Rédigé par Austin Chia
Faire la transition de carrière d'analyste de données à scientifique de données peut être une tâche ardue. Cela demande beaucoup d'auto-apprentissage et de dévouement pour faire le changement.
Dans cet article de blog, je vais décrire 7 étapes que vous pouvez suivre pour effectuer la transition vers la science des données. Je vous donnerai également quelques conseils et astuces que vous pourrez utiliser pour faciliter votre transition !
Regardons.
Étape 1 : Comprendre le cheminement vers la science des données
La première étape consiste à comprendre le parcours science des données. Cela signifie comprendre ce que font les data scientists et comment ils envisagent les problèmes.
Avec une compréhension de base de ce à quoi ressemble un parcours typique en science des données, vous serez en mesure de dire si cette transition est pour vous !
Être un scientifique des données nécessite beaucoup plus de concentration sur les statistiques, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, donc ce n'est peut-être pas pour tous les analystes de données.
Une façon de faire est de lire blogs en ligne et des livres de data scientists. Ces ressources en ligne vous permettront de mieux comprendre le domaine ! La science des données est un domaine nouveau et complexe, ces ressources seront donc extrêmement utiles.
Une autre façon de comprendre la voie de la science des données est de prendre Cours de science des données offerts par des universités ou des organisations de premier plan. Ils vous donneront une bonne compréhension de base des bases de la science des données.
Si vous optez pour l'un des meilleurs cours de Data Scientist, vous devriez envisager un programme structuré élaboré en collaboration avec les meilleures universités. La structure aide à garder votre apprentissage sur la bonne voie.
Après avoir compris ce qu'implique la science des données, il est temps pour vous d'apprendre certains des outils du métier. En tant qu'analyste de données, certains de ces outils peuvent même se chevaucher !
Cependant, la science des données est un vaste domaine. Il est donc important de concentrer votre apprentissage sur les domaines les plus pertinents - pour passer d'analyste de données à scientifique de données.
Vous devrez d'abord identifier les technologies critiques à apprendre.
Les scientifiques des données utilisent une variété d'outils, mais certains des plus populaires incluent :
- python: Un langage de programmation populaire largement utilisé en science des données. C'est un langage de science des données simple, avec de nombreux modules et bibliothèques utiles pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique.
- R: Un autre langage de programmation populaire parmi la recherche scientifique en science des données. Il a une syntaxe différente mais est tout aussi puissant.
- SQL: Langage de requête de base de données utilisé pour extraire des données de bases de données. En tant qu'analyste de données, vous connaissez peut-être déjà cela !
- Apache Spark : Un outil de traitement de données volumineuses utilisé pour analyser de grands ensembles de données.
- Git : Un système de contrôle de version utilisé pour suivre les changements de code.
- tableau: Un outil de visualisation de données utilisé pour créer de belles visualisations. Les data scientists utilisent cet outil pour communiquer leurs découvertes aux autres.
Ce ne sont là que quelques-uns des outils les plus populaires utilisés par les data scientists. Mais ne ressentez pas le besoin d'avoir besoin de tous les apprendre en même temps ! Concentrez-vous simplement sur un ou deux et maîtrisez-les avant de passer à autre chose.
Quelques étapes de base que vous pouvez suivre pour récupérer ces outils :
- Apprendre les bases de chaque outil (syntaxe, utilisation, etc.)
- Faites bon usage des ressources d'apprentissage en ligne comme Cours de science des données et d'analyse commerciale
- Utiliser les outils dans un projet d'analyse de données du monde réel
Assurez-vous d'acquérir une base solide en science des données et bibliothèques Python tels que NumPy, SciPy et pandas. Vous voudrez probablement apprendre les bases Concepts de POO et comment apprendre le code de production également. Vous pouvez envisager de suivre des cours d'analyse de données pour approfondir ces compétences.
Étape 3 : Familiarisez-vous avec les algorithmes d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique et l'IA font partie intégrante de la science des données ! Ces algorithmes sont ce qui fait trading utilisant l'IA ou encore créer des voix d'IA possible dans la dernière technologie de science des données.
Pour passer d'un rôle d'analyste de données à un rôle de data scientist, vous devrez (au moins !) maîtriser les algorithmes de base de l'apprentissage automatique.
Voici quelques algorithmes de base que vous devez apprendre :
- Régression Linéaire: Un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour prédire une variable de résultat continue.
- Régression logistique: Un algorithme d'apprentissage automatique supervisé pour prédire une variable de résultat binaire.
- Arbres de décision: Un algorithme d'apprentissage automatique supervisé non paramétrique pour la classification et régression.
- Forêt aléatoire : En utilisant arbres de décision pour les applications de classification et de régression.
- Soutenir les machines vectorielles : Un algorithme d'apprentissage automatique supervisé pour la classification et la régression.
- Amplification du dégradé : Un ensemble d'arbres de décision utilisés pour la classification et la régression.
Voici quelques façons de commencer à développer vos compétences en machine learning :
- Regardez les tutoriels YouTube
- Travailler à travers des cours en ligne
- Lire revues d'apprentissage automatique comprendre les théories derrière les algorithmes
Étape 4 : Commencer à créer des projets d'apprentissage automatique
Une fois que vous avez couvert toutes les bases de l'apprentissage automatique, il est temps de mettre votre compétences à l'épreuve. Et la meilleure façon d'y parvenir est de travailler sur des projets uniques.
Voici quelques idées de projets d'apprentissage automatique que vous pouvez essayer :
- Construire un système de recommandation – Cela peut être utilisé pour recommander des produits, des films ou même du contenu !
- Prédire les cours des actions – Utilisez des données historiques pour créer un modèle qui prédit les cours boursiers futurs.
- Classification de texte – Classer les données textuelles (par exemple, les e-mails, les tweets) en différentes catégories.
Essayez d'être créatif avec vos projets d'apprentissage automatique et amusez-vous en cours de route. Et le meilleur, c'est que vous pouvez apprendre beaucoup en travaillant dessus !
Comprendre le fonctionnement du système de recommandation à partir de l'image ci-dessous
Étape 5 : Développez votre réseau
La science des données est un domaine collaboratif. En tant que data scientist, vous devrez être capable de travailler avec d'autres pour faire avancer les choses.
C'est pourquoi il est important de commencer à étendre votre réseau dès maintenant. Rejoignez une communauté de data science et rencontrez d'autres personnes partageant les mêmes idées et passionnées par les données !
Quelques façons d'étendre votre réseau :
- Parlez au data scientist de votre équipe data
- Assister à des rencontres sur la science des données
- Rejoignez des forums en ligne et groupes de discussion
- Suivez les influenceurs de la science des données sur les réseaux sociaux (Twitter)
Si je devais refaire cette transition moi-même, j'utiliserais pleinement mon poste d'analyste de données pour contacter les data scientists de mon entreprise. Il peut s'agir soit de vos collègues directs, soit de collègues des autres départements.
Je recommanderais de contacter ces data scientists sur LinkedIn et de leur demander de prendre un café ! Qui sait quelles portes vous ouvrirez – même un poste interne pourrait être disponible.
Étape 6 : Créer un portfolio en ligne
En 2022, avoir une présence en ligne est aussi crucial que votre présence réelle. Et en tant que data scientist, vous aurez besoin d'un portfolio en ligne pour présenter vos compétences et vos projets.
Votre portefeuille doit comprendre :
- Une page à propos de moi – Incluez une brève description de qui vous êtes et de ce que vous faites.
- Une page de projet – Présentez les projets sur lesquels vous avez travaillé, y compris des détails sur le problème que vous avez résolu et les résultats que vous avez obtenus.
- Un blog – Rédigez des articles sur des sujets de science des données qui vous intéressent. Personnellement, je trouve que c'est un excellent moyen de montrer votre expertise et de créer un public.
Si vous n'avez pas encore de projets à présenter, ne vous inquiétez pas ! Vous pouvez commencer par écrire des articles de blog ou créer de petits projets que vous pouvez réaliser en quelques heures.
Et une fois que vous avez des projets à votre actif, assurez-vous de les répertorier sur votre site de portfolio et d'inclure des liens vers le code (s'il est public).
Étape 7 : postulez à des postes en science des données pertinents pour l'industrie
Une fois que vous avez développé vos compétences et votre présence en ligne, il est temps de commencer à postuler pour des postes en science des données !
Pour augmenter vos chances d'embauche, vous pouvez essayer :
- Personnalisez votre CV – Incluez des mots-clés pertinents et mettez en évidence les compétences et les outils les plus pertinents pour le poste et la description de poste.
- Personnalisez votre lettre de motivation – Prenez le temps de rédiger une lettre de motivation unique pour chaque poste auquel vous postulez.
- Mettez en avant vos projets et publiez-les sur LinkedIn – Ceux-ci impressionneront les recruteurs de votre réseau !
Si vous débutez, je vous recommande de postuler pour des postes de niveau débutant ou des stages. Ceux-ci vous permettront d'apprendre et d'acquérir les compétences dont vous avez besoin pour réussir dans le domaine.
D'un autre côté, si vous travaillez déjà en tant qu'analyste de données, vous pouvez postuler à des postes en science des données d'un niveau supérieur à votre rôle actuel.
Récapitulation
Faire la transition d'analyste de données à scientifique de données ne doit pas être difficile - avec ces sept étapes, vous serez sur la bonne voie pour réussir !
J'espère que ce guide étape par étape vous sera utile. Merci d'avoir lu!
