Qu'est-ce qu'une Epoch ?
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L'Epoch représente la date initiale à partir de laquelle le temps est mesuré dans un programme. Celle-ci permet d'avoir une représentation de la date et du temps de fonctionnement des systèmes d'exploitation et est un atout pour les Data Scientists ! Nous verrons à travers cet article, à quoi sert une Epoch, comment la réaliser et comment se former aux différents métiers de la Data Science !
À quoi sert une Epoch ?
Comme souligné préalablement, l'Epoch est la date initiale à partir de laquelle le temps est mesuré dans un programme, elle permet donc d'avoir une représentation de la date et du temps de fonctionnement des systèmes d'exploitation. Très utile, cet aspect de l'Epoch représente déjà un point d'ancrage qui permet de retracer l'histoire et la chronologie des systèmes d'exploitation selon leurs évolutions.
Grâce à cette notion, plusieurs améliorations ont été apportées aux matériels informatiques. On parlera de la possibilité de maitriser et de contrôler les systèmes d'exploitation en se basant sur leur Epoch. Cette notion sera par exemple utilisée si l'on désire connaitre ou prévoir la date d'invalidité ou la période où un système d'exploitation deviendra obsolète.
Par ailleurs, l'Epoch se base sur des informations issues de calculs mathématiques et des langages de programmation pour permettre la réalisation effective des nombreuses options dont disposent les systèmes d'exploitation. Elle donne la possibilité de déterminer le temps écoulé entre deux ou plusieurs événements ou tâches accomplies et d'en programmer le fonctionnement.
C'est à partir de l'Epoch qu'on pourra ainsi programmer et effectuer des actions pour gérer tout ce qui concerne les dates (stocker la date de création, la modification des fichiers ou encore calculer une différence entre deux dates). On peut dire que l'Epoch agit comme une sorte de boussole pour les systèmes d'exploitation. Elle va leur permettre de bien fonctionner et d'assurer plusieurs fonctions informatiques basiques, mais très importantes pour les utilisateurs.
Epoch et Data Science
La Data Science étant une discipline qui permet de traiter les données et d'en sortir des informations utiles, l'Epoch est une notion qui lui est aussi indispensable. En effet, l'Epoch se base sur l'analyse et le traitement de plusieurs données pour effectuer ses différentes actions dans un système d'exploitation. Ce qui se révèle aussi très intéressant pour le principe et les méthodes de fonctionnement de la Data Science.
N'oublions pas que les professionnels de la data font usage de plusieurs logiciels de calcul, dont le fonctionnement et la coordination sont traiter, programmer et exécuter dans les systèmes d'exploitation des ordinateurs. Tout cela est rendu possible grâce à la synchronisation des événements qui ressort de l'existence de l'Epoch du système lui-même.
L'epoch va donc permettre de faciliter le travail d'un Data Scientist en lui permettant de trier, de classer et de structurer les données dont il fait usage au quotidien.
Comment réaliser une Epoch ?
Pour mieux comprendre le fonctionnement d'une Epoch et être en mesure de la réaliser, il est crucial d'acquérir des bases dans plusieurs disciplines informatiques. Vous devez par exemple détenir des prérequis en langage informatique et comprendre parfaitement le fonctionnement des systèmes d'exploitation. S'informer sur les différents types de systèmes d'exploitation et leur utilisation peut s'avérer être un grand atout pour le Data Scientist.
La notion d'Epoch et son utilisation est généralement abordée dans la phase d'exploitation de la donnée. Vous devez apprendre le Machine Learning pour savoir construire et évaluer des modèles statistiques complexes, sans oublier l'état de l'art en Intelligence Artificielle qui nous a conduit au Deep Learning.
En réalité, la détermination du nombre d'Epoch qu'un modèle doit exécuter va se baser sur plusieurs paramètres qui sont en relation avec les données elles-mêmes, mais aussi avec l'objectif du modèle. Même si de nombreuses actions ont été menées pour transformer tout ce processus en un simple algorithme, la compréhension approfondie des données elles-mêmes et l'apprentissage des notions de programmation et de codage qui y sont liées sont incontournables.
Comment se former aux métiers de la Data Science ?
Notion de base pour toute personne souhaitant faire de la data science, l'Epoch se positionne comme un élément incontournable. La maitrise du calcul de l'Epoch ainsi que de plusieurs autres concepts qui constituent le fondement des programmations informatiques permet de maximiser l'efficacité des professionnels des métiers de la data science.
Se faire former devient quasiment obligatoire dans le plan de carrière de toute personne qui veut faire de la Data Science. Le concept de l'Epoch est abordée dans différents modules de la formation data science full stack qui englobe l'essentiel de ce secteur, tout en mettant l'accent sur la pratique pour former des experts qui feront face à la demande sans cesse croissante en spécialiste de Data Science.
En effet, pour devenir Data Scientist, vous pouvez vous orienter vers les formations professionnelles dans les universités ou encore vers les programmes de types bootcamp. Un cursus universitaire classique demande généralement d'être détenteur d'un master (bac+5) ou d'un diplôme d'ingénieur dans les sciences informatiques avec une spécialisation en Big data.
Les personnes en reconversion professionnelles et les passionnés du domaine auront tout de même tendance à privilégier la seconde option de formation qui offrent une immersion pratiquement directe dans les métiers du Big Data. Il s'agit de formations en ligne ou en présentiel qui peuvent souvent s'adapter à la disponibilité de l'apprenant pour lui permettre d'évoluer à son rythme.
Conclusion
Pour conclure, l'Epoch est un système de mesure grâce auquel plusieurs fonctions de bases ont été réalisées dans les systèmes d'exploitation et dans le paramétrage des programmes informatiques en général. Son utilité va du plus simple (stockage de la date de création) au plus complexe (synchronisation des logiciels de traitement de données). Ce qui en fait un élément nécessaire à l'application de la data science, que tout professionnel désirant évoluer dans ce secteur d'activité se doit de comprendre et de maitriser.