Comment démarrer une carrière en Data Science pour un meilleur avenir ?
Si vous ou une autre personne s'intéresse au monde passionnant et prometteur de la science des données et de l'intelligence artificielle mais ne sait pas par où commencer, alors cet article est pour vous. Vous lisez cet article parce que vous avez décidé de travailler avec des données.
Il est indéniable que ce domaine offre une grande variété d'emplois dans le domaine de la science des données et une forte demande de personnes qualifiées capables de traiter les données massives. Il ne sera pas complètement faux de dire que les données sont le nouveau pétrole, et les emplois que ce domaine a à offrir sont certainement considérés comme faisant partie des meilleurs emplois du 21e siècle.
Lorsque vous êtes au début de votre parcours, l'apprentissage de la science des données peut vous sembler très intimidant. En effet, au début, vous ne savez pas quels outils apprendre ou vous lancer dans les techniques sur lesquelles vous devez vous concentrer, combien de statistiques vous devez apprendre, et s'il est nécessaire d'apprendre à coder ?
Cet article servira de guide parfait pour les personnes qui n'ont aucune idée pour se lancer dans l'analytique ou la science des données.
Comprendre ce que vous devez vraiment apprendre
Vous avez dû toujours entendre dire que vous ne pourrez pas devenir un Data Scientist si vous ne maîtrisez pas les statistiques, l'algèbre linéaire, le calcul, la programmation, l'informatique distribuée, l'apprentissage automatique, les bases de données, le clustering, l'apprentissage profond, la visualisation, la conception expérimentale, le traitement du langage naturel, et bien plus encore. Cependant, ce n'est pas tout à fait vrai.
Le flux de travail de la science des données implique de poser des questions, de recueillir des données qui peuvent contribuer à répondre à la question ; de nettoyer les données ; d'explorer, d'analyser et de visualiser les données ; de construire et d'évaluer un modèle d'apprentissage automatique ; et de communiquer efficacement les résultats.
Quels sont les emplois qui vous intéressent le plus ?
L'objectif principal de toute équipe de données et de toute personne traitant des données est de créer des solutions basées sur ces données et visant à aider l'entreprise dans son ensemble. Cela peut se faire de différentes manières, par exemple :
Il est indéniable que ce domaine offre une grande variété d'emplois dans le domaine de la science des données et une forte demande de personnes qualifiées capables de traiter les données massives. Il ne sera pas complètement faux de dire que les données sont le nouveau pétrole, et les emplois que ce domaine a à offrir sont certainement considérés comme faisant partie des meilleurs emplois du 21e siècle.
Lorsque vous êtes au début de votre parcours, l'apprentissage de la science des données peut vous sembler très intimidant. En effet, au début, vous ne savez pas quels outils apprendre ou vous lancer dans les techniques sur lesquelles vous devez vous concentrer, combien de statistiques vous devez apprendre, et s'il est nécessaire d'apprendre à coder ?
Cet article servira de guide parfait pour les personnes qui n'ont aucune idée pour se lancer dans l'analytique ou la science des données.
Comprendre ce que vous devez vraiment apprendre
Vous avez dû toujours entendre dire que vous ne pourrez pas devenir un Data Scientist si vous ne maîtrisez pas les statistiques, l'algèbre linéaire, le calcul, la programmation, l'informatique distribuée, l'apprentissage automatique, les bases de données, le clustering, l'apprentissage profond, la visualisation, la conception expérimentale, le traitement du langage naturel, et bien plus encore. Cependant, ce n'est pas tout à fait vrai.
Le flux de travail de la science des données implique de poser des questions, de recueillir des données qui peuvent contribuer à répondre à la question ; de nettoyer les données ; d'explorer, d'analyser et de visualiser les données ; de construire et d'évaluer un modèle d'apprentissage automatique ; et de communiquer efficacement les résultats.
Quels sont les emplois qui vous intéressent le plus ?
L'objectif principal de toute équipe de données et de toute personne traitant des données est de créer des solutions basées sur ces données et visant à aider l'entreprise dans son ensemble. Cela peut se faire de différentes manières, par exemple :
- En facilitant la création de tableaux de bord pour aider la haute direction à prendre des décisions stratégiques et bien informées.
- En réduisant le temps de traitement afin que les clients puissent choisir votre produit plus rapidement
- En développant des modèles qui ont le potentiel de prédire des variables complexes
- trouver dans les données les éléments susceptibles d'indiquer les tendances du marché.
Vous devez comprendre l'écosystème d'une équipe de données et l'entreprise sur laquelle vous devez travailler, car vous n'aurez pas à manipuler un outil magique, mais des tableaux et des graphiques contenant des données.
Choisissez le cours le plus pertinent
Vous devez vous inscrire à un programme qui vous convient le mieux si vous voulez faire carrière dans le domaine de la science des données en tant que scientifique ou analyste de données. Vous pouvez vous adresser à Datum Academy, qui propose un MSc en Big Data & AI en partenariat avec Google et Oracle, appelé eBIHAR.
En vous inscrivant au meilleur programme de science des données, vous serez en mesure d'améliorer vos compétences techniques et d'améliorer votre capacité d'innovation globale. Apprenez auprès de professionnels du secteur qui s'appuient sur des années d'expérience et de connaissances et travaillez sur des ensembles de données du monde réel pour acquérir une expérience pratique.
Améliorer vos compétences professionnelles
Et il va sans dire que les data scientists doivent avoir d'excellentes compétences en communication pour traduire leurs solutions techniques et leurs conclusions aux autres membres de l'équipe. Ainsi, en tant que scientifique des données, vous serez en mesure de transmettre le message exact à l'équipe non technique, comme le marketing et les ventes, ce qui aidera finalement à prendre des décisions commerciales bien informées.
En plus de ces données, les scientifiques doivent avoir une compréhension impeccable de l'entreprise pour déterminer les bonnes informations à partir des données acquises. Avec Datum Academy, vous apprendrez à rassembler les données et les processus tels que les activités de traitement et d'interprétation des données et à les aligner sur les objectifs commerciaux d'une organisation donnée.
Se concentrer sur les applications pratiques et pas seulement sur la théorie
Pendant votre formation, vous devez vous concentrer sur les applications pratiques parallèlement à votre apprentissage théorique, car cela vous aidera à mieux comprendre le concept et vous donnera un sens plus profond de la façon dont les choses fonctionnent réellement dans le secteur.
Avec les programmes de Datum Academy, qu'il s'agisse du MSc ou des micro-crédits GRADEO, vous travaillerez sur des ensembles de données ouvertes et apprendrez à appliquer vos connaissances et compétences pour mieux comprendre les applications.