Si vous voulez devenir un data scientist, il y a certaines choses que vous pouvez faire pour commencer. L’une des premières étapes consiste à apprendre un langage de programmation, comme Python. Ensuite, vous devrez savoir comment travailler avec des données non structurées. Enfin, vous devrez vous préparer à un entretien.
Apprenez Python
Python est un excellent langage de programmation à apprendre si vous voulez devenir un data scientist. Il dispose d’une riche communauté, d’une nature gratuite et open source, et d’une grande variété de fonctionnalités et de bibliothèques. En outre, c’est l’un des langages les plus rapides à maîtriser, ce qui explique que la plupart des emplois en data science vous obligent à le maîtriser.
Python dispose de plusieurs bibliothèques clés pour la visualisation des données. Il s’agit notamment de Sci-kit, Matplotlib et TensorFlow. L’utilisation de ces bibliothèques peut vous aider à mieux comprendre vos données. Elles facilitent également la visualisation et l’exploration de vos données.
La structure de données la plus basique pour la plupart des algorithmes d’apprentissage automatique est un tableau multidimensionnel. NumPy est un package Python populaire et essentiel pour les data scientists. Cet outil Python vous aidera à créer des tableaux multidimensionnels hautement optimisés. Il ne fait aucun doute que vous devrez avoir une bonne compréhension des statistiques et des mathématiques pour réussir en tant que data scientist. Vous devrez également être capable d’écrire du code propre. Pour ces raisons, vous devriez prendre le temps de maîtriser Python.
Comprendre les besoins des départements non techniques
Lorsque vous devenez un data scientist, vous devez comprendre les besoins des départements non techniques. En effet, la data science est une pratique hautement interdisciplinaire qui vous oblige à travailler avec des personnes de tous types, des cadres commerciaux aux concepteurs. Vous devrez communiquer et collaborer avec ces professionnels, ainsi qu’avec des développeurs de logiciels et des spécialistes du marketing.
Les étudiants désireux de se lancer dans ce domaine peuvent suivre une série de cours axés sur les statistiques et les sciences. Si vous avez une formation en mathématiques ou en informatique, vous aurez peut-être un avantage. Toutefois, même les étudiants qui ne s’intéressent pas à la science des statistiques peuvent apprendre les bases de la gestion des données. Parmi les compétences les plus importantes à posséder figurent la curiosité, l’esprit critique et la capacité à résoudre des problèmes.
Les data scientists doivent être capables de trouver des modèles dans les données et de les traduire en informations utiles. Ces informations peuvent être utilisées pour stimuler les ventes, recruter les meilleurs talents, et plus encore. Mais pour ce faire, vous devez apprendre les bonnes données et la bonne façon de les utiliser.
Travailler avec des données non structurées
Si vous voulez devenir un data scientist, il est important de vous familiariser avec les données non structurées. Ces types de données occupent une place importante dans le domaine. Elles aident les organisations à réaliser de meilleures opérations implicites. Que ce soit pour trouver des modèles dans le comportement des clients ou pour identifier les initiatives marketing les plus efficaces, les données non structurées peuvent avoir un impact énorme sur les entreprises.
Pour comprendre la valeur des données non structurées, vous devez tenir compte d’une variété de facteurs. Par exemple, vous devrez travailler avec différentes personnes et différents services au sein de votre organisation. Vous devrez également vous tenir au courant des derniers outils et tendances en matière de data science.
La data science est un domaine multidisciplinaire qui mêle l’informatique, les statistiques et les mathématiques. Elle utilise différentes méthodologies et technologies pour analyser de grands volumes de données et produire des informations exploitables. Par conséquent, il est impératif que vous ayez des compétences en mathématiques, en statistiques et en intelligence artificielle. Les données non structurées sont un mélange de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de données de capteurs. Les enquêtes, les messages sur les médias sociaux et les commentaires en ligne en sont des exemples. D’autres sources de données non structurées sont générées par des machines, comme les images satellites et les données de surveillance.
Se préparer à un entretien avec un data scientist
Si vous êtes à la recherche d’un nouvel emploi, vous devrez vous préparer à un entretien avec un data scientist. L’industrie de la data science est un domaine multidisciplinaire qui exige des candidats qu’ils possèdent diverses compétences. Il s’agit notamment d’une compréhension des concepts statistiques, d’une expérience en mathématiques et de compétences en communication.
Avant de vous rendre à un entretien, vous devriez faire des recherches sur l’entreprise et ses employés. Cela vous donnera une idée de la direction que prend l’entreprise. Cela vous permettra également de préparer vos réponses aux questions d’entretien les plus courantes.
Vous pouvez vous attendre à être interrogé sur vos connaissances techniques, vos compétences en communication et votre expérience. Certains intervieweurs peuvent vous demander de faire un exercice de résolution de problèmes ou un entretien technique. Préparez-vous à ces entretiens en prenant des notes et en vous exerçant. Si vous postulez à un poste plus avancé, vous serez interrogé sur vos compétences en matière de communication et de modélisation statistique. Vous devez préparer votre réponse en parlant à voix haute et en vous exerçant à utiliser votre langage corporel. Pour en savoir plus, veuillez cliquer sur ce lien : https://www.lewagon.com/fr/data-science-course.