La data science est une discipline qui combine des méthodes et des outils issus d’une variété de domaines, dont la statistique, l’informatique, le traitement du signal et l’apprentissage automatique. Pour donc se reconvertir dans ce domaine, il faut acquérir certaines compétences et suivre un parcours bien défini.

Quel niveau d’instruction dois-je atteindre pour me reconvertir en data scientist ?

Lorsque vous envisagez une reconversion en data science, la plupart des emplois exigent généralement une formation universitaire ou un diplôme de maîtrise de premier cycle (Baccalauréat) comme minimum. Si vous n’avez pas déjà un diplôme d’études supérieures dans un domaine lié à la technologie comme l’informatique, des études supplémentaires peuvent être requises pour acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour assurer des postes dans le secteur des données.

En règle générale, ce sont les personnes ayant atteint un certain niveau d’instruction qui auront le plus grand succès sur le marché du travail des données. Les étudiants qui se spécialisent dans le traitement des données peuvent bénéficier d’un avantage concurrentiel considérable par rapport à ceux qui n’ont pas autant de formations en analyse et développement. Les titulaires bien formés avec une expertise technique avancée sont très recherchés et peuvent être rémunérés avec des salaires plus élevés que la moyenne.

Quelles sont les compétences essentielles requises pour devenir data scientist ?

Les data scientists sont des professionnels hautement qualifiés, spécialisés dans la collecte et l’interprétation de données. Ces scientifiques des données contribuent à informer sur les décisions stratégiques et opérationnelles, en organisant et en analysant des volumes importants de données complexes. Pour cela, les data scientists doivent être à l’aise avec une foule de compétences différentes.

Mathématique et statistique

Les mathématiques et la statistique sont de fondamentaux essentiels pour une compréhension des principes et algorithmes qui gouvernent le traitement et l’interprétation des données. Une bonne compréhension des formules mathématiques et des moyens pour transformer les données est nécessaire pour expliquer les tendances sous-jacentes à un jeu de données.

Domaine spécifique

Les spécialistes doivent être familiers avec le domaine spécifique sur lequel ils travaillent afin d’obtenir une vision plus étendue des enjeux et des contraintes qui existent dans leur propre contexte particulier. Comprendre comment les problèmes peuvent être analysés au moyen de données est la première étape du processus analytique, car cela permet aux scientifiques des données d’identifier les initiatives admissibles à une optimisation numérique.

Programmation

La programmation est nécessaire pour extraire facilement ces données, présenter des résultats clairs et réutiliser efficacement son code lorsque cela est nécessaire.

Quelles sont les étapes à suivre pour se reconvertir en data scientist ?

Avant de se reconvertir en data scientist, il est essentiel d’acquérir une compréhension solide des domaines spécialisés qui y sont liés. La formation adéquate et la bonne expérience peuvent aider à acquérir ces connaissances, y compris la gestion de données, le traitement du langage naturel, la machine learning et les statistiques. Il est également important de maîtriser un certain nombre de technologies informatiques et de programmation afin de s’adapter à l’environnement dynamique des données. Vous pouvez voir le site pour découvrir des ressources utiles afin de vous familiariser avec le domaine.

Une fois que l’on commence à se faire une idée des bases à couvrir pour se reconvertir en data scientist, il est recommandé de créer un portfolio numérique qui rassemble toutes les réalisations à ce jour. Les archiver correctement et les présenter permet aux employeurs potentiels d’avoir un aperçu clair et simple des compétences personnelles. Le résumé doit aussi inclure toute expérience pertinente acquise auparavant.