Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- issue187:mon_histoire [2022/11/28 12:02] – auntiee
+++ issue187:mon_histoire [2022/11/29 11:36] (Version actuelle) – auntiee
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 I enrolled in a local college and took a Python course. I passed it as a requirement for graduate school enrollment. I used an openSUSE laptop and passed the class. openSUSE did a great job of supporting my Python programming and learning.**
-Pendant les quelques derniers moi, j'ai dû m'adapter afin d'apprendre l'analyse des données. L'analyse des données est la science de regarder des données brutes et de tirer des conclusions à partir de l'information. 3 Trois langages de programmation se trouvent souvent au cœur de la science des données : Python, R et une variante de SQL. En combinant ces trois éléments, une personne crée des visualisations qui peuvent raconter l'histoire à partir des données brutes. Je suis en train de devenir un analyste de données.
+Pendant les quelques derniers mois, j'ai dû m'adapter afin d'apprendre l'analyse des données. L'analyse des données est la science qui regarde des données brutes et tire des conclusions à partir de ces informations. Trois langages de programmation se trouvent souvent au cœur de la science des données : Python, R et une variante de SQL. En combinant ces trois éléments, une personne crée des visualisations qui peuvent raconter l'histoire tirée des données brutes. Je suis en train de devenir un analyste de données.
-Les analystes des données et les statisticiens font partie du domaine de la science des données. Cependant, il existe de fortes différences entre les deux professions. Un analyste de données est un homme - ou une femme - à tout faire, alors que le statisticien est un spécialiste dédié aux mathématiques. Un analyste de données aide à développer l'hypothèse possible et le statisticien confirme l'hypothèse.
+Les analystes de données et les statisticiens font partie du domaine de la science des données. Cependant, il existe de fortes différences entre les deux professions. Un analyste de données est un homme - ou une femme - à tout faire, alors que le statisticien est un spécialiste dédié aux mathématiques. Un analyste de données aide à développer l'hypothèse possible et le statisticien confirme l'hypothèse.
-Shortly thereafter I started graduate school and began learning R. The graduate class was poorly taught, and I eventually left it. Some of the difficulties included learning a new language, and the fact that R is more Debian friendly. Many times, the support package libraries for R under openSUSE were tedious to install.
+Je me suis inscrit dans une fac locale et j'ai suivi un cours sur Python. Je l'ai suivi car c'était un prérequis pour m'inscrire dans une école supérieure. J'ai utilisé un ordinateur portable sous openSUSE et j'ai réussi. openSUSE a fait un excellent travail en m'aidant dans mon apprentissage et la programmation de Python.
+**Shortly thereafter I started graduate school and began learning R. The graduate class was poorly taught, and I eventually left it. Some of the difficulties included learning a new language, and the fact that R is more Debian friendly. Many times, the support package libraries for R under openSUSE were tedious to install.
 Yet I wanted to continue on my path in data analytics. I enrolled in the Google Data Analytics Course. This process is entirely online. It allows me to continue my new professional development, while I find a better graduate school. I nuked my laptop and installed Ubuntu MATE onto it. And many of the issues I had with R under openSUSE were erased with Ubuntu MATE.
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 There are various tools utilized in the Google Data Analytics Course. Most of these tools are Windows or Mac friendly, and a few are cloud based. However I do not see many open source GUI based applications for data science. The two most popular options are Microsoft Power BI and Tableau. I have seen KST as being an option.
-So exactly what is the point of this article? To find open source versions for data analytics.
+So exactly what is the point of this article? To find open source versions for data analytics.**
+Peu de temps après, j'ai commencé l'école supérieure où j'ai démarré mon apprentissage de R. Le cours supérieur était mal enseigné et, finalement, j'ai quitté la classe. Parmi les difficultés, il y avait l'apprentissage d'un nouveau langage et le fait que R soit plus adapté à Debian. Que de fois, c'était difficile et ennuyeux d'installer les bibliothèques de paquets de support pour R sous openSUSE.
+Pourtant, je voulais continuer mon chemin dans l'analyse des données. Ainsi, je me suis inscrit dans le cours de Google Data Analytics, qui se passe entièrement en ligne. Cela me permet de continuer le nouveau développement de ma carrière en attendant que je trouve une meilleure école supérieure. J'ai détruit mon portable tel qu'il était et j'y ai mis Ubuntu MATE. Et pas mal des problèmes que j'avais avec R sous openSUSE ont disparu sous Ubuntu MATE.
+Divers outils sont utilisés dans le Google Data Analytics Course. La plupart de ces outils sont pour Windows ou Mac et quelques-uns sont basés dans le nuage. Toutefois, je ne vois pas beaucoup d'applications Open Source avec une interface utilisateur graphique pour la science des données. Les deux options les plus populaires sont Microsoft Power BI et Tableau, bien que j'aie vu KST comme une option.
+Alors, quelle est exactement la raison d'être de cet article ? Trouver des versions Open Source pour l'analyse des données.
+//Nouvelle Bio : SJ Webb is a former author for Full Circle magazine; he spends his days shaking his head at his coworkers within a research department at a world famous medical college.//
+SJ Webb est un ancien auteur pour le magazine Full Circle. Maintenant, il passe ses journées en hochant la tête vers ses collègues dans un département de recherches à l'intérieur d'une école de médecine de renommée mondiale.