion de données.

Semaine 2 – Partie 3 : Principes de gestion des données pour la science des données

Comprendre les principes clés de gestion des données que les data scientists devraient connaître.

Au cours de votre parcours en tant que data scientist, vous rencontrerez des problèmes et les surmonterez. Vous apprendrez comment un processus est meilleur qu’un autre et comment utiliser différents processus en fonction de la tâche à accomplir.

Ces processus fonctionneront main dans la main pour garantir que votre projet de science des données se déroule aussi efficacement que possible et joue un rôle clé dans votre processus décisionnel.

Semaine 2 – Partie 4 : Travailler avec le Big Data : outils et techniques

Par où commencer dans un domaine aussi vaste que le big data ? Quels outils et techniques utiliser ? Nous explorons cela et parlons des outils les plus courants dans le Big Data.

Il est loin le temps dans le monde des affaires où toutes les données dont vous aviez besoin se trouvaient dans votre « petit livre noir ». À l’ère de la révolution numérique, même les bases de données classiques ne suffisent pas.

La gestion du Big Data est devenue une compétence essentielle pour les entreprises et, avec elles, pour les data scientists. Le Big Data se caractérise par son volume, sa rapidité et sa variété, offrant des informations sans précédent sur les modèles et les tendances.

Pour traiter efficacement ces données, cela nécessite l’utilisation d’outils et de techniques spécialisés.

Semaine 2 – Partie 5 : Statistiques en science des données : théorie et aperçu

Exploration de haut niveau du rôle des statistiques dans la science des données.

Êtes-vous intéressé à maîtriser les statistiques pour vous démarquer lors d’un entretien en science des données ? Si c'est oui, vous ne devriez pas le faire uniquement pour l'entretien. Comprendre les statistiques peut vous aider à obtenir des informations plus approfondies et plus précises à partir de vos données.

Dans cet article, je vais montrer les concepts statistiques les plus cruciaux qui doivent être connus pour mieux résoudre les problèmes de science des données.

Semaine 2 – Partie 6 : Application de statistiques descriptives et inférentielles en Python

Au fur et à mesure que vous progressez dans votre parcours en science des données, voici les statistiques élémentaires que vous devez connaître.

Les statistiques sont un domaine englobant des activités allant de la collecte de données et de l'analyse des données à l'interprétation des données. C'est un champ d'étude pour aider l'intéressé à prendre une décision face à l'incertitude.

Deux branches principales dans le domaine des statistiques sont descriptives et inférentielles. Les statistiques descriptives sont une branche liée à la synthèse des données de diverses manières, telles que les statistiques récapitulatives, la visualisation et les tableaux. Alors que les statistiques inférentielles concernent davantage la généralisation de la population basée sur l’échantillon de données.

Semaine 2 – Partie 7 : Tests d'hypothèses et tests A/B

Les piliers des décisions basées sur les données.

À une époque où les données règnent en maître, les entreprises et les organisations sont constamment à la recherche de moyens d’exploiter leur puissance.

Des produits qui vous sont recommandés sur Amazon au contenu que vous voyez sur les réseaux sociaux, il y a une méthode méticuleuse derrière cette folie.

Au cœur de ces décisions ? Tests A/B et tests d’hypothèses.

Mais que sont-ils et pourquoi sont-ils si essentiels dans notre monde centré sur les données ? Découvrons tout cela ensemble !

Félicitations pour avoir terminé la semaine 2 !!

L'équipe de KDnuggets espère que le parcours Back to Basics a fourni aux lecteurs une approche complète et structurée pour maîtriser les fondamentaux de la science des données.

La semaine 3 sera publiée la semaine prochaine lundi – restez à l’écoute !

Nisha Arya est Data Scientist et rédacteur technique indépendant. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques sur la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l'intelligence artificielle est/peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Une apprenante passionnée, cherchant à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en écriture, tout en aidant à guider les autres.