Les bootcamps en science des données en valent-ils la peine ?

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour savoir si les bootcamps de science des données en valent la peine.

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Oui, les bootcamps et les cours de science des données sont un investissement de plus en plus rentable. Étant donné que de nombreuses organisations valorisent désormais les compétences et l'expérience démontrables par rapport à la simple certification, les inscriptions aux bootcamps de science des données, qui mettent l'accent sur un apprentissage ciblé, pratique et immersif, ont augmenté.

Les bootcamps et les cours enseignant les compétences en science des données et en analyse ont rapidement gagné en popularité car ils offrent le type d'apprentissage ciblé, accéléré et immersif le mieux adapté pour équiper les personnes pour les carrières dans les données avec les compétences spécifiques au domaine et prêtes à l'emploi dont elles auront besoin. Plus important encore, être inscrit à un bootcamp signifie que quelqu'un d'autre est investi dans votre réussite, prêt à vous offrir un soutien lorsque vous en avez besoin, à fournir des commentaires sur vos progrès, votre CV et votre portfolio, et à mettre votre recherche d'emploi sur la bonne voie.

Le meilleur de ces programmes aide les étudiants à apprendre une sélection sur mesure de langages et de plateformes spécifiques à un domaine qui peuvent ouvrir un certain nombre de portes sur le front de l'emploi :

  • Python
  • R
  • SQL
  • HadoopName
  • Étincelle

Ils offrent également une expérience pratique avec :

  • Collecte de données
  • L'analyse des données
  • Visualisation de données
  • analyses statistiques
  • Analyses prédictives
  • Programmation

Qu'est-ce qu'un bootcamp en science des données ?

Les bootcamps en science des données sont des programmes éducatifs courts et immersifs qui promettent de préparer les diplômés à des postes de débutant en seulement trois à six mois d'études intensives. Les diplômés repartent armés de compétences techniques en visualisation de données, analyse de données, analyse prédictive, analyse statistique et programmation.

La science des données utilise l'analyse causale prédictive, l'analyse prescriptive et l'apprentissage automatique pour nous aider à faire des prédictions et, plus important encore, à prendre des décisions. Pour le dire encore plus simplement : il utilise les mathématiques et la technologie pour trouver des modèles cachés (et des moyens d'être plus productifs et rentables) dans les données brutes.

Les Data Scientists passent donc beaucoup de temps à collecter, nettoyer, modéliser et examiner les données, sous de nombreux angles (dont certains n'ont jamais été examinés auparavant).

Les bootcamps de science des données aident les étudiants à apprendre une variété de langages et de frameworks pour y parvenir, notamment Python, Pandas, Hadoop, R, SQL et Spark. Plus courts que les programmes d'études traditionnels, les bootcamps en science des données offrent également généralement plus d'opportunités d'apprentissage pratique que la plupart des programmes d'enseignement postsecondaire.

Quels sont les avantages des bootcamps en science des données ?

Ces programmes offrent de nombreux avantages, notamment des opportunités de réseautage, des programmes d'études à jour et, en fin de compte, la possibilité de décrocher des emplois de Data Scientist bien rémunérés après un court cours de trois à six mois.

Un Data Scientist passe beaucoup de temps à collecter, extraire, nettoyer, modéliser et analyser des données avant d'utiliser un éventail de techniques pour arriver à des conclusions significatives, y compris l'analyse causale prédictive (ou prédire les possibilités d'un événement dans le futur), l'analyse prescriptive (conjuration une gamme d'actions et les résultats associés), et l'apprentissage automatique.

Pour préparer les étudiants à cela, les bootcamps de science des données apprennent aux étudiants à apprendre une grande variété de langages et de frameworks, notamment Python, Pandas, Java, Scala, Hadoop, R, SQL, Julia, MATLAB et Spark. Certaines de ces nouvelles langues ne sont pas largement connues et donneraient à un demandeur d'emploi une longueur d'avance sur la concurrence. Contrairement aux collèges traditionnels, les bootcamps peuvent réagir rapidement à une industrie en constante évolution.

Et c'est devenu la norme pour le réseautage d'être un point central de la vie tout en participant à un bootcamp. Les écoles organisent des événements de réseautage, elles font venir des conférenciers invités des meilleures entreprises de technologie et la plupart des instructeurs sont des professionnels de l'industrie bien connectés. Non seulement cela, mais les étudiants autour de vous seront également des professionnels de la technologie en herbe, et ils vous aideront à former les débuts de votre réseau professionnel dans le domaine des données.

Les avantages et les inconvénients des bootcamps en science des données

Bien qu'il y ait certainement de nombreux avantages potentiels à participer à un bootcamp, il est important d'être réaliste.

Voici les avantages de l'expérience d'apprentissage bootcamp :

Cela vous prépare pour une nouvelle carrière - rapidement

Peut-être que le meilleur argument de vente est que vous serez opérationnel et prêt à l'emploi incroyablement rapidement, surtout si vous deviez le comparer à un diplôme universitaire traditionnel (encore plus si vous ajoutez un travail de troisième cycle à la fin de ce ). Dans un délai de trois à six mois, vous pouvez être prêt à réussir une entrevue pour un poste de premier échelon.

Lorsque vous considérez que le Data Scientist débutant moyen rapporte environ 85 000 $ par an selon PayScale, on comprend pourquoi c'est une proposition convaincante.

Construisez votre réseau professionnel

L'un des principaux arguments de vente est le nombre d'options de mise en réseau qu'il peut fournir. La plupart des écoles organisent des salons de réseautage, invitent des conférenciers parmi les meilleurs titans de la technologie sur le campus, organisent des présentations de projets de diplômés et ont des professeurs qui sont des professionnels de l'industrie avec de vastes réseaux de contacts.

Vos camarades de classe seront également bientôt des contacts importants car eux aussi s'aventurent dans la recherche d'emploi.

Acquérir des compétences très demandées

Data Scientist a été qualifié de carrière la plus prometteuse par LinkedIn et de meilleur emploi en Amérique par Glassdoor pour une raison. À l'heure actuelle, la demande – et les salaires – sont élevés et sur le point d'augmenter.

Les recherches du MIT ont révélé que les entreprises du tiers supérieur de leur secteur dans l'utilisation de la prise de décision basée sur les données étaient 5 % plus productives et 6 % plus rentables que leurs concurrents. Considérez que la science des données est un domaine relativement jeune et que de nombreuses entreprises ont mis du temps à vraiment réaliser les informations et les revenus potentiels qu'elles pourraient tirer d'un investissement dans les données.

Voici cependant les inconvénients :

Moins axé sur les statistiques que les programmes collégiaux traditionnels

La science des données est un vaste domaine, le type d'emploi que vous recherchez aura un impact énorme sur l'opportunité d'aller à un bootcamp, d'obtenir une maîtrise ou d'essayer d'autres ressources d'apprentissage en ligne.

Pour le domaine de l'apprentissage automatique, les bootcamps de science des données peuvent être la solution idéale, vous enseignant tous les langages de programmation nécessaires pour créer et mettre en œuvre des modèles.

Parfois, cependant, un bootcamp peut ne pas être le bon choix. Pour travailler dans la recherche, vous pourriez avoir besoin d'un diplôme d'études supérieures. La même chose pourrait être vraie si vous visez à travailler dans le secteur financier.

Jetez un coup d'œil à certaines offres d'emploi pour des postes que vous trouveriez souhaitables. Voyez s'ils ont besoin ou non d'un diplôme d'études supérieures. Cela pourrait vous aider à prendre votre décision.

Le coût d'un bootcamp

Bien qu'ils pâlissent par rapport au coût de l'enseignement supérieur aux États-Unis, les bootcamps de science des données ne sont pas bon marché. Même en mettant de côté les frais de scolarité - disons 15 000 $ - et le coût de toute technologie requise (un ordinateur portable ?), vous devez tenir compte de la perte de revenus résultant d'un programme à temps plein pendant 12 semaines.

Vous pouvez atténuer ce coup dur en postulant pour des bourses et en explorant les options de paiement proposées par l'école.

Combien coûtent les bootcamps de science des données ?

Le coût varie d'une école à l'autre, mais vous pouvez vous attendre à payer environ 15 000 $ pour un programme intensif de science des données en personne.

Alors que la plupart des programmes les plus connus commencent autour de 15 000 $, certaines écoles proposent également des options à temps partiel ou à votre rythme moins chères qui coûtent entre 4 000 $ et 10 000 $.

Si le coût est un problème, jetez un œil aux bourses disponibles. De nombreuses institutions ont des bourses destinées aux femmes, aux anciens combattants et à d'autres groupes sous-représentés dans la technologie. Il existe également des bourses d'employeur, où votre lieu de travail paie la facture de vos frais de scolarité. La plupart des bootcamps proposent également des plans de paiement flexibles ou mensuels.

Si vous souhaitez que les choses fonctionnent financièrement, contactez un représentant de l'école et demandez une ventilation de ce que vous pouvez vous attendre à payer et des bourses auxquelles vous pourriez avoir droit.

Puis-je calculer le retour sur investissement de mon bootcamp de science des données ?

Un bootcamp peut être la bonne voie pour les personnes qui changent de carrière et qui souhaitent acquérir rapidement une nouvelle compétence recherchée, mais si vous n'êtes pas sûr que ce soit la bonne direction pour votre carrière, vous pouvez calculer votre retour sur investissement (ROI) .

Examinez d'abord votre situation financière actuelle et notez vos revenus mensuels après impôts et vos dépenses courantes.

Ensuite, regardez le temps total et l'argent que vous investiriez dans ce programme. Calculez le coût des frais de scolarité, le temps qu'il vous faudra pour obtenir votre diplôme, votre coût de la vie pendant que vous suivez le cours, le coût du financement de vos frais de scolarité (le cas échéant) et tout autre coût initial, comme un nouvel ordinateur.

Enfin, soyons réalistes quant à vos attentes post-universitaires. Quel salaire comptez-vous gagner ? Bien que le salaire moyen d'un Data Scientist soit de 123 000 $ aux États-Unis, soyons prudents et mettons un chiffre inférieur. Ensuite, tenez compte des impôts sur le revenu prévus et du temps que vous prévoyez qu'il faudra pour trouver un placement.

Ensuite, il vous suffit de peser l'investissement total par rapport à la différence de votre revenu prévu après impôts.

Combien vais-je gagner après avoir terminé un bootcamp en science des données ?

Selon PayScale, le salaire moyen d'un Data Scientist débutant est d'un peu plus de 85 000 $ par an.

Au fur et à mesure que vous grimpez les échelons de votre carrière, vous pouvez vous attendre à ce que ce nombre grimpe de manière significative. Le Data Scientist moyen aux États-Unis rapporte 123 000 $ à la maison, les Data Scientists seniors gagnant un salaire moyen au nord de 150 000 $.

Potentiel de gain pour les diplômés du bootcamp en science des données

Le potentiel de gain pour les diplômés du bootcamp est assez élevé, étant donné que les scientifiques de données débutants gagnent un salaire moyen de 85 000 $ et que les vétérans chevronnés de l'industrie gagnent beaucoup, beaucoup plus.

Étant donné que les données sont relativement jeunes en tant que domaine, les scientifiques des données ayant beaucoup d'expérience sont rares et ils rapportent des salaires à la maison pour refléter cela.

Gamme de frais de scolarité pour les bootcamps en personne

Les frais de scolarité pour les programmes en personne peuvent aller de 5 000 $ à 18 000 $. Certaines écoles facturent moins pour les options d'auto-formation. D'autres changent plus ou moins en fonction de la profondeur du programme souhaité par l'étudiant.

Si vous souhaitez éviter le choc des autocollants d'une facture de frais de scolarité élevée, la plupart des écoles les plus connues proposent des plans de paiement mensuels ou d'autres options flexibles. Pour compenser les frais de scolarité, la plupart des bootcamps offrent de généreuses bourses destinées à des groupes de personnes sous-représentées dans la technologie. Vous pouvez également explorer les bourses d'employeur, où les employeurs couvrent les frais de scolarité.

Il y a de fortes chances que le bootcamp que vous envisagez ait des gens pour vous aider à comprendre ce que seront vos dépenses. N'oubliez pas de ne pas oublier que les frais de scolarité ne sont pas la seule dépense d'un bootcamp. Vérifiez si le programme a d'autres coûts requis ou recommandés (des livres, un nouvel ordinateur, des programmes, etc.)

Un bootcamp en science des données vous procurera-t-il un emploi ?

Oui, il est très probable que cela vous aide à trouver un emploi, la grande majorité des diplômés des bootcamps en science des données déclarant avoir trouvé du travail dans le domaine. BrainStation, par exemple, rapporte que plus de 95 % des diplômés de son bootcamp en science des données ont trouvé du travail dans les 180 jours, les anciens décrochant des emplois dans des entreprises de premier plan, notamment Google, Microsoft, Amazon et Facebook.

Voici quelques autres titres de poste que vous pourriez avoir après avoir terminé un bootcamp de science des données :

  • Ingénieur de données
  • Ingénieur en apprentissage automatique
  • Analyste Big Data
  • Analyste d'affaires
  • Administrateur de base de données

Cela dit, il convient de noter qu'il y a des gens qui terminent des bootcamps et ne trouvent pas d'emploi dans l'industrie. Ce n'est pas forcément une chose facile à maîtriser et peut-être que tout le monde n'est pas fait pour être Data Scientist.

Les diplômés des bootcamps en science des données obtiennent-ils réellement des emplois ?

Oui, les diplômés des bootcamps en science des données obtiennent en fait des emplois en masse, car les employeurs qui ont manqué de talents en matière de données ramassent des anciens peu de temps après l'obtention de leur diplôme.

Cette demande de professionnels des données a créé un environnement où il est assez rare qu'un diplômé de bootcamp ne trouve pas d'emploi. Vérifiez le rapport de résultats de toute école respectée et cela devrait refléter cela.

Comment puis-je m'assurer d'obtenir ces résultats ?

Pour vous assurer de trouver un emploi après, vous devez vous appliquer autant que possible pendant le cours et, une fois diplômé, vous appuyer sur votre réseau professionnel nouvellement formé pour rechercher un emploi de premier échelon.

Lors d'un bootcamp de science des données très respecté, vous apprendrez votre métier sous la tutelle de professionnels respectés de l'industrie. Il est essentiel que vous recherchiez leurs critiques constructives tout au long du cours de construction de modèles et de création de visualisations. La plupart des diplômés des bootcamps en science des données disent que leurs interactions avec les professeurs étaient l'une de leurs parties préférées du cours, et tirer le meilleur parti de cette opportunité d'apprendre de quelqu'un au courant est une étape importante pour vous assurer d'obtenir les résultats souhaités.

Il en va de même pour vos camarades de classe. Considérez-les comme de futurs professionnels et collègues des données et profitez-en pour vous constituer un réseau professionnel. Cela inclut la participation à des événements de réseautage.

Vous pouvez également envisager des stages et des apprentissages, qui sont souvent une porte d'entrée vers un emploi. Mais assurez-vous de garder votre profil LinkedIn à jour afin que les recruteurs puissent vous trouver.

En parlant de LinkedIn, envoyer un message amical à un professionnel des données travaillant dans une entreprise qui vous intéresse peut être une bonne stratégie. Proposez-lui de prendre un café ou un déjeuner pour que vous puissiez choisir son cerveau ; vous seriez surpris du nombre de personnes qui diront oui.

Comment les bootcamps en science des données sont-ils perçus par les employeurs ?

Les employeurs voient les bootcamps en science des données très favorablement, estimant que les anciens élèves du bootcamp sont motivés, dévoués et formés sur les systèmes, techniques et plates-formes les plus récents possibles. Vous leur montrez également que vous êtes un apprenant engagé, une qualité très attrayante dans un secteur qui évolue rapidement. Cela dit, tous les programmes n'ont pas une réputation aussi positive auprès des employeurs, et votre réussite sur le front de l'emploi sera influencée par la réputation de l'école et la qualité des projets qu'un candidat peut leur montrer.

La plupart des anciens élèves de bootcamp trouvent que les employeurs sont impatients de s'engager même si un bootcamp de science des données est la seule chose sur votre CV. C'est pourquoi un pourcentage aussi élevé de diplômés de bootcamp déclarent avoir obtenu un emploi dans les trois à six mois; en ce qui concerne les compétences en science des données, c'est un marché de vendeurs et les employeurs se font concurrence pour embaucher les scientifiques de données les plus talentueux.

C'est en grande partie parce que ceux qui sont diplômés des bootcamps en science des données réalisent généralement des projets au cours de leur programme qu'ils peuvent montrer aux employeurs potentiels pour prouver leur talent. De plus, de nombreuses institutions entretiennent des relations avec des entreprises de haute technologie, qui parrainent souvent des bourses et des événements.

Il y a aussi le fait que presque toutes les entreprises technologiques ont déjà un ancien élève de bootcamp qui travaille pour elles.

Mais il est important de vous assurer de sélectionner le bon camp d'entraînement, celui qui a fait ses preuves dans la production de diplômés qualifiés et prêts à l'emploi. Consultez les rapports sur les résultats ou consultez des sites comme Course Report ou SwitchUp pour voir ce que disent les diplômés et les étudiants. Si vous êtes audacieux, contactez quelques responsables du recrutement et demandez directement ce qu'ils pensent du bootcamp que vous envisagez.

Alors, un bootcamp sur la science des données en vaut-il la peine ?

Oui, un bootcamp de données en vaut la peine, mais votre succès dépend de la force de l'école, de votre niveau de dévouement (à la fois en matière d'apprentissage et de réseautage), ainsi que de vos antécédents et de votre expérience passée.

Si vous participez à un bootcamp qui a la réputation de former des diplômés qualifiés, vous donne la chance de travailler sur au moins un projet en direct et vous aide à développer votre réseau professionnel grâce à des événements tels que des événements de réseautage et d'autres méthodes, vous seriez un fort candidat à un poste de premier échelon.

Au cours de votre bootcamp, vous apprendrez à créer et à mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique, à vous familiariser avec une variété de langages de programmation (y compris Python, R, Ruby, JavaScript, C++ et Java) et à découvrir comment créer des visualisations saisissantes. .

Ce sont les compétences que les employeurs recherchent dans la plupart des postes en science des données, et si vous pouvez décrocher un emploi en science des données après avoir suivi seulement un cours de 10 à 16 semaines, cela en vaudrait certainement la peine pour la plupart, selon où vous en êtes dans votre carrière. à présent.

Une autre raison pour laquelle la plupart des diplômés semblent penser qu'un bootcamp en science des données est un investissement rentable ? C'est un domaine merveilleux dans lequel travailler en ce moment. Il était prévu que le domaine augmenterait de 28% en 2020, ce qui équivaut à environ 2,7 millions de nouveaux emplois. C'est plus d'ouvertures que les nouveaux diplômés ne pourront combler, ce qui signifie que les travailleurs de la technologie dans d'autres domaines devront perfectionner leurs compétences et passer aux données pour répondre à cette demande.

En fait, notre enquête BrainStation sur les compétences numériques suggère que cela se produit déjà. Environ quatre professionnels des données sur cinq ont commencé leur carrière en faisant autre chose, et environ les deux tiers de tous les scientifiques des données travaillent sur le terrain depuis cinq ans ou moins.

Mais il y a d'autres facteurs à prendre en compte pour déterminer si un bootcamp en science des données en vaut la peine.

L'endroit où vous étudiez fait une grande différence, alors faites vos devoirs sur n'importe quel programme que vous envisagez. Voyez où leurs anciens élèves se sont retrouvés - sont-ils les types d'entreprises et de rôles que vous convoiteriez? Et en fin de compte, réussir un bootcamp en science des données dépend entièrement de la façon dont vous vous appliquez tout en suivant le cours. Travaillez et réseautez dur si vous voulez être opérationnel après l'obtention de votre diplôme.

Cela dit, il convient de mentionner qu'il existe des rôles hautement techniques en science des données pour lesquels un diplôme universitaire supérieur en mathématiques, en statistiques ou en informatique serait requis. Consultez les offres d'emploi pour les types de rôles qui vous intéressent et voyez quelles sont leurs exigences pour avoir une meilleure idée de ce à quoi vous attendre.

Nos conseils : faire en sorte qu'un bootcamp en science des données en vaille la peine

En ce qui concerne les bootcamps, votre succès se résumera en fin de compte à l'effort que vous mettez, à votre approche et à votre niveau de dévouement. Voici nos conseils pour faire en sorte qu'un camp de science des données en vaille la peine.

    Faites vos devoirs et choisissez judicieusement. Alors que les employeurs convoitent les diplômés du bootcamp, toutes les écoles n'ont pas une excellente réputation. Avant de commencer votre voyage bootcamp, vous voudrez vous assurer que le programme que vous envisagez est tenu en haute estime. Lisez les avis en ligne, contactez les étudiants actuels ou les anciens diplômés, ou contactez un recruteur ou un responsable du recrutement en science des données pour obtenir leur avis sur les meilleurs programmes et écoles. Passez en revue le programme et les prérequis du bootcamp en détail. S'il s'agit d'un cours en personne, faites une visite du campus ou consultez une visite virtuelle. Et si possible, lisez le rapport sur les résultats du bootcamp pour voir comment s'en sortent leurs diplômés.Sortez et réseautez. Une chose dont les anciens élèves du bootcamp raffolent constamment, ce sont les opportunités de réseautage présentées par les événements de réseautage sur le campus (et virtuels), sans parler des conférenciers invités des meilleures entreprises de technologie qui visitent les salles de classe des meilleurs bootcamps de science des données. Vos camarades de classe pourraient également être de futurs collègues, de sorte que les liens que vous formez pourraient s'avérer précieux. C'est aussi le cas de vos instructeurs. Lors d'un bon bootcamp, vous apprendrez des leaders de l'industrie avec de vastes réseaux professionnels. Profitez-en pour les impressionner.Commencez immédiatement à travailler sur des projets en direct. L'une des raisons pour lesquelles un si grand nombre d'anciens élèves de bootcamps en science des données sont embauchés peu de temps après l'obtention de leur diplôme est qu'ils sont capables de travailler sur des projets en direct au cours de leurs programmes qu'ils peuvent ensuite montrer aux employeurs pour prouver qu'ils savent ce qu'ils font.Solliciter des commentaires. Comme nous l'avons mentionné, un bootcamp intéressant sur la science des données aura des instructeurs ayant beaucoup d'expérience dans ce que vous espérez faire de manière professionnelle. Prenez très au sérieux leurs opinions sur vos projets et vos visualisations ; un employeur potentiel est susceptible de voir les mêmes choses qu'eux. Avoir l'oreille d'un professionnel de l'industrie est l'un des meilleurs aspects de la participation à un bootcamp, alors assurez-vous d'en profiter.

Comment choisir le bon bootcamp pour vous

Avant de décider quel bootcamp de science des données vous convient le mieux, vous devez faire une réflexion personnelle. Quels sont vos objectifs et quel est le niveau d'engagement de temps avec lequel vous êtes à l'aise ?

Voyons d'abord quelle option de livraison vous convient le mieux :

Bootcamps en personne à temps plein

Quand vous pensez au bootcamp, c'est probablement ce qui vous vient à l'esprit. Il s'agirait d'un programme immersif et ciblé où vous passeriez de 40 à 80 heures par semaine en classe tout en consacrant une partie de votre temps à travailler sur vos projets. Les avantages de ce modèle ? Il n'y a pas de moyen plus rapide d'atteindre vos objectifs. Le mauvais côté? Jongler avec un travail peut être difficile ou, dans certains cas, impossible.

Bootcamps en ligne à temps plein

Il y a probablement une tendance à croire que ces cours sont plus faciles. Ils ne sont pas. La plupart des bootcamps de science des données en ligne à temps plein nécessiteront toujours 40 à 60 heures par semaine de temps en classe, tandis que vous devrez utiliser les soirées et les week-ends pour terminer vos cours. Ne vous attendez pas à la côte.

Bootcamps en personne à temps partiel

Cela pourrait être un bon compromis pour ceux qui ne sont pas à l'aise de s'engager dans un emploi du temps à temps plein. Vous bénéficiez toujours de certains des avantages d'assister à un cours en personne - peut-être de meilleures opportunités de réseautage, la possibilité d'assister à des événements sur le campus et, dans un bon bootcamp au moins, un équipement haut de gamme que vous pouvez utiliser après les heures. Bien sûr, il y a un inconvénient : vous ne serez pas opérationnel aussi rapidement en tant que Data Scientist. La plupart des cours à temps partiel prennent deux à trois fois plus de temps que les cours à temps plein.

Bootcamps en ligne à temps partiel

Pour une flexibilité maximale, vous pouvez suivre un cours en ligne flexible. Cette option pourrait être la plus acceptable pour les personnes qui sont déjà employées et qui cherchent simplement à se perfectionner. Mais comme pour les programmes en personne, il faudra plus de temps pour terminer le cours, surtout s'il est à votre rythme.

Pour trouver le bootcamp de science des données qui vous convient, vous devez décider ce qui est le plus important pour vous. Pour cela, nous vous conseillons de vous poser les quatre questions suivantes :

Où en suis-je dans ma carrière ?

Savoir quel bootcamp est fait pour vous a beaucoup à voir avec vous-même et où vous en êtes dans votre carrière. Êtes-vous un débutant total dans le domaine de la science et de la technologie des données ou avez-vous déjà occupé des postes similaires ? (Si vous avez occupé des postes similaires ou si vous avez une formation en technologie, vous pouvez vous attendre à un salaire plus élevé après l'obtention de votre diplôme.) Avez-vous un diplôme universitaire en mathématiques, en statistiques ou en informatique ? Êtes-vous un novice en codage? Avez-vous de l'expérience dans la modélisation de données, la création de visualisations ou l'utilisation de Python, R ou C++, par exemple ?

Si vous êtes un débutant total et que votre objectif est de devenir un Data Scientist en quelques mois, vous voudrez vraiment trouver un bootcamp éprouvé, immersif et stimulant pour vous aider à atteindre vos objectifs.

Ai-je fait mes devoirs?

Avec la demande de professionnels des données et tout le buzz sur le fait que Data Scientist est l'un des meilleurs emplois aux États-Unis en ce moment, les bootcamps de science des données apparaissent dans tout le pays. Bien qu'il soit bon que plus de personnes aient accès à ce type d'éducation, cela signifie également qu'il existe une grande variation dans le niveau de qualité de chaque programme. Avant de choisir où étudier, faites vos devoirs. Toute école réputée devrait avoir été examinée de nombreuses fois sur des sites tels que Course Report ou SwitchUp. C'est aussi agréable d'entendre les choses directement de la bouche du cheval, pour ainsi dire - avec un peu de fouinage sur LinkedIn, vous trouverez sûrement des anciens bavards qui seraient heureux de discuter de leur expérience avec vous. Si vous êtes trop timide pour cela, jetez au moins un coup d'œil aux profils de certains anciens élèves pour voir comment ils se sont débrouillés depuis l'obtention de leur diplôme.

C'est aussi un bon moment pour sonder les programmes des différentes écoles. Avez-vous des objectifs spécifiques, comme par exemple maîtriser un outil comme Jupyter Notebooks ou Anaconda ? Si vous n'arrivez pas à le comprendre en regardant un programme de cours, presque tous les bootcamps ont des représentants qui sont plus qu'heureux de répondre à toutes vos questions.

Comment vont mes finances ?

Soyons clairs : nous savons que les bootcamps de science des données ne sont pas bon marché.

Les frais de scolarité pour les bootcamps en personne peuvent aller de 5 000 $ à 18 000 $, mais les bootcamps les plus respectés facturent généralement environ 15 000 $. C'est une lourde facture, surtout si vous prévoyez de vous absenter du travail pendant quelques mois pendant que vous terminez le cours.

En termes simples, vous ne pourrez peut-être pas vous le permettre.

Mais la plupart des bootcamps feront tout ce qu'ils peuvent pour que cela fonctionne financièrement pour leurs étudiants. La plupart ont des options flexibles, où vous pouvez effectuer des paiements réguliers au lieu d'une énorme somme forfaitaire. Il existe de nombreuses bourses d'études disponibles - surtout si vous faites partie d'un groupe sous-représenté dans la technologie - y compris les bourses d'employeur, où votre travail paie la facture.

Encore une fois, c'est le bon moment pour contacter un représentant du bootcamp et voir ce que vous pourriez faire pour vous faciliter un peu le côté financier.

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