Comment se reconvertir à la data ?

La data science est un sujet qui intéresse beaucoup d’entreprises aujourd’hui. Et pour cause, elle est une ressource très utile pour leur développement, car les données permettent de tirer des informations aidant à la prise de décisions stratégiques. C’est pour cette raison que les Data Scientists sont actuellement les experts du Big Data les plus recherchés. Cela attire de nombreux talentueux du domaine de l’informatique. Ils cherchent à se reconvertir dans la data afin de mener une carrière bien plus prospère dans un poste très bien rémunéré. Le secteur de la data science fait appel à des technologies de pointe permettant de tirer parti des quantités massives de données structurées et non structurées. Et le Data Scientist est le professionnel capable d’en extraire des informations pertinentes. Pour ce faire, il use de ses compétences en analyse de données, interprétations, en programmation pour la Machine Learning et l’Intelligence artificielle ainsi que la visualisation de données. Si vous envisagez de vous reconvertir à la data, le parcours d’un Data Scientist est le plus recommandé. Découvrez dans cet article tout ce qu’il y a à savoir pour passer votre carrière actuelle à la data science.

Acquérez des compétences en data science

La transition de carrière que vous allez emprunter requiert d’avoir des connaissances sur ce que vous allez faire, en l’occurrence des compétences en data science. Dans un premier temps, il vous faut trouver une formation qui propose un programme complet. Beaucoup d’organismes de formation misent sur les performances en milieu professionnel et fournissent par conséquent des cours renforcés de mises en pratique. Vous pouvez par exemple suivre la formation de 9 mois en continu de DataScientest pour parfaire vos acquis et/ou acquérir de nouvelles connaissances. Avant que vous ne passiez de votre situation actuelle à un prétendant au poste de Data Scientist dans une grande entreprise, il vous faut passer par plusieurs étapes dans votre formation. Votre futur profil devra cocher quelques cases.

1.  Compétences en statistiques

Un Data Scientist sera toujours face à des problèmes statistiques à résoudre. En ce sens, pour en devenir un, vous devez avoir quelques notions en statistiques (tests, distributions, régression linéaire, théorie des probabilités…). Dans la data science, les outils les plus communément utilisés sont Hadoop, Spark, SAS, Pig, Hive, etc.).

2.  Compétences en programmation

Dans la data science, deux langages de programmation sont parmi les plus utilisés par les Data Scientists : Python et R. Python a pour avantage de simplifier l’analyse statistique et la lecture des codes. De plus, il est accompagné d’une bibliothèque assez large d’extensions utiles pour le Machine Learning, la dataviz, la data analyse et bien plus encore. R est de son côté un langage très populaire dans la data science. Avec ses extensions telles qu’Esquisse ou encore Ggplot2, il permet de résoudre facilement les problèmes d’interprétation des données.

3.  Compétences en Machine Learning

Une formation de Data Scientist doit obligatoirement proposer des cours sur les algorithmes d’apprentissage automatique utilisés dans la data science (régression linéaire, régression logistique, K-means, K plus proches voisins, l’arbre de décision, etc. La majorité de ces algorithmes peuvent être implémentés dans R ou Python, ce qui facilite grandement la tâche lors de traitement et d’analyse des données.

4.  Compétences en matière de cloud computing

De nombreuses entreprises migrent vers le cloud afin de limiter le budget en matière d’infrastructures informatiques tout en ayant à disposition une puissance de calcul élevée accompagnée de divers services pratiques, facilitant le travail du Data Scientist et d’autres experts du Big Data. Une maîtrise de l’un des clouds publics actuellement en concurrence sur le marché est ainsi un grand atout.

5.  Compétences en communication

Dans la mesure où vous serez amené à présenter le résultat de vos travaux aux personnes qui prendront les décisions, vous devez savoir communiquer, et surtout interpréter les informations fournies lors de la visualisation de données.

Mettez en pratique ce que vous avez acquis

La data science est un domaine qui requiert une expérience bien établie avant de pouvoir postuler dans une organisation. Le moyen le plus facile de prouver que vous êtes à la hauteur est de passer avant tout par un projet. Dans ce dernier, vous démontrez que vous possédez toutes les compétences qu’un Data Scientist devrait avoir. Les projets sont très intéressants. Ils vous permettent d’avoir des situations réelles où vous êtes confronté à une analyse de données pour en tirer des informations uniques. Les projets vous permettent aussi d’exploiter les différentes sources de données existantes comme Google Cloud Public Datasets, Kaggle, Data.gov, etc.

Faites des stages et postulez à un poste en data science

Vos compétences sont complètes et vous avez participé à un projet. Bien que vous pensiez que vous êtes prêt à entrer dans le monde professionnel où la data science est votre quotidien, faire un stage devrait encore être votre priorité à ce stade. Les stages tout comme les emplois pullulent sur les réseaux sociaux professionnels tels que LinkedIn. En outre, ce type de plateforme vous permet de développer votre réseau. Après cela, vous augmenterez vos chances d’être embauché lors d’un entretien pour un poste de Data Scientist. Les stages vous apporteront l’esprit nécessaire pour travailler dans la data en tant que scientifique des données, à savoir penser de manière critique et structurée.