[Infographie] La checklist pour apprendre la data science

Une carrière en data science est très recherchée et rémunératrice. Elle couvre un large éventail de missions : explorer et organiser les données, appliquer des techniques d'apprentissage automatique, et garder en tête les objectifs business. Pour exceller, vous devez maîtriser un ensemble de compétences, de l'analyse de données à la compréhension des enjeux métiers, en passant par la communication. Pour accompagner votre progression, utilisez cette liste comme point de repère tout au long de votre apprentissage.

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Analyse exploratoire des données

Statistiques descriptives

• Calculer des indicateurs de position (moyenne, médiane), de dispersion (étendue, écart-type) et d'autres caractéristiques des variables
• Calculer des indicateurs comme la corrélation pour comprendre les relations entre variables

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Mettez vos compétences en pratique

• A Visual History of Nobel Prize Winners
• Optimizing Online Sports Retail Revenue
• Explore a DataFrame
• Analyzing Carbon Footprints in SQL
• Exploring World Cup Data in Python

Visualisation de données

• Créer des graphiques comme des diagrammes en barres, des histogrammes et des boîtes à moustaches pour visualiser des variables individuelles.
• Créer des nuages de points, des graphiques en lignes et des cartes de chaleur pour visualiser les relations entre variables.

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Mettez vos compétences en pratique

• Visualizing COVID-19 in R
• Modeling the Volatility of US Bond Yields in R
• Exploring the Bitcoin Cryptocurrency Market in Python
• Real-time Insights from Social Media Data in Python
• Visualize Correlation with a Diagonal Correlation Plot in Python
• Data Visualization in Python for Absolute Beginners
• Visualizing Video Game Sales Data with ggplot2 in R

Gestion des données

Import et lecture de données

• Importer des données depuis des formats courants comme CSV et des feuilles de calcul.
• Importer des données en interrogeant des bases SQL.
• Importer des données via des API web.

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Mettez vos compétences en pratique

• Importing and Cleaning Data
• The Android App Market on Google Play
• Visualize Historical Stock Data with a Candlestick Chart
• Analyzing Streaming Service Content in SQL
• Analyzing Students' Mental Health in SQL

Préparation des données (data wrangling)

• Réaliser des manipulations courantes : tri, filtrage, ajout de nouvelles variables, agrégations.
• Assembler deux jeux de données via des jointures interne, gauche, etc.
• Réorganiser un tableau rectangulaire pour convertir des lignes en colonnes ou l'inverse (pivot).

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Mettez vos compétences en pratique

• What and Where are the World's Oldest Businesses?
• Streamlining Employee Data
• Merge DataFrames
• Analyzing NASA Planetary Exploration Budgets in SQL

Nettoyage des données

• Identifier et corriger les problèmes de contraintes : mauvais types, valeurs hors plage, doublons.
• Identifier et corriger les problèmes de texte et de variables catégorielles : catégories invalides, formatage incorrect.
• Identifier et corriger les problèmes d'uniformité : unités ou formats de date incorrects, incohérences entre variables.
• Identifier et traiter les valeurs manquantes.

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Mettez vos compétences en pratique

• Exploring the Bitcoin Cryptocurrency Market in Python
• Real-time Insights from Social Media Data in Python

Culture business

Objectifs métiers

• Formuler des recommandations sur les approches analytiques en fonction des objectifs métiers
• Évaluer les résultats analytiques au regard des KPI ou d'autres critères pertinents

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• Comparing Search Interest with Google Trends
• Optimizing Online Sports Retail Revenue
• Predict CTR and Evaluate ROI
• Calculate Customer Churn Metrics

Connaissance de l'organisation

• Comprendre l'impact des projets de data science sur votre activité.
• Identifier quelles équipes ou personnes doivent être impliquées dans un projet data, et à quel titre.

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• Which Debts Are Worth the Bank's Effort?
• Feature Engineering for Fraud Detection
• User Retention by Cohort
• Analyzing a Marketing Funnel in Spreadsheets
• Visualizing Cost Savings in Tableau

Programmation pour la data science

Pensée computationnelle

• Utiliser des structures classiques comme le contrôle de flux et l'itération.
• Comprendre les fonctions et la programmation fonctionnelle pour écrire du code reproductible.

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• Functions for Food Price Forecasts
• Writing Functions for Product Analysis
• Group and Aggregate data with custom functions

Code de production

• Utiliser un système de gestion de versions comme git pour gérer le code
• Employer la gestion des erreurs, les assertions et des tests unitaires pour garantir la qualité du code
• Écrire une documentation permettant à d'autres de comprendre votre code
• Développer des packages pour rendre votre code réutilisable

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Mettez vos compétences en pratique

• Functions for Food Price Forecasts
• Writing Functions for Product Analysis

Développement de modèles

Conception de modèles

• Choisir un type de modèle adapté (régression, classification, clustering, etc.) selon votre jeu de données et vos objectifs d'analyse

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Mettez vos compétences en pratique

• Predicting Credit Card Approvals
• Predict Taxi Fares with Random Forest
• Classify Song Genres from Audio Data
• Find Movie Similarity from Plot Summaries
• Clustering Heart Disease Patient Data
• ASL Recognition with Deep Learning
• Disney Movies and Box Office Success

Feature engineering

• Extraire des informations pertinentes à partir de variables existantes, par exemple le jour de la semaine à partir d'une date-heure, ou un indicateur "en âge de travailler" à partir d'une date de naissance.
• Combiner plusieurs variables pour en créer de nouvelles, par exemple additionner des ventes régionales pour obtenir un total, ou calculer le profit comme chiffre d'affaires moins coûts.
• Exploiter des jeux de données externes pour définir de nouvelles variables, par exemple une API géographique pour récupérer la ville à partir d'une longitude/latitude, ou une API de vision par ordinateur pour détecter la présence de personnes dans une image.
• Utiliser l'imputation pour estimer les valeurs manquantes.

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Mettez vos compétences en pratique

• Customer Analytics: Preparing Data for Modeling
• Predict Taxi Fares with Random Forest
• Classify Song Genres from Audio Data
• Find Movie Similarity from Plot Summaries
• Encoding Categorical Variables
• Sentiment Analysis and Prediction in Python

Ajustement des modèles

• Savoir générer des échantillons d'entraînement et de test, y compris via la validation croisée.
• Utiliser le réglage d'hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle.

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Mettez vos compétences en pratique

• What Makes a Pokémon Legendary?
• Predict Taxi Fares with Random Forests
• Machine Learning with Python
• Machine Learning with R
• Predicting Hotel Booking Cancellations in Python
• Analyzing a Time Series of the Thames River in Python

Validation de modèles

• Évaluer les performances d'un modèle supervisé avec des métriques comme l'exactitude, la précision et le rappel.
• Évaluer les performances d'un modèle non supervisé avec des métriques comme l'homogénéité, l'exhaustivité et le coefficient de silhouette.

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Mettez vos compétences en pratique

• Clustering Bustabit Gambling Behavior
• Degrees That Pay You Back
• Evaluate your ML Model using the F-score
• How to Explain Black-Box Machine Learning Models

Expérimentation statistique

Méthodes d'échantillonnage

• Comprendre des lois statistiques comme les lois normale, uniforme et de Poisson
• Choisir des méthodes d'échantillonnage adaptées pour répondre à vos questions sans introduire de biais.

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Mettez vos compétences en pratique

• Health Survey Data Analysis of BMI

Tests d'hypothèses

• Comprendre les hypothèses nulle et alternative
• Savoir quand et comment utiliser des tests d'hypothèses comme le t-test, le khi deux et le test de Mann-Whitney U
• Interpréter les statistiques de test et les p-values

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Mettez vos compétences en pratique

• Dr. Semmelweis and the Discovery of Handwashing
• Mobile Games A/B Testing with Cookie Cats

Communication des données

Data storytelling

• Construire un récit qui présente votre contexte, vos méthodes, vos résultats et vos conclusions
• Veiller à la cohérence du récit avec les enseignements tirés des données
• Épurer vos histoires pour supprimer les détails superflus

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Mettez vos compétences en pratique

• Tips for Reporting in Workspace
• Data Visualization in Python for Absolute Beginners

Comprendre votre audience

• Comprendre les connaissances préalables et les centres d'intérêt de votre public
• Adapter votre message pour qu'il résonne avec votre audience, y compris non technique

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Mettez vos compétences en pratique

• Exploring World Cup Data in Python