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Tips de la semaine (55) - Mes 1ers pas pour devenir Citizen Data Scientist

StephaneP
Alteryx
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Salut folle jeunesse,

 

Comme à lieu ce jour le dernier des 3 webinars "Comment devenir un Citizen Data Scientist ?" je vous propose de vous concentrer et résumer en un seul post toutes les ressources à disposition pour monter en compétence de manière simple et guidée.

Et il y a de quoi s'amuser je peux vous le dire.

 

C'est pas de la balle ?

 

1.La philosophie

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Pour rappel ce chemin d'apprentissage est orienté pour des supers analystes métiers (vous quoi) qui veulent monter sur des outils analytiques plus poussés qui vont leur ouvrir un potentiel business inatteignable autrement (ou alors avec une armée de consultants). Souvent, comme ce sont de nouveaux horizons il est difficile de déclencher l’arrivée d’une équipe projet d’expert. Surtout que la majorité du temps vous avez besoin de réactivité, de flexibilité et d’autonomie qui sont rarement compatibles avec une équipe d’expert venant de l’extérieur.

 

D’où cette logique du Citizen Data Scientist qui s’autonomise progressivement grâce à des outils simples à comprendre et qui masquent la partie complexe des algorithmes et de leur interprétation.

Cependant, il ne faut pas rêver, le fait d’avoir des outils qui masquent le code, les algorithmes mathématiques et préparent l’analyse ne fait pas spontanément de vous un Citizen Data Scientist.

 

Il faut faire sa culture, se former et pratiquer. D’où ce cursus et ces ressources qui vous aident à prioriser.

Commencez par des cas simples, essayez, comparez et petit à petit montez en gamme. L’idée n’est pas de re faire la voiture autonome qui est un travail d’expert mais d’adapter cette puissance analytique à votre contexte.

 

Honnêtement cela vaut le coup et ouvrira à votre entreprise et à votre carrière un nouveau champs de possibles. Et c’est génial !! 😊

 

2. Le chemin d’apprentissage guidée

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Tout commence par le Data Science Learning Path qui se trouve dans la communauté (ici )au milieu des autres chemins d’apprentissages que je vous indique à suivre si ce n’est pas déjà fait.

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Il vous guide de manière interactive et est le point d’entrée pour toutes les ressources utiles :

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A partir de cet écran on trouve notamment :

 

3. Des leçons interactives

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Ce sont des vidéos interactives (on valide régulièrement que vous n’en profitez pas pour dormir devant l’écran) qui vous accompagnent du général au particulier.

  • Predictive Modeling : Qu’est ce qu’est la modélisation prédictive, à quoi cela sert t’il et en quoi cela consiste de créer ce type de modèle
  • Predictive Analytics Fundamentals : Présentation des concepts fondamentaux à maitriser lors de la création et l’évaluation des modèles
  • Data Investigation technique 1 : Une introduction aux techniques d’investigation de données qui sont les pré requis nécessaires à toute création de modèle prédictif
  • Data Investigation technique 2 : un tour d’horizon des problématiques que l’on rencontre en investigation de données et comment les adresser
  • Création d’un modèle prédictif : étapes de création d’un modèle prédictif incluant l’explication des principaux algorithmes

 

4. Des documentations de références

Qui vous expliquent tous les termes barbares utilisés mais ô combien riches en nuances pertinentes.

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5. L’explication des outils Prédictifs

Pour rappel, un article de la communauté le Tool Mastery (ici) est dédié à l’explication détaillée des principaux outils, avec des workflows exemples.

Très bien fait et plein d’humour (j’y suis sensible 😊).

 

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6. et encore des leçons guidées c’est possible ?

Mais oui, c'est ma tournée ! Un cursus complémentaire  Predictive training  est à disposition (ici ) sur la plateforme Udacity mais produit par Alteryx.

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On y trouve :

  • Résolution de problèmes avec l’analytique avancée
  • Création d’un Dataset Analytique
  • Modèles de classification
  • A/B Testing
  • Time Series Forecasting
  • Analyse de Segmentation
  • Visualisation de données

 

Et bien sur les 3 webinars "Comment devenir un Citizen Data Scientist ?":

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- Comment créer un jeu de données analytique performant ? (Go ! )

- Comment créer et valider un model prédictif ? (Re GO ! )

- Comment évaluer et visualiser ses résultats ? (Mais GO voyons ! )

 

Avec un suspens à couper au couteau: Arriveront t'ils à créer leur jeu de donnée avant la fin du webinar ? Boosted ou Logistic Regression, qui performera le mieux ? Notre manager Marketing trouvera t'il à qui envoyer ses campagnes pour un taux de réponse supérieur à 60% ?

Insoutenable on vous préviens...

 

7. Et être encore plus assisté c’est possible ?

Il suffit de demander.  Avec notre futur Assisted Modeling  (ici ) qui est en beta et arrive très rapidement sur vos designers.

 

8. Et toujours les forums de la communauté

…pour lire les articles de vos paires, échanger des workflows, poser des questions…

 

Une fois de plus, faites vous plaisir et profitez du temps libéré grâce à Alteryx pour vous lancez dans le prédictif et le prescriptif.

 

Enjoy !!

Stéphane Portier
Sales Engineer
Alteryx
1 RÉPONSE 1
StephV
Alteryx Community Team
Alteryx Community Team

Avec tous ces bons conseils comment ne pas monter en compétences ? Hum ? Merci @StephaneP ! You rock ! 

Steph Vitale-Havreng
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