Le marché des plateformes de science des données était évalué à 95,3 milliards de dollars en 2021 et le marché de la science des données devrait atteindre une valeur de 322,9 milliards de dollars d’ici 2026.
« Torturez les données et elles avoueront n’importe quoi. » (Ronald Coase, économie, prix Nobel)
« Sans analyses de données volumineuses, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme des cerfs sur une autoroute. »
~ Geoffrey Moore, consultant en gestion et auteur de Crossing the Chasm
Le Bureau américain des statistiques du travail rapporte que la demande de compétences en science des données entraînera une augmentation de 27,9 % de l’emploi dans le domaine jusqu’en 2026. Non seulement la demande est élevée, mais il y a aussi une pénurie notable de scientifiques de données qualifiés.
Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données est l’étude des données pour extraire des informations significatives pour les entreprises. Il s’agit d’une approche multidisciplinaire qui combine des principes et des pratiques des domaines des mathématiques, des statistiques, de l’intelligence artificielle et de l’ingénierie informatique pour analyser de grandes quantités de données.
Lire la suite : Conseils en science des données pour les débutants
Plus d’informations : historique et chronologie de la science des données
Carrières en science des données en demande
Si vous êtes passionné par les ordinateurs, les mathématiques et la découverte de réponses grâce à l’analyse de données, votre prochaine étape pourrait être de poursuivre des études supérieures en science des données ou en analyse de données. Les scientifiques des données sont nécessaires dans pratiquement toutes les industries, pas seulement dans la technologie. En fait, les cinq plus grandes entreprises technologiques…Google, Amazon, Apple, Microsoft et Facebook— n’emploient que la moitié d’un pour cent des employés américains. Cependant, accéder à ces rôles très rémunérateurs et très demandés nécessite souvent une formation avancée. Voici quelques-unes des meilleures carrières en science des données telles que Data Scientist, Machine Learning Engineer, Machine Learning Scientist, Application Architect, Enterprise Architect, Data Architect, Infrastructure Architect, Data Engineer, BI Developer, Analyst data, statistician. diplôme.
Apprendre encore plus: Conseils pour ceux qui recherchent une carrière dans la science des données
Ce sont les meilleurs livres de science des données gratuits pour les étudiants et les gens doivent ajouter à leur liste en 2023 pour améliorer leurs compétences en science des données et obtenir des emplois en science des données.
1. Statistiques pratiques pour la science des données Par Peter Bruce et Andrew Bruce
Lisez-le gratuitement ici.
Les méthodes statistiques sont un élément clé de la science des données, mais très peu de scientifiques des données ont une formation statistique formelle. Les cours et les livres sur les statistiques de base couvrent rarement le sujet du point de vue de la science des données. Ce guide pratique explique comment appliquer diverses méthodes statistiques à la science des données, vous explique comment éviter leur utilisation abusive et vous donne des conseils sur ce qui est important et ce qui ne l’est pas.
2. Apprenez Python de la bonne façon
Python est le langage de programmation de choix pour la science des données. Par conséquent, apprendre les bases de la programmation dans ce langage est l’une des premières choses que les débutants dans le domaine devraient apprendre. Ce livre n’est pas spécifique à la programmation en science des données, mais couvre les concepts généraux de l’écriture de code Python.
lire le livre ici
Ce livre ne suppose aucune connaissance préalable en programmation et fournit une introduction au langage Python et aux principes généraux de base du codage. Chaque chapitre contient une vidéo Youtube complémentaire qui permet de mieux expliquer les notions abordées.
Les auteurs du livre ont également mis à disposition un ensemble de didacticiels pratiques, contenant plus de 15 projets Python pratiques pour mettre vos apprentissages en pratique.
3. Apprentissage profond pour les codeurs avec fastai et pytorch : applications Ai sans doctorat
Ce livre est une première introduction pratique à l’apprentissage en profondeur. Il est destiné aux codeurs, il est donc essentiel de comprendre la programmation Python avant de plonger dans ce livre. Cependant, il ne suppose pas une compréhension approfondie des mathématiques et des statistiques et comprend de bonnes explications simples de la théorie derrière l’apprentissage en profondeur.
Lisez-le gratuitement ici.
4. Manuel de science des données Python
Ce livre est une bonne introduction complète à la boîte à outils de science des données Python. Couvre une introduction à la bibliothèque NumPy, y compris des concepts tels que les tableaux, les calculs matriciels et les types de données en Python.
Lisez-le gratuitement ici.
5. Pandas : boîte à outils d’analyse de données Python puissante
Le package Python connu sous le nom de Pandas est l’outil de choix pour explorer, transformer, nettoyer et traiter les données pour la science des données. Ce livre est un guide d’utilisation complet de l’outil. Pandas est un outil d’analyse et de manipulation de données open source rapide, puissant, flexible et facile à utiliser, construit sur le langage de programmation Python.
Lisez-le gratuitement ici.
6. Apprentissage automatique pratique avec scikit-learn, keras et tensorflow
Ce livre fournit une introduction détaillée et pratique à l’apprentissage automatique en utilisant certains des packages d’apprentissage automatique Python les plus populaires, Scikit-learn, Keras et Tensorflow.
Ce livre fait un excellent travail en introduisant des concepts théoriques importants de l’apprentissage automatique, y compris les types de systèmes d’apprentissage automatique, le surajustement et le sous-ajustement, et des descriptions du fonctionnement des algorithmes courants.
Lisez-le gratuitement ici.
7. Le guide de terrain Booz Allen Hamilton sur la science des données
Ce livre à plusieurs mains rédigé par les employés de Booz Allen Hamilton présente le sujet de la science des données, présente les outils nécessaires pour travailler avec le domaine et fournit des informations de base. Il fonctionne essentiellement comme une introduction au sujet, mais il est très bien écrit, avec des infographies et des illustrations particulièrement créatives. Et il y a une section que toute personne travaillant sur le terrain devrait imprimer, un guide sur le choix de la bonne technique pour chaque partie du problème.
Lisez-le gratuitement ici.
8. La science des données pour les entreprises par Tom Fawcett et Foster Provost
Le livre présente les principes fondamentaux de la science des données et vous guide à travers la « pensée analytique des données » nécessaire pour extraire des informations utiles et une valeur commerciale des données que vous collectez.
Téléchargez le livre gratuit ici
9. Deep Learning avec Python par François Chollet
Ce livre est une autre façon d’apprendre le Deep Learning que d’apprendre à travers le livre écrit par le créateur de Keras et chercheur Google AI François Chollet. Le livre plonge dans l’apprentissage en profondeur et enseigne des concepts grâce à la mise en œuvre pratique de python en Python.
Téléchargez le livre gratuit ici
10. Intelligence Artificielle : Fondamentaux des Agents Computationnels, 2e édition par David Poole, Alan Macworth
Le livre équilibre théorie et expérience, montrant comment les lier intimement. Il développe la science de l’IA ainsi que ses applications d’ingénierie.
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11. Deep Learning (série Adaptive Computing and Machine Learning) par IAN Goodfellow
Si un homme comme Elon Musk dit que c’est le livre le plus complet sur le sujet, nous ne pensons pas qu’il ait besoin de consulter d’autres sources sur le sujet.
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12. Introduction à l’apprentissage statistique
par Gareth M. James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Un classique de tous les temps. Ce livre est recommandé ou mentionné dans la plupart des cours d’apprentissage automatique que j’ai rencontrés, si bien écrit. Il couvre les statistiques de base ainsi que les techniques d’apprentissage automatique.
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