mer. Déc 7th, 2022

Vous imaginez travailler comme data scientist dans une grande entreprise à l’avenir, mais vos connaissances ne sont pas encore suffisantes ?

Vous imaginez être data scientist dans une grande entreprise dans quelques années, mais vos connaissances actuelles ne sont pas encore suffisantes pour vous lancer dans cette carrière. Pas de panique! Il existe plusieurs façons de devenir data scientist. En effet, ce poste est d’une importance stratégique pour toutes les organisations de tous les secteurs.

Bien que les mathématiques, les statistiques et l’informatique soient les bases, il y a d’autres compétences que vous devez acquérir. Dans cet article, nous allons vous montrer la meilleure façon de devenir un data scientist.

Acquérir des compétences en matière de données

Dans le domaine de la science des données, en particulier du big data, vous manquez encore de connaissances et d’expérience professionnelle. C’est pourquoi vous devez suivre une formation en science des données pour devenir rapidement un scientifique des données. La Data Science est la discipline des Data Scientists dans laquelle vous appliquerez les connaissances et les compétences que vous avez acquises.

Avec les bons fondamentaux, il vous sera plus facile d’orienter votre carrière vers la science des données. Cela implique l’acquisition de connaissances dans certains domaines connexes. Voici quelques compétences essentielles pour les data scientists de haut niveau :

  • mathématiques
  • génie mécanique
  • programmation
  • statistiques
  • l’analyse des données
  • informatique

Il existe également des connaissances de base qui sont une condition préalable, quel que soit le domaine d’où vous venez. Cela inclut la connaissance de Python, SQL et Excel. Ceux-ci sont nécessaires pour organiser et analyser les données brutes.

Maîtriser les bases de la science des données

Afin d’acquérir les bases de la data science, vous avez le choix entre une formation continue ou un boot camp en data science. De cette façon, vous apprendrez les bases telles que la collecte, le stockage, l’analyse, la modélisation et la visualisation de données, ainsi que la présentation d’informations via des outils de science des données tels que Tableau et Power BI.

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Une fois votre formation terminée, vous aurez acquis les compétences de base pour utiliser les langages de programmation couramment utilisés dans ce domaine, à savoir Python et R. Avec lui, vous pouvez développer des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des modèles prédictifs.

En règle générale, les entreprises proposent des postes pour lesquels les candidats doivent avoir un diplôme et une expérience en science des données. Cependant, ces postes vacants l’emportent largement sur les candidatures, vous avez donc toutes les chances de votre côté – mais uniquement en acquérant les compétences de base.

La chose la plus importante pour les employeurs est que vous puissiez prouver que vous connaissez le sujet de la science des données et que vous le maîtrisez de A à Z. Selon l’opportunité, vous pouvez essayer de fournir des preuves telles que B. pour fournir un projet de science des données.

Apprenez les langages de programmation les plus importants pour la science des données

Les scientifiques des données s’appuient sur des outils et des logiciels spécialement conçus pour l’extraction, l’analyse et la modélisation de données. Si Excel est l’outil de prédilection pour le traitement des données, la science des données nécessite également la maîtrise de langages de programmation tels que Python, R ou Hive. Vous avez également besoin de connaissances SQL.

Avec les langages de programmation, vous pouvez utiliser des modèles d’apprentissage automatique pour développer l’intelligence artificielle. De cette manière, les scientifiques des données donnent à un système de traitement de données la possibilité de collecter des informations pertinentes. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions stratégiques.

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Développez vos compétences en visualisation de données

En vous habituant à utiliser des outils de visualisation de données tels que Tableau et Power BI, vous vous entraînerez à créer des visualisations à partir de données. Cela vous habituera à laisser les données parler d’elles-mêmes.

Excel est important à ce niveau, non seulement pour le fait qu’il permet d’effectuer des calculs ou de concevoir des graphiques, mais aussi pour sa capacité à corréler les informations contenues dans plusieurs feuilles de calcul. Dans le domaine de la data science, Tableau, Power BI, Infogram ou encore Google Charts sont plus modernes, mais Excel reste indispensable aux data scientists depuis plus de 30 ans.

Avec tous ces outils, vous pouvez créer des visualisations attrayantes. Mais en tant que data scientist, vous devez également être capable de les présenter à votre public, en l’occurrence les parties prenantes de l’entreprise pour laquelle vous travaillez. Entre autres, vous devez avoir des compétences en communication. Le plus important est d’être le plus naturel possible pour transmettre l’information efficacement.

Travailler sur des projets de science des données

Après votre formation, vous maîtriserez les langages de programmation tels que Python et les outils de science des données tels que Power BI. La prochaine étape consiste à commencer à les utiliser. Travaillez sur un projet dans lequel vous pouvez pratiquer et développer davantage les compétences que vous avez acquises.

Le choix du projet est crucial pour prouver que vous avez les connaissances et le savoir-faire pour devenir un data scientist. L’idéal est de commencer par les bases, comme : B. un projet dans lequel vous utilisez Excel, SQL (gestion de base de données), ainsi que Python ou R pour concevoir des modèles permettant d’identifier les informations essentielles à votre projet.

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Pendant que vous travaillez sur votre projet, élaborez un plan qui décrit les différentes phases que vous devez traverser. Par exemple, déterminez ce avec quoi une entreprise pourrait avoir un problème et ce qu’elle attend des data scientists. Ensuite, définissez et collectez les données qui vous aideront à atteindre votre objectif, nettoyez-les et testez-les.

Créez un portfolio pour montrer vos compétences en science des données

Vous avez acquis les connaissances et maîtrisez désormais les bases de la science des données. Vous avez également réalisé un projet qui vous permet de travailler en tant que data scientist. Vous devez maintenant montrer à vos futurs employeurs tout ce qui a été cité à travers un portfolio qui sera bénéfique dans vos candidatures.

Votre CV ne suffit pas.

Un portfolio est un élément important si vous cherchez maintenant un emploi en tant que data scientist. Cela vous permet de mettre en valeur votre expérience de vos projets et de prouver que vos connaissances sont concrètes. De cette façon, vous pouvez vous distinguer, même si vos connaissances sont évidemment au centre de votre entretien d’embauche.