Comment devenir un scientifique de données

Presque tout ce que vous faites génère des données. Visitez un site web : Des données. Touchez une application sur votre téléphone : Des données. Achetez quelque chose avec une carte de crédit : Données. Aimer ou télécharger une photo sur un média social : Des données. Des milliards de personnes génèrent d’immenses quantités de données à chaque instant de chaque jour.

Ce sont de sacrées données, et elles ne font que croître. Imaginez ce que l’on peut faire avec toutes ces informations – c’est exactement ce que font les scientifiques des données. La science des données est essentiellement l’art de résoudre des problèmes avec des données. Vous pouvez avoir des trillions de lignes de données, mais en soi, ces informations ne signifient rien. Il faut du travail et des compétences spécialisées pour les transformer d’un bruit inintelligible en quelque chose qui peut être facilement compris.

Tissé dans toutes ces données, il y a des informations qui peuvent améliorer la qualité de vie, identifier les problèmes sociétaux et répondre aux crises mondiales. Maintenant plus que jamais, les avancées significatives qui peuvent résulter des données sont essentielles à trouver – il n’est pas surprenant que la capacité de comprendre, d’analyser et d’interpréter les données soit une compétence hautement souhaitable.

Que font réellement les scientifiques des données ?

Démarrons en décomposant deux des questions les plus fréquemment posées – qu’est-ce que la science des données et quelles sont les responsabilités d’un scientifique des données ?

La science des données consiste à plonger dans un puits d’informations et à le façonner en un outil que vous pouvez utiliser pour atteindre un objectif. Les scientifiques des données traitent les données pour qu’elles soient lisibles par l’homme, en construisant des visualisations qui racontent une histoire ou des modèles qui expliquent un processus ou prédisent un comportement. D’autres fois, des expériences sont menées pour valider des hypothèses et tenter de les prouver. L’essence est que les données brutes sont utilisées pour produire quelque chose qui a de la valeur dans la mesure où vous pouvez faire ou apprendre quelque chose avec elles.

Les titres des emplois en sciences des données comprennent :

• Scientifique des données
• Analyste des données
• Analyste en intelligence d’affaires
• Ingénieur en apprentissage machine
• Analyste des données junior

Combien gagnent les scientifiques des données ?

Les salaires annuels varient de 92k$ à 138k$, et en date du 1er avril 2020, le salaire annuel moyen d’un Data Scientist aux États-Unis est de 119 130$ par an selon ZipRecruiter. C’est l’une des carrières les plus lucratives et les mieux rémunérées de l’industrie de la technologie aujourd’hui.

Dans une récente analyse des résultats à long terme, les diplômés de Thinkful Data Science ont montré qu’avant Thinkful, les étudiants gagnaient en moyenne 53k $, et après Thinkful, ont bondi jusqu’à 77k $ dans leur premier emploi. En outre, après au moins un an dans le domaine, les anciens étudiants gagnaient en moyenne 101 000 $. Consultez nos résultats à long terme en matière de réussite des étudiants pour plus d’informations.

Quelles compétences les scientifiques des données doivent-ils posséder ?

Ce domaine en pleine expansion s’attaque à certains des plus grands problèmes du monde actuel. Mais qu’est-ce qu’il faut pour être réellement un scientifique des données?

Avant même de commencer à apprendre les compétences techniques qui vous permettront d’entrer dans l’industrie, concentrez-vous sur les compétences générales que vous possédez probablement déjà. Celles-ci font partie intégrante de l’obtention de votre prochaine carrière de data scientist :

• Communication
• Réflexion créative
• Établissement de relations
• Authenticité
• Persistance

Découvrez des conseils approfondis sur la façon de vous appuyer sur ces compétences pour donner un coup de fouet à votre confiance lorsque vous changez de carrière.

Les compétences techniques qui sont essentielles pour faire le travail, performer à un haut niveau et atteindre les objectifs de carrière comprennent :

• Programmation avancée et connaissances mathématiques profondes
• Passion pour trouver et résoudre des problèmes
• Techniques analytiques comme la façon de faire des visualisations et d’utiliser des statistiques sommaires
• Compréhension des tests A/B et de la signification statistique
• Python pour recueillir et présenter des données, puis identifier les perspectives
• SQL pour les requêtes
• Apprentissage machine avec des modèles supervisés et non supervisés

La science des données est rarement tranchée et sèche. Il ne s’agit pas simplement d' »appliquer cette technique » ou d' »exécuter ce programme ». Bien que nécessaire, c’est généralement la partie facile. Vous devez avoir une compréhension approfondie du problème afin de pouvoir déterminer les outils les mieux adaptés à votre tâche. L’une des compétences les plus importantes pour un scientifique des données est la capacité à trouver des problèmes solubles. L’apprentissage de la science des données ne consiste donc pas simplement à combiner la programmation et les statistiques – cela en fait partie, mais il faut également tenir compte du contexte. Vous devez comprendre le domaine dans lequel vous travaillez, afin de pouvoir tester vos hypothèses dans le monde réel.

Ecoutez le mentor en science des données, Thanasis Paraskevas, expliquer pourquoi SQL est un langage de programmation si puissant, et comment vous l’utiliserez en tant que data scientist.Avec plus de 10 ans d’utilisation de SQL dans un cadre professionnel, ses conseils d’expert peuvent aider à vous donner un aperçu du processus d’apprentissage et d’application de SQL.

Comment puis-je devenir un scientifique des données ?

Apprendre quoi que ce soit nécessite une boucle de rétroaction positive. En concevant nos cours de bootcamp chez Thinkful, nous avons constaté que les étudiants apprennent mieux avec :

• un mentorat et un coaching de carrière en tête-à-tête
• Un programme d’études complet avec des contrôles intégrés
• Des projets de base qui construisent un portefeuille du monde réel

Nous offrons un programme accéléré à temps plein ou un programme flexible à temps partiel cours de science des données pour vous permettre de choisir le meilleur format pour votre vie. Notre programme d’études de pointe vous enseignera toutes les compétences dont vous avez besoin pour lancer une carrière réussie de scientifique des données. Certains des points saillants de notre programme d’études en science des données comprennent:

• Analyse et expérimentation à l’aide de Python et de SQL
• Apprentissage automatique à l’aide de modèles supervisés et non supervisés
• Compétences de spécialisation avancées

Nous avons construit nos programmes pour répondre à vos besoins et vous mettre sur la voie du succès. Tous les cours sont dispensés 100 % en ligne et comprennent des programmes d’études avancés basés sur des projets et des outils industriels actuels pour construire des projets de capstone du monde réel. Vous pouvez mieux connaître nos cours et nos formats en explorant Thinkful 101.

Thinkful est investi en vous. Nous voulons que vous fassiez passer votre future carrière en premier aujourd’hui et que vous payiez les frais de scolarité lorsque vous êtes embauché. Nous offrons une variété d’options de paiement parce que votre statut financier ne devrait pas vous empêcher d’accéder à une nouvelle carrière. Explorez comment nous travaillons.

Comment puis-je réussir dans l’apprentissage en ligne ?

Depuis 2012, Thinkful aide les étudiants à changer leur carrière et leur vie. Nous aidons à mettre les étudiants sur une trajectoire ascendante qui durera toute une vie grâce à l’apprentissage en ligne. La communauté Thinkful comprend près de 600 éducateurs et mentors et plus de 1 100 étudiants qui interagissent tous 100% en ligne. Au cours des 8 dernières années, nous avons découvert des techniques utiles qui vous assurent d’apprendre efficacement dans un environnement entièrement à distance – voici quelques conseils pour établir les bases du succès de l’apprentissage à distance.

Y a-t-il des ressources pour les débutants en science des données que je peux examiner ?

Si vous ne l’avez pas encore pleinement réalisé, la science des données est lourde en mathématiques. Heureusement, vous n’avez pas besoin d’être un magicien des mathématiques, et vous pouvez affiner les compétences mathématiques indispensables en tant que scientifique des données.

George Mount, notre concepteur pédagogique en science des données, a souligné trois compétences mathématiques clés qui vous aideront à réussir dans le cours :

• Statistiques–utilisées à tous les niveaux de la science des données
• Probabilité–exige une compréhension de concepts tels que l’échantillonnage et les fonctions de distribution
• Apprentissage machine–exige une compréhension de l’algèbre linéaire et du calcul

Il a poursuivi en expliquant que  » met l’accent sur la pratique plutôt que sur la théorie. Ainsi, alors que les étudiants apprendront certaines des mathématiques difficiles derrière les algorithmes, l’accent est mis sur la compréhension de la façon de les utiliser efficacement dans un contexte commercial. » Pour en savoir plus sur l’exposition mathématique spécifique requise pour le programme, consultez les mathématiques que vous devez connaître.

Si vous cherchez à démarrer une carrière de data scientist, recueillir des conseils d’experts est tout aussi important que d’apprendre les compétences techniques du métier. Giles McMullen-Klien, expert en programmation Python, s’est assis avec nous pour partager comment lancer une carrière en science des données, peu importe où vous en êtes dans votre parcours professionnel en science des données.

Ses quatre conseils essentiels pour démarrer une carrière de Data Scientist comprennent :

1. Rester connecté à la communauté de la science des données
2. Rester attentif aux opportunités de croissance
3. Trouver vos champions et développer une relation
4. Mettre en avant vos réalisations et enseigner aux autres lorsque vous le pouvez

Plongez plus loin dans les conseils de Giles pour obtenir le scoop de l’intérieur.

Comment puis-je commencer ?

Si vous êtes prêt à en apprendre davantage, à gagner plus et à faire un changement qui dure toute une vie – planifiez un appel avec nos représentants des admissions pour avoir un appel d’introduction à un moment qui vous convient pour commencer.

Nous vous aiderons à choisir le bon format et vous guiderons à travers les prochaines étapes pour changer votre carrière et devenir un scientifique de données hautement rémunéré. Nos représentants peuvent également offrir des informations approfondies sur les options de paiement et de financement pour le cours qui vous convient le mieux.

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