Explorez vos données avec pandas_profiling

Dans un projet de Data Science la data prep prend beaucoup de temps par rapport à l’ensemble du projet. Et soyons honnête ce n’est pas forcément la partie la plus intéressante. Mais avant même d’en arriver à cette étape de préparation des données il faut explorer le Data Set pour commencer à appréhender les données que nous allons utiliser. Et cette partie là aussi peut être fastidieuse.

Dans cet article je vous parle de pandas_profiling 🐼 , une librairie Python que j’adore et qui va vous faire gagner un temps fou. Oui oui une librairie Python! Je n’avais pas encore fait d’article Python, seulement quelques liens pour apprendre à coder en Python mais Python prend de plus en plus de place dans mon travail de Data Scientist, j’essayerai donc de vous proposer des articles sur R et Python (pas de jaloux).

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Préparer ses données avec Talend : 6 composants indispensables

lovelyanalytics_Talend.pngOn dit souvent que la préparation des données représente 75% du temps de travail d’un Data Scientist. Cela comprend le Data engineering qui consiste à transformer les données pour la création du modèle mais également une partie de data management plus classique. Pour préparer un dataset, souvent à partir de plusieurs sources de données, on peut utiliser un ETL (Extract Transform Load) qui s’avère plus pratique que les outils réservés à l’analyse. Parmi les ETL, je vous propose de tester Talend qui a l’avantage d’inclure une partie complètement gratuite, bien suffisante pour nos besoins de Data management.

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Peut-on devenir Data scientist en suivant des MOOC?

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Aujourd’hui tout le monde veut devenir Data scientist et pourquoi? Parce que c’est le métier le plus sexy du XXIe siècle mais surtout, avouons le, parce que le salaire moyen d’un Data scientist est bien supérieur à celui des autres métiers de la Data. Sur internet on trouve plein de conseils pour devenir Data scientist, mais qu’en est-il vraiment, et comment devenir Data scientist?

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