Combien de temps faut-il pour devenir un Data Scientist ?

Combien de temps faut-il pour devenir un Data Scientist
Combien de temps faut-il pour devenir un Data Scientist

Beaucoup de gens me posent cette question : “Combien de temps faut-il pour devenir un data scientist ?”. Je n’ai pas de bonne réponse à leur donner. Il n’y a pas de durée type car chaque personne est unique et la courbe d’apprentissage varie d’une personne à l’autre. Je pense que les facteurs clés à prendre en compte sont vos intérêts, vos forces et vos aptitudes personnelles. Votre intérêt pour le sujet et la façon dont vous pouvez utiliser vos compétences pour aider les autres à résoudre leurs problèmes de recherche ou à calculer des chiffres. Vos points forts, tels que les mathématiques, la logique et la résolution de problèmes, vous aideront à réussir dans les domaines de la data science.

Quelles sont les compétences pour devenir Data Scientist ?

Les domaines dans lesquels vous souhaitez orienter vos études sont les suivants : statistiques, informatique, statistiques computationnelles, algèbre linéaire, probabilités et arbres de décision, etc. Les statistiques informatiques couvrent de nombreux sujets tels que l’apprentissage automatique, l’optimisation, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, les algorithmes d’optimisation, les arbres de décision, le langage de programmation R, et bien d’autres encore. Ces domaines vous aideront dans votre recherche d’emploi en vous présentant de nombreux outils liés à la data science à utiliser dans vos recherches.

D’autres emplois dans le domaine de la data science requièrent des compétences supplémentaires en plus des compétences mathématiques. Vous devez avoir d’excellentes compétences en mathématiques pour calculer des chiffres. La plupart des entreprises voudront également voir vos connaissances en mathématiques formelles. Les compétences que vous avez acquises dans vos cours de mathématiques à l’école doivent être affinées par des calculs formels, des statistiques et d’autres formules. Tout cela peut être acquis sur Internet avec un peu d’effort et de recherche.

Les mathématiques formelles comprennent des sujets tels que l’algèbre, le calcul, la géométrie, le calcul, les probabilités, etc. Si vous cherchez un poste dans un laboratoire ou dans une entreprise qui fait beaucoup de big data, vous devez être capable de coder et d’interpréter les informations requises. Dans une plus petite entreprise, on embauchera probablement quelqu’un qui connaît déjà ce type de sujets. Pour ceux qui sont dans le milieu universitaire, vous pouvez envisager d’obtenir une maîtrise sur le sujet. Il s’agit d’une bonne alternative pour ceux qui souhaitent poursuivre un niveau plus élevé de recherche scientifique tout en occupant des emplois scientifiques.

A quoi sert la compétence non technique ?

Les compétences mentionnées ci-dessus ne sont que les bases d’un emploi typique. Il existe d’autres domaines qui nécessitent une connaissance non technique de la manière d’analyser et de visualiser les big data. Il existe deux domaines principaux dans lesquels ces connaissances sont nécessaires : les connaissances non techniques et les connaissances techniques. Un data scientist non technique traite et visualise les données de manière claire à l’aide d’outils mathématiques, scientifiques et informatiques. Il s’agit par exemple de réaliser des visuels en temps réel pour des évaluations de produits de consommation, des graphiques financiers et des simulations d’apprentissage automatique.

A quoi sert la compétence technique ?

D’autre part, des compétences techniques sont nécessaires pour analyser et visualiser des ensembles de données à grande échelle. Cela nécessite l’utilisation d’un logiciel d’analyse statistique et d’un langage de programmation. Parmi les exemples d’outils, citons SAS (Statistical Analysis System) et Microsoft Excel. Les analystes de données et les data scientists doivent également avoir des connaissances en matière de mise en réseau et de techniques analytiques. Il s’agit notamment de la conception de bases de données, du développement de sites Web, de la résolution de problèmes et des compétences en matière de rapports.

Combien de temps vous allez passer à étudier pour devenir Data Scientist ?

Si vous envisagez de suivre un cours de data science, vous vous demandez peut-être combien de temps vous allez passer à étudier ? Eh bien, la plupart des cours d’introduction durent entre quatre et quinze semaines. Le rythme varie en fonction de l’instructeur et du sujet traité. Vous pouvez trouver de nombreux cours en ligne, y compris dans les collèges communautaires locaux, les collèges techniques et les universités.

C’est quoi le rôle d’un Data Scientist ?

Apprendre à devenir un data scientist peut être un choix de carrière intéressant et enrichissant. Il ne s’agit pas seulement de calculer des chiffres. La data science vous permet de comprendre et d’interpréter visuellement les résultats, ainsi que de communiquer efficacement avec les autres. Ce domaine passionnant comprend des méthodes et des applications informatiques innovantes, ainsi que des applications qui permettent aux utilisateurs de visualiser et d’analyser de grandes quantités d’ensembles de données non structurées. Pour ceux qui aiment les mathématiques et qui apprécient de collaborer et de travailler avec d’autres personnes, une carrière en data science est peut-être faite pour vous. Pour en savoir plus, cliquez sur ce lien : https://www.lewagon.com/fr/metiers-tech/data-science/data-scientist.