Comment devenir un scientifique des données

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Le guide fournit un aperçu détaillé des compétences en matière de données que vous devez acquérir, des meilleures options de formation en matière de données, des cheminements de carrière en science des données, de la façon de devenir un scientifique des données, etc.

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Il existe de nombreuses façons de devenir Data Scientist, mais comme il s'agit généralement d'un poste de haut niveau, les Data Scientists ont traditionnellement été bien formés, avec des diplômes en mathématiques, statistiques et informatique, entre autres. Ceci, cependant, a commencé à changer.

Comment devenir Data Scientist en huit étapes :

  1. Apprendre les bases de la science des données
  2. Travailler sur des projets de science des données pour développer vos compétences pratiques en matière de données
  3. Développer un portfolio pour mettre en valeur vos compétences en science des données
  4. Postulez aux emplois pertinents de Data Scientist

étape 1Développer les bonnes compétences en matière de données

Si vous n'avez aucune expérience de travail dans le domaine des données, vous pouvez toujours devenir un Data Scientist, mais vous devrez développer le bon bagage pour travailler vers une carrière en science des données. Data Scientist est un poste de haut niveau; avant d'atteindre ce degré de spécialisation, vous voudrez développer une large base de connaissances dans un domaine connexe. Il peut s'agir des mathématiques, de l'ingénierie, des statistiques, de l'analyse de données, de la programmation ou de l'informatique. Certains scientifiques des données ont même commencé dans la finance et le dépistage au baseball.

Mais quel que soit le domaine par lequel vous commencez, il doit inclure les fondamentaux : Python, SQL et Excel. Ces compétences seront essentielles pour travailler avec et organiser les données brutes. Cela ne fait pas de mal de se familiariser également avec Tableau, un outil que vous utiliserez souvent pour créer des visualisations. Gardez un œil sur les opportunités pour vous aider à commencer à penser comme un Data Scientist ; plus cet arrière-plan vous permet de travailler avec des données, plus il vous aidera pour l'étape suivante.

Étape 2Apprenez les bases de la science des données

Un cours de science des données ou un bootcamp peut être un moyen idéal d'acquérir ou de développer les bases de la science des données. Attendez-vous à apprendre des éléments essentiels tels que la collecte et le stockage de données, l'analyse et la modélisation de données, ainsi que la visualisation et la présentation de données à l'aide de tous les outils de la boîte à outils de science des données, y compris des applications spécialisées telles que les programmes de visualisation Tableau et PowerBI, entre autres.

À la fin de votre formation, vous devriez être capable d'utiliser Python et R pour créer des modèles qui analysent le comportement et prédisent les inconnues, et être capable de reconditionner les données dans des formulaires conviviaux.

De nombreuses offres d'emploi énumèrent les diplômes avancés comme condition requise pour les postes en science des données. Parfois, ce n'est pas négociable, mais à mesure que la demande dépasse l'offre, la preuve est de plus en plus dans le pudding. C'est-à-dire que la preuve des compétences requises l'emporte souvent sur le simple diplôme. Ce qui est le plus important pour les responsables du recrutement, c'est la capacité de démontrer la maîtrise du sujet d'une manière ou d'une autre, et il est de plus en plus entendu que cette démonstration n'a pas à suivre les canaux traditionnels.

Étape 3Apprendre les langages de programmation clés pour la science des données

Les Data Scientists s'appuient sur un certain nombre d'outils et de programmes spécialisés développés spécifiquement pour le nettoyage, l'analyse et la modélisation des données. En plus d'Excel à usage général, les Data Scientists doivent être familiarisés avec un langage de programmation statistique comme Python, R ou Hive, et des langages de requête comme SQL.

L'un des outils les plus importants d'un Data Scientist est RStudio Server, qui prend en charge un environnement de développement pour travailler avec R sur un serveur. Jupyter Notebook open-source est une autre application populaire, comprenant la modélisation statistique, la visualisation des données, les fonctions d'apprentissage automatique, etc.

La science des données implique également de plus en plus l'apprentissage automatique - des outils qui appliquent l'intelligence artificielle pour donner aux systèmes la capacité d'apprendre et de devenir plus précis sans être explicitement programmés. Les outils utilisés pour l'apprentissage automatique dépendent dans une large mesure de l'application, c'est-à-dire si vous entraînez l'ordinateur à identifier des images, par exemple, ou à extraire des tendances à partir de publications sur les réseaux sociaux. En fonction de leurs objectifs, les Data Scientists peuvent choisir parmi une large gamme d'outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.

Étape 4Travaillez sur des projets de science des données pour développer vos compétences pratiques en matière de données

Une fois que vous avez appris les bases des langages de programmation et des outils numériques utilisés par les Data Scientists, vous pouvez commencer à les utiliser, à pratiquer vos compétences nouvellement acquises et à les développer encore plus. Essayez d'entreprendre des projets qui s'appuient sur un large éventail de compétences - en utilisant Excel et SQL pour gérer et interroger des bases de données, et Python et R pour analyser les données à l'aide de méthodes statistiques, créer des modèles qui analysent le comportement et générer de nouvelles informations, et utiliser l'analyse statistique pour prévoir les inconnues.

Au cours de votre pratique, essayez d'aborder différentes étapes du processus, en commençant par la recherche initiale d'une entreprise ou d'un secteur de marché, puis en définissant et en collectant les bonnes données pour la tâche à accomplir, en nettoyant et en testant ces données pour optimiser leur utilité. Enfin, vous pouvez créer et appliquer vos propres algorithmes pour analyser et modéliser ces données, les conditionnant finalement dans des visuels ou des tableaux de bord faciles à lire qui permettent aux utilisateurs d'interagir avec vos données et de les interroger de manière simple. Vous pourriez même vous entraîner à présenter vos découvertes à d'autres pour améliorer vos compétences en communication.

Vous voudrez également vous exercer à travailler avec différents types de données : texte, données structurées, images, audio et même vidéo. Chaque industrie utilise ses propres types de données pour aider les dirigeants à prendre de meilleures décisions plus éclairées. En tant que Data Scientist en activité, vous serez probablement spécialisé dans un ou deux domaines seulement, mais en tant que débutant développant vos compétences, vous souhaiterez connaître les principes fondamentaux d'autant de types que possible.

S'attaquer à des projets plus complexes vous donnera l'opportunité d'explorer toutes les façons dont les données peuvent être utilisées. Une fois que vous aurez maîtrisé l'utilisation de l'analyse descriptive pour examiner les données à la recherche de modèles, vous serez en meilleure position pour essayer d'utiliser des techniques statistiques plus complexes telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs ou même générer des recommandations.

Étape 5Développer des visualisations et s'entraîner à les présenter

À l'aide de programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ou Infogram, entraînez-vous à créer vos propres visualisations à partir de zéro, en trouvant le meilleur moyen de laisser les données parler d'elles-mêmes. Excel entre en jeu même pendant cette étape : bien que le principe de base des feuilles de calcul soit simple - faire des calculs ou des graphiques en corrélant les informations dans leurs cellules - Excel reste incroyablement utile après plus de 30 ans et est pratiquement incontournable dans le domaine de la science des données.

Mais créer de belles visualisations n'est que le début. En tant que Data Scientist, vous devrez également être en mesure d'utiliser ces visualisations pour présenter vos résultats à un public en direct. Ces compétences en communication peuvent vous venir naturellement, mais si ce n'est pas le cas, soyez assuré que tout le monde peut s'améliorer avec la pratique. Commencez petit, si nécessaire - en faisant des présentations à un seul ami, ou même à votre animal de compagnie - avant de passer à un cadre de groupe.

étape 6Construisez un portefeuille pour mettre en valeur vos compétences en science des données

Une fois que vous avez effectué vos recherches préliminaires, suivi la formation et mis en pratique vos nouvelles compétences en développant une gamme impressionnante de projets, votre prochaine étape consiste à démontrer ces compétences en développant le portefeuille raffiné qui vous permettra de décrocher l'emploi de vos rêves. En fait, votre portefeuille peut être le contributeur le plus important à votre recherche d'emploi. Le Data Science Bootcamp de BrainStation, par exemple, est conçu pour offrir une expérience basée sur des projets qui aide les étudiants à constituer un portefeuille impressionnant de projets réalisés dans le monde réel. C'est l'un des meilleurs moyens de se démarquer sur le marché du travail.

Lorsque vous postulez pour un poste de Data Scientist, envisagez d'afficher votre travail avec GitHub en plus (ou à la place) de votre propre site Web. GitHub affiche facilement votre processus, votre travail et vos résultats tout en améliorant simultanément votre profil dans un réseau public. Mais ne vous arrêtez pas là. Votre portfolio est votre chance de montrer vos compétences en communication et de démontrer que vous pouvez faire plus que simplement calculer les chiffres. Il est utile de présenter une gamme de techniques différentes, car la science des données est un domaine assez vaste, ce qui signifie qu'il existe de nombreuses façons d'aborder un problème et une variété d'approches que vous pouvez apporter à la table.

Accompagnez vos données d'un récit convaincant et démontrez les problèmes que vous essayez de résoudre afin que l'employeur comprenne votre mérite. GitHub vous permet d'afficher votre code dans un contexte plus large, plutôt que de manière isolée, ce qui facilite la compréhension de vos contributions.

Lorsque vous postulez pour un emploi spécifique, n'incluez pas l'ensemble de votre travail. Mettez en surbrillance quelques éléments qui se rapportent le plus au poste auquel vous postulez et qui mettront le mieux en valeur votre éventail de compétences tout au long du processus de science des données - en commençant par un ensemble de données de base, en définissant un problème, en effectuant un nettoyage, en construisant un modèle, et finalement trouver une solution.

Étape 7Élevez votre profil

Un projet bien exécuté que vous réalisez vous-même peut être un excellent moyen de démontrer vos capacités et d'impressionner les recruteurs potentiels. Choisissez quelque chose qui vous intéresse vraiment, posez une question à ce sujet et essayez de répondre à cette question avec des données. Comme mentionné ci-dessus, vous devriez également envisager d'afficher votre travail sur GitHub.

Documentez votre parcours et présentez vos résultats, magnifiquement visualisés, avec une explication claire de votre processus, mettant en évidence vos compétences techniques et votre créativité. Vos données doivent être accompagnées d'un récit convaincant qui démontre les problèmes que vous avez résolus - mettant en évidence votre processus et les étapes créatives que vous avez prises - pour s'assurer qu'un employeur comprend votre mérite.

Devenir membre d'un réseau de science des données en ligne comme Kaggle est un autre excellent moyen de montrer que vous êtes engagé avec la communauté, de montrer vos atouts en tant que Data Scientist en herbe et de continuer à développer à la fois votre expertise et votre portée.

étape 8Postulez à des emplois pertinents en science des données

Il existe de nombreux rôles dans le domaine de la science des données. Après avoir acquis les compétences essentielles, les gens se spécialisent souvent dans divers sous-domaines, tels que les ingénieurs de données, les analystes de données ou les ingénieurs en apprentissage automatique, entre autres. Découvrez ce qu'une entreprise priorise, ce sur quoi elle travaille et confirmez que cela correspond à vos forces, à vos objectifs et à ce que vous vous voyez faire sur toute la ligne. Et assurez-vous de regarder au-delà de la Silicon Valley : des villes comme Boston, Chicago et New York connaissent une pénurie de talents techniques, alors les opportunités abondent !

Meilleurs emplois en science des données

Étant donné que le travail des Data Scientists touche à de nombreuses industries et disciplines différentes, les rôles que les Data Scientists peuvent remplir portent de nombreux noms différents, notamment :

  • Scientifique des données
  • Analyste de données
  • Architecte de données
  • Ingénieur de données
  • Statisticien
  • Administrateur de base de données
  • Analyste d'affaires
  • Gestionnaire de données et d'analyse
  • Chercheur
  • Ingénieur en apprentissage automatique
  • Analyste quantitatif

Il existe de nombreuses autres variantes, et celles-ci continueront d'évoluer à mesure que la science des données deviendra de plus en plus répandue. Mais alors que la liste des titres de poste en science des données peut sembler interminable, il existe quatre catégories principales qui décrivent les différents rôles que les scientifiques de données remplissent le plus souvent,

Les ingénieurs de données collectent, stockent et organisent les données. Les offres d'emploi pour les ingénieurs de données énumèrent généralement une gamme de responsabilités, y compris la capacité de se procurer des données externes, de créer des entrepôts de données et de concevoir des modèles de données - trois tâches qui constituent également une base pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Data Engineer est un poste professionnel relativement avancé, et nécessite donc généralement une formation en informatique, en mathématiques ou en ingénierie, ainsi qu'une connaissance de SQL, Python, Java ou Ruby, et la capacité de gérer et de concevoir des bases de données.

Les analystes de données utilisent les données organisées et rendues accessibles par le travail d'un ingénieur de données, les transformant en informations qui peuvent résoudre des problèmes, optimiser des produits et aider à prendre des décisions fondées sur des preuves. Les analystes de données peuvent prendre des informations complexes et les transformer en statistiques que les dirigeants d'entreprise peuvent utiliser pour éclairer la stratégie et la planification, souvent sous la forme de visualisations de données faciles à comprendre comme des tableaux et des graphiques. Les titres de poste connexes comprennent les analystes de la recherche opérationnelle et les analystes de l'intelligence d'affaires. SQL est également la base d'une carrière dans l'analyse de données, ainsi que la connaissance de Python ou R et la capacité de créer des visualisations de données à l'aide de logiciels comme Tableau.

Selon l'entreprise, on peut s'attendre à ce que les personnes portant le titre de Data Scientist fassent le travail d'un ingénieur de données et d'un analyste de données (collecte, organisation et analyse de données), ainsi que des travaux de données plus stratégiques. Là où le rôle de Data Scientist diffère du rôle d'analyste de données et d'ingénieur, c'est dans la capacité du Data Scientist à diriger la stratégie Big Data d'une entreprise en posant les bonnes questions et en développant de nouvelles idées, produits et services. Ici, la connaissance de Python, SQL et Tableau est essentielle, aux côtés d'autres langages de programmation, une compréhension de la façon dont les bases de données sont construites et maintenues, de solides compétences en communication. et sens des affaires.

Il y a un certain chevauchement entre les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique ; les deux travaillent avec des données pour produire des informations. La différence est que les scientifiques des données découvrent des informations à présenter aux gens (par exemple, les PDG et autres chefs d'entreprise), tandis que les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent le logiciel qui peut découvrir des informations et apprendre des résultats à mesure que de plus en plus de données sont collectées. Les ingénieurs en apprentissage automatique dépendent de compétences mathématiques avancées, de compétences en programmation (en Python, R et Java), d'une connaissance de Hadoop, d'une expérience en modélisation de données et d'une expérience de travail dans un environnement Agile.

La bonne nouvelle est que presque tous ces postes sont très demandés. Si vous avez des compétences et de l'expérience en science des données, vous êtes déjà dans une excellente position en matière de développement et de progression de carrière.

La science des données est-elle un domaine en pleine croissance ?

Oui, le domaine de la science des données est l'un des plus dynamiques en matière de technologie, avec plus de 2,7 millions de nouveaux emplois dans les données qui devraient être créés.

Cette croissance semble également devoir se poursuivre si l'on tient compte de l'importance accrue des compétences en matière de données. Selon l'enquête 2020 sur les compétences numériques, 89 % des professionnels pensent que l'amélioration des compétences en matière de données améliorera le succès de leur organisation, et 78 % pensent que l'IA est la technologie qui aura le plus grand impact dans les années à venir.

Quel est le salaire d'un Data Scientist ?

En 2020, Glassdoor a rapporté que le salaire moyen d'un Data Scientist était de 84 000 $ par an au Canada et de plus de 113 000 $ aux États-Unis.

Comment devenir un Data Scientist sans expérience ?

Même si vous n'avez aucune expérience professionnelle dans le domaine des données, il est toujours possible de devenir Data Scientist. Mais avant de commencer à explorer les spécialisations dans le domaine de la science des données, vous devrez développer une large base de connaissances dans un domaine connexe. Cela pourrait être les mathématiques, l'ingénierie, les statistiques, l'analyse de données, la programmation ou l'informatique - certains scientifiques des données ont même commencé dans la finance et le dépistage de baseball.

Quel que soit le domaine par lequel vous commencez, il doit inclure les fondamentaux : Python, SQL et Excel. Ces compétences seront essentielles pour travailler avec et organiser les données brutes. Pour passer d'un domaine adjacent à la science des données à la science des données elle-même, vous devrez acquérir un ensemble spécifique de compétences, et le moyen le plus efficace de le faire est de vous inscrire à un cours de science des données ou à un bootcamp avec un programme d'apprentissage structuré. Une formation en science des données garantit que vous couvrirez toutes les bases - sans vous perdre dans les mauvaises herbes de domaines d'étude non pertinents ou obsolètes.

Attendez-vous à apprendre les bases de la science des données telles que la collecte et l'analyse de données, la modélisation de données, la visualisation de données et les outils de visualisation de données les plus couramment utilisés par les scientifiques des données. À la fin de votre cours de science des données, vous devriez savoir utiliser Python, R et Hadoop, et comment créer des modèles qui analysent le comportement, prédisent les inconnues et sont capables de reconditionner les données dans des formulaires conviviaux.

Avec une formation professionnelle et un portefeuille solide, vous pouvez commencer à travailler sur l'établissement de votre profil public en tant que Data Scientist. Un projet bien exécuté que vous réalisez vous-même est un excellent moyen d'y parvenir. Choisissez un sujet qui vous intéresse vraiment, posez une question à ce sujet et essayez de répondre à cette question avec des données. Ensuite, publiez votre travail sur GitHub pour présenter votre processus, votre travail et vos résultats afin de mettre en valeur vos compétences techniques et votre créativité dans un récit convaincant.

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