Comment devenir un Data Scientist en 5 étapes (même sans expérience de codage)

Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.

En tant que data scientist, vous serez chargé d’enquêter et d’analyser les données afin d’en tirer des informations utiles pour aider votre organisation à réussir. Mais par où commencer ? Cela nécessite plus que de solides compétences en mathématiques et en statistiques. De nombreuses autres compétences sont nécessaires pour devenir un Data Scientist performant.

Cet article couvrira les cinq étapes que vous devez suivre pour devenir un scientifique des données, y compris comment acquérir les bonnes compétences pour ce nouveau cheminement de carrière.

1. Déterminez ce que vous aimez faire

Pour devenir data scientist, commencez par déterminer ce que vous aimez faire. Tenez compte de vos passe-temps, de vos intérêts et de vos points forts si vous ne savez pas par où commencer. Par exemple, vous aimez peut-être faire de l’art ou faire du sport. D’un autre côté, vous avez peut-être de l’expérience dans le domaine des affaires ou de la finance et souhaitez utiliser ces connaissances dans votre carrière. Ou peut-être qu’il n’y a rien qui vous vienne immédiatement à l’esprit, auquel cas cela vaut peut-être la peine de s’absenter du travail et d’essayer différentes choses jusqu’à ce que quelque chose s’enflamme pour vous (et ne vous inquiétez pas trop si rien ne marche) .

Cela peut également aider si nous considérons nos faiblesses et nos forces : quels sont les domaines dans lesquels nous luttons ? Y a-t-il des tâches spécifiques qui sont difficiles pour nous ? Ensuite, il pourrait être intéressant de se pencher sur des formations qui amélioreraient ces compétences pour devenir plus faciles avec le temps. Par exemple, si la rédaction de rapports provoque de l’anxiété en raison de fautes d’orthographe ou d’autres erreurs (un problème courant chez les scientifiques des données), envisagez de vous inscrire à un cours de relecture chez Udemy ou Coursera, ce qui vous aidera à améliorer ces compétences avant de commencer un emploi à temps plein en tant que scientifique des données.

2. Obtenez des connaissances de base en mathématiques et en statistiques

Une compréhension des statistiques de base et des probabilités est essentielle pour devenir un scientifique des données. On s’attend à ce que les scientifiques des données aient plus qu’une simple compréhension des mathématiques, ils sont également susceptibles de savoir comment les appliquer. Les statistiques vous apprennent à interpréter des informations numériques pour tirer des conclusions sur le monde qui vous entoure. La composante de probabilité enseigne la probabilité que certains événements se produisent compte tenu de certaines circonstances ou variables.

La première étape pour comprendre ces concepts est d’apprendre les différents types de variables, telles que discrètes, continues, catégorielles, ordinales, etc. Une fois que vous avez ces connaissances de base, commencez à explorer les cours de mathématiques qui enseignent la théorie des probabilités (c. ). Vous verrez souvent pourquoi ces compétences aident à faire des prédictions précises sur des situations réelles.

3. Comprendre le type de Data Scientist que vous voulez être

Il existe de nombreux types de Data Scientists, et il est important de connaître le niveau d’expérience et de formation dont vous avez besoin pour chaque type. Une étape essentielle pour devenir Data Scientist consiste à comprendre précisément ce que le travail implique et quelles compétences sont requises. Il existe trois grands types de Data Scientists :

Ingénieur Analytique : Ce rôle utilise des statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour tirer des enseignements des données. Ils utilisent leurs découvertes pour soutenir et améliorer les processus commerciaux ou les produits. Les ingénieurs analytiques ont généralement besoin d’un diplôme de premier cycle en mathématiques, en informatique, en ingénierie ou dans un autre domaine technique.

Faites défiler pour continuer

Architecte de données : L’architecte de données s’assure que toutes les données sont stockées correctement dans les bases de données, qu’elles sont correctement sécurisées et accessibles uniquement aux utilisateurs autorisés, et qu’elles peuvent être facilement récupérées en cas de besoin. Ce poste requiert un baccalauréat en informatique ou dans un domaine connexe. Cela peut également nécessiter plus de 3 ans d’expérience dans des projets de conception et de mise en œuvre d’architecture de données, comme une maîtrise en administration des affaires (MBA) avec un accent sur la gestion des systèmes d’information ou un programme similaire menant à un diplôme supérieur axé sur les technologies de l’information (TI).

Scientifique des données : Les scientifiques des données utilisent des techniques statistiques telles que la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique pour analyser les données et faire des prédictions. Ils conçoivent également des algorithmes que les applications logicielles peuvent utiliser à des fins commerciales, telles que la détection des fraudes ou la prédiction du comportement des clients. Les spécialistes des données ont généralement un baccalauréat en informatique ou en mathématiques avec une mineure en statistiques ou en administration des affaires. En outre, ils peuvent également nécessiter plus de 3 ans d’expérience dans l’utilisation d’outils d’analyse statistique tels que R et Python.

4. Choisissez un langage de programmation et apprenez-le

Un langage de programmation vous permet d’écrire des programmes informatiques, qui sont des ensembles d’instructions qui indiquent aux ordinateurs quoi faire. Il existe de nombreux langages de programmation différents, mais R et Python sont les plus populaires pour la science des données. Supposons que vous n’ayez aucune expérience en programmation ou en codage et que vous souhaitiez devenir un data scientist dès que possible. Dans ce cas, je recommande fortement d’apprendre d’abord Python car c’est plus facile que R.

Une fois que vous avez appris un langage de programmation, il sera beaucoup plus facile d’en comprendre un autre si nécessaire. Par exemple, une fois que vous aurez appris les bases de Python, prendre R sera beaucoup moins intimidant car ils sont similaires mais pas exactement identiques (en d’autres termes : ils partagent une certaine syntaxe). D’un autre côté, si vous avez une certaine expérience de codage ou connaissez déjà R, c’est à vous de décider lequel vous voulez apprendre en premier. Je recommande de commencer avec Python dans les deux cas car plus de ressources sont disponibles pour les débutants.

5. Construire un portefeuille et un réseau avec d’autres dans l’industrie

Construire votre portefeuille peut être l’une des choses les plus importantes que vous faites en tant que data scientist. Vous devez montrer aux employeurs potentiels que vous avez plus que des connaissances théoriques et que vous pouvez les mettre en pratique en résolvant de vrais problèmes. Un portfolio pour mettre en valeur vos capacités est également essentiel lorsque vous postulez à des emplois, car il permet aux employeurs potentiels de voir quel type de travail vous pouvez faire.

Une excellente façon de commencer à construire votre portefeuille est de faire du bénévolat auprès d’une organisation ou d’une entreprise qui sert un objectif essentiel (comme les organisations à but non lucratif). Cela vous donne une expérience pratique de travail sur des projets impliquant des compétences en science des données tout en aidant une organisation ou une entreprise dans le besoin. Non seulement cela vous donnera une grande visibilité et une grande expérience sur le terrain, mais cela aura également fière allure sur le papier.

Dernières pensées

Il faut de sérieux efforts pour devenir un scientifique des données. C’est une chose d’aller en ligne et de trouver un cours ou une ressource qui dit qu’ils peuvent vous apprendre les bases, mais c’en est une autre quand vous commencez à tout mettre en pratique. La chose la plus importante à propos de ce processus est que vous continuez même si les choses ne semblent pas parfaites au début !

Il est important de se rappeler que vous n’êtes pas seul dans ce cas. Il existe de nombreuses ressources en ligne; vous pouvez toujours poser des questions si quelque chose n’a pas de sens ou si vous ne comprenez pas quelque chose.

De plus, si vous faites des efforts et que vous vous entraînez quotidiennement, vous pourrez bientôt vous qualifier de data scientist !

Tu pourrais aussi aimer

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.

© 2022 Hassan