Depuis que le travail des data scientists a été couronné du travail le plus sexy du XXIe siècle, des gens de tous les horizons du domaine technologique ont essayé de devenir un data scientist. Malheureusement, de nombreux aspirants abandonnent l’idée, pensant qu’il serait extrêmement difficile de devenir un data scientist et que les ressources sont limitées.

Si vous appartenez à la ligue, nous pouvons vous dire une chose à coup sûr : ce n’est pas une tâche difficile. Dans cet article, nous allons discuter des étapes requises et d’une pléthore de moyens que vous pouvez utiliser pour réussir dans votre tentative de devenir un data scientist.

Avant d’approfondir, voici quelques conseils que vous devriez garder à l’esprit.

  • Si vous venez d’un domaine complètement différent, vous ne pouvez pas devenir un data scientist en suivant un court programme de certification en ligne ou un programme de certificat de sept jours.
  • Vous devriez avoir des attentes réalistes à ce sujet et savoir ce qu’il faut réellement pour accomplir vos objectifs de carrière. Les compétences nécessaires pour devenir un data scientist sont en forte demande et bien rémunérées parce qu’elles sont difficiles à acquérir. Donc, vous devriez être prêt à faire de vrais efforts.
  • Avant même de commencer votre voyage pour devenir un data scientist, vous devriez faire un inventaire de vos compétences maintenant et où vous voulez aller. La réponse vous guidera sur la façon d’y arriver.

Commençons la discussion.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

En termes simples, un data scientist est quelqu’un qui saisit et analyse des données dans le but de tirer une conclusion.

Le but d’un data scientist est simple: déterminer des modèles, prendre des données statistiques et des chiffres pour les rendre utile à une entreprise.

Essentiellement, ils cherchent un sens dans une énorme quantité de données.

Qui peut être un bon candidat pour devenir un data scientist ?

Quelles sont les caractéristiques d’un scientifique des données ? Comment pouvez-vous être sûr d’avoir ce qu’il faut pour devenir un data scientist ? Comme beaucoup de traits s’appliquent à ces professionnels, il est probable que vous en possédez un ou plusieurs.

Par-dessus tout, vous devez avoir une curiosité naturelle qui continue à encourager une poursuite continue de l’apprentissage.

Avec tant de points de données et divers domaines à analyser, un data scientist doit avoir une curiosité inhérente, ce qui le poussera à trouver des réponses. Il y a d’autres traits comme une forte capacité de concentration, la créativité, une attention appropriée aux détails, etc, qui tout cela vous aidera à devenir un data scientist.

Les étapes générales pour devenir un data scientist

Bien qu’il y ait différentes façons de devenir un data scientist, c’est une exigence générale d’avoir une licence en informatique, technologie de l’information, statistiques, mathématiques, etc. Vous pouvez également obtenir une maîtrise dans n’importe lequel de ces domaines pour devenir un data scientist.

Il y a des établissements qui offrent des diplômes en science des données, ce qui peut être un excellent choix pour acquérir les compétences nécessaires et acquérir beaucoup d’information technique sur les ordinateurs, les techniques d’analyse et les statistiques, entre autres.

Principaux éléments à garder à l’esprit

 

Avant de commencer la discussion sur les ressources pour devenir un data scientist, voici quelques points communs mais extrêmement importants que vous devriez garder à l’esprit.

  • La science des données ne se fait pas en vase clos. Chaque industrie a donc besoin de langages de programmation, de compétences et de qualifications différents. Dans vos efforts pour devenir un data scientist, vous devriez limiter votre recherche initiale à une seule industrie afin de réduire le nombre de sujets à étudier et de trouver facilement des projets pertinents.

 

  • Choisissez d’abord un seul langage de programmation et tenez-vous-y. Ne changez pas ce choix et étudiez constamment pour éviter de ralentir vos progrès.

 

  • Essayez d’augmenter l’étude par des cours / tutoriels tout en travaillant sur des projets. Essayez de travailler sur un projet qui vous permet d’appliquer vos compétences en science des données.

 

  • Commencez par de petits ensembles de ressources. Il y a énormément de ressources qui vous permettraient d’apprendre les fondements de la science des données. Trouvez un bon ensemble de ressources, apprenez-en, puis changez de ressource pour apprendre des sujets plus avancés ou parfaire vos connaissances et compétences récemment acquises. Lorsque vous choisissez l’ensemble, n’oubliez pas qu’il devrait couvrir différents sujets.

 

  • Rejoindre différentes communautés liées à la science des données peut vous aider à devenir un data scientist dans une bonne mesure. Pour ce faire, vous pouvez assister à des activités scientifiques sur les données, vous abonner à des bulletins scientifiques sur les données, vous joindre à des communautés en ligne sur la science des données, etc.

 

  • Essayez de trouver un mentor qui peut vous aider tout au long de votre parcours. Un mentor est simplement un enseignant ou un conseiller de confiance et expérimenté.

 

  • Soyez absolument clair sur votre motivation. Cela est extrêmement important parce que le voyage pour devenir un data scientist peut être difficile, parfois, qui peut vous faire perdre la motivation. Avec une motivation forte et claire, vous serez en mesure de surmonter ces moments difficiles.

Ressources pour devenir un data scientist

Voici une liste complète des ressources que vous pouvez utiliser pour devenir un data scientist. Jetons-y un coup d’oeil.

Cours en ligne

Certains sites Web offrent des cours en ligne sur la science des données, tant pour les débutants que pour les professionnels. Par exemple, vous pouvez envisager le cours « Harvard University Data Science Certificate » qui couvre différents types de facettes de la science des données comme la gestion des données, l’échantillonnage des données, les prévisions, l’analyse des données et plus encore.

MIDS (Master of Information and Data Science) de la UC Berkeley School of Information est un autre cours sur la science des données qui s’adresse aux professionnels qui cherchent à utiliser des données complexes pour résoudre des problèmes.

Vous pourrez trouver ici de nombreux MOOC dédiés à la data science. Vous pouvez également consulter la plateforme de Lynda qui propose des formations en ligne.

Tutoriels

Certains tutoriels intéressants sont offerts par différents sites Web qui peuvent vous aider à comprendre les principaux concepts de la science des données.

Analytics Vidhya, par exemple, offre une liste complète de tutoriels qui vous aideront à apprendre la science des données avec R ainsi que les principes fondamentaux de la programmation. Il vous aidera également à apprendre la modélisation prédictive, l’exploration de données, la manipulation de données, etc.

Topcoder est un autre site Web qui propose des tutoriels, qui se concentrent sur différents concepts impliqués dans la science des données. Ils fournissent également des conseils pratiques et concrets sur une pléthore de sujets pour aider les nouveaux venus dans le domaine.

Bootcamps

Les bootcamps de science des données sont conçus pour les étudiants provenant d’un éventail de formations techniques. Ils offrent des programmes de formation intensifs et abrégés parfaitement conçus pour les étudiants qui ont une certaine expérience des données. Plus important encore, les bootcamps visent à combler les lacunes en matière de connaissances.Les bootcamps offrent généralement aux participants un équilibre parfait entre la théorie et la pratique.

Les concepts qui sous-tendent les technologies sont généralement expliqués par des instructeurs expérimentés lors de conférences avec des matériaux qui fournissent une base solide pour les étudiants. Les bootcamps viennent avec des exigences éducatives variées pour les rejoindre. Il y a des bootcamps qui offrent des cours de débutants, tandis que d’autres peuvent offrir des cours avancés.

Les bootcamps offrent habituellement des programmes de trois à six mois qui peuvent aider un participant à devenir un data scientist. Il y a quelques grands avantages à assister aux bootcamps.

  • Premièrement, la majorité d’entre eux offrent des cours en ligne ainsi que des cours à temps partiel et en soirée pour tenir compte des horaires des étudiants qui travaillent.
  • Deuxièmement, les bootcamps coûtent beaucoup moins cher et sont plus courts que les programmes classiques.
  • Troisièmement, la plupart d’entre eux offrent des services de carrière comme des occasions de réseautage, la préparation aux entrevues d’emploi et l’encadrement professionnel après l’obtention du diplôme, entre autres.

Par exemple, vous pouvez consulter les cours de courte durée et les bootcamps offerts par Magnimind Academy, une institution de premier plan sur la science des données.

Par ailleurs, voici quelques autres références: Ironhack et Le Wagon.

Formations rapide

Si vous souhaitez réaliser une formation en data science le plus rapidement possible, tout en restant complet, vous pourrez trouver votre bonheur grâce à une formation de 40h. Rendez-vous directement sur Bouge Ton Qode 

 

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Choses à retenir au sujet des rôles au travail

Avant de commencer votre parcours pour devenir un data scientist, il est recommandé de consulter certains tableaux d’emplois et de chercher des postes de data scientist dans l’industrie de votre choix. Il y aura des postes qui ne vous intéresseront pas. Donc, vous n’avez pas besoin de passer par les exigences de compétences pour ces postes.

En outre, il y aura des postes qui ont des exigences. qui sont irréalistes à atteindre dans les limites de votre budget et de votre échéancier. Par exemple, si un poste nécessite un doctorat et que vous n’en détenez pas, il est peut-être irréaliste de cibler cela sans retourner d’abord à l’école. Il est tout aussi important de définir des cibles concrètes. Elles vous aideront à déterminer les exigences nécessaires pour devenir un data scientist.

Vous pourrez voir quels sont les cinq spécialisations en tant que data scientist ici.

Le métier de Data Scientist, un réel enjeux

La lecture ci-dessus aurait dû vous aider à comprendre qu’il n’est pas très difficile de devenir un data scientist, peut-être pas que ce que vous pensiez. Tout cela grâce à l’incarnation actuelle de différentes plateformes d’éducation en ligne qui fonctionnent extrêmement bien. La principale raison pour laquelle nous nous concentrons sur eux est qu’ils soutiennent les candidats déjà talentueux. Avec eux, les élèves sont autorisés à apprendre à leur propre convenance et à leur propre rythme. Vous pouvez même vérifier certains forums de discussion, où vous êtes susceptible de trouver beaucoup d’informations extrêmement utiles.

Il y a certainement beaucoup d’autres compétences qu’il faudrait acquérir pour devenir un data scientist. Dans ce post, nous avons essayé de vous donner un indice sur le niveau de difficulté réelle d’accomplir votre objectif. Il est également important de comprendre que même si vous n’avez pas besoin d’une connaissance extrêmement approfondie de chaque technique liée à la science des données, vous devez avoir suffisamment de clarté à leur sujet pour résumer le processus technique.

Finalement, ces postes sont concurrentiels et ne sont pas extrêmement difficiles à atteindre. La façon idéale de maintenir votre élan tout au long de votre voyage pour devenir un data scientist est de continuer à étudier et à pratiquer, tout en gardant vos objectifs à l’esprit.

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