En tant que Data Scientist, vous savez que la qualité des données est cruciale pour obtenir des résultats précis et significatifs. Collecter et nettoyer efficacement des données brutes est le premier pas essentiel dans le processus d’analyse des données. Dans ce tutoriel, nous allons explorer les techniques de collecte de données et de prétraitement des données pour vous aider à maîtriser ces compétences fondamentales.
Collecte de données en data scientist :
La collecte de données est le point de départ de toute analyse. Il existe diverses sources de données, allant des bases de données en ligne aux fichiers CSV et aux API. En tant que Data Scientist, il est impératif de savoir où trouver des données pertinentes pour votre analyse. Les sites web, les médias sociaux, les gouvernements et les organisations de recherche sont d’excellentes sources pour collecter des ensembles de données variés.
L’utilisation d’API (Interface de Programmation d’Application) est une méthode efficace pour extraire des données en temps réel à partir de diverses plates-formes. Les API permettent de collecter des données structurées de manière automatisée, ce qui vous fait gagner du temps et garantit la fraîcheur des données.
Prétraitement des données du data scientist :
Une fois que vous avez collecté les données, le prétraitement est essentiel pour les nettoyer et les préparer à l’analyse. Les données brutes sont souvent incomplètes, incohérentes ou contiennent des valeurs aberrantes. Utiliser des techniques de prétraitement des données, telles que l’imputation des valeurs manquantes, la détection et la gestion des valeurs aberrantes, normaliser les données, et traiter les valeurs en double, est crucial pour obtenir des résultats fiables.
L’imputation des valeurs manquantes consiste à estimer les valeurs manquantes en se basant sur les valeurs existantes dans le jeu de données. Il existe différentes méthodes d’imputation, comme la moyenne, la médiane ou les méthodes avancées telles que K-plus proches voisins (KNN).
La détection des valeurs aberrantes se fait en utilisant des méthodes statistiques ou visuelles. Les valeurs aberrantes peuvent fausser l’analyse, il est donc important de les identifier et de décider s’il faut les supprimer ou les remplacer.
Nos formations sur mesure :
Maintenant que vous comprenez l’importance de la collecte et du prétraitement des données en tant que Data Scientist, il est essentiel de développer ces compétences pour exceller dans votre carrière. Chez notre organisme de certification et de formation, nous offrons des formations sur mesure en ligne dédiées aux professionnels, aux chômeurs, aux particuliers et aux jeunes désireux d’acquérir de nouvelles compétences en analyse de données.
Nos formations, subventionnées par l’État, couvrent divers domaines de l’analyse des données, y compris la collecte, le nettoyage, la modélisation et l’interprétation des données. Avec l’aide de nos formateurs experts, vous maîtriserez l’art de travailler avec des données brutes et vous développerez des compétences précieuses en analyse de données.
Nos certifications disponibles
- RNCP17791 – TP – Employé administratif et d’accueil
- RNCP31677 – TP – Gestionnaire comptable et fiscal
- RNCP 31114 : Développeur Web et Web mobile
- RNCP 34079 : Négociateur technico-commercial
- RNCP 5863 : Secrétaire assistant médico-social
- RNCP 1212 : Secrétaire comptable
- RNCP35634 : TP – Concepteur designer UI
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