Les 10 compétences d'un Data Scientist en 2023

Le monde de la technologie évolue à une vitesse grand V et pour demeurer compétent.e, le Data Scientist doit savoir comment nettoyer, transformer, analyser statistiquement, visualiser, communiquer et prédire les données. Non seulement cela, mais une nouvelle technologie (ou une technologie qui a récemment atteint le grand public) pourrait également être ajoutée à vos responsabilités professionnelles.

Dans cet article de blog, nous verrons 10 les plus importantes parmi elles.

1. Nettoyage et manipulation des données

Le nettoyage et le traitement des données sont les processus de transformation des données brutes dans un format pouvant être utilisé pour l'analyse. Cela implique de gérer les valeurs manquantes, de supprimer les doublons, de traiter les données incohérentes et de formater les données de manière à ce qu'elles soient prêtes pour l'analyse.

2. Machine Learning

3. Visualisation des données

4. SQL et gestion de base de données

5. Traitement des mégadonnées

6. Cloud Computing

7. Entreposage de données et ETL

8. Modélisation et gestion des données

9. Data Mining

10. Deep Learning

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