Você está mergulhando na mineração de dados. Quais linguagens e ferramentas de programação são cruciais para o sucesso?

Python is arguably the most important programming language to have in your tool kit as a data professional. Thankfully, the Python community is very huge. It is hard to overstate what a blessing the Python community is.

Python excelle en exploration de données grâce à sa simplicité et ses bibliothèques puissantes. Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow et Keras offrent des outils essentiels pour l'analyse, la visualisation et l'apprentissage automatique. Sa capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données le rend populaire.

On the technical side, there are several programming language that be used like python, R, and Julia. But choosing the tools not only our references but also which tools that have been used by majority of industry. The answer is PYTHON, so learn python is the best ways.

I started my career with R and I still love it. It is great for exploratory data analysis, you can draw your graphs fast and convenient, especially with ggplot2. It is also very useful for data wrangling, I never ran into performance issues, even with complex operations on datasets with +10m rows. And you can use nearly all libraries like for example prophet from facebook, as there are usual wrapper for all important libraries regardless their programming language.

Absolutely! Mastery of SQL is a fundamental skill. SQL is the backbone of database management systems. It would be very challenging to access data systems without good working knowledge of SQL.

SQL est crucial pour l'extraction et la manipulation des données dans les bases relationnelles. Il permet de récupérer efficacement des données, joindre des tables et effectuer des agrégations. Cette compétence fondamentale complète les autres outils d'exploration, facilitant la préparation pour l'analyse avancée.

Java, bien que moins évident pour l'exploration de données, excelle dans les applications à grande échelle grâce à sa robustesse et ses performances. Sa nature orientée objet facilite la création d'algorithmes complexes. Utilisé dans le Big Data, il offre des outils comme Weka pour l'apprentissage automatique.

To be honest - I disagree with that statement! Java might be useful for developing apps (even that I doubt), but it is completely useless for data mining tasks. There is no way to use it iterative and interactive, as you would do during data mining and data exploration. There is no such thing as a R-Markdown-document or a Jupyter Notebook with Java. And just because Weka is written in Java doesn't mean, that Java is useful for data mining.

Le Big Data a révolutionné l'exploration de données. Hadoop, avec son système de fichiers distribué et MapReduce, permet de traiter d'énormes volumes de données sur des clusters. Apache Spark offre rapidité et facilité d'utilisation, avec des capacités d'analyse avancées, incluant l'exploration en temps réel.

Les outils de visualisation sont cruciaux pour interpréter les résultats d'exploration de données. Au-delà des bibliothèques Python et R, des outils spécialisés créent des tableaux de bord interactifs. La visualisation aide à découvrir des informations et à communiquer efficacement avec les non-techniciens.