Comment devenir un Data Scientist Full Stack en 2022

datascience full stack

Table des matières

Les data scientists, que l’on appelait autrefois les spécialistes du « big data » ou en data analyste, restent encore le métier informatique le plus sexy et parmi les mieux payés.

La Data science a connu une croissance fulgurante, en particulier pendant la pandémie de Covid 19, et de nombreux secteurs utilisent désormais la science des données pour tirer le meilleur parti de leurs produits.

Les scientifiques et analystes de données jouent un rôle important dans de nombreuses industries différentes. Leurs compétences techniques sont très demandées dans de nombreux Secteurs d’activités

Les data scientists sont un Profil recherché dans l’emploi par métier et les Emploi Développeur bien plus qu’Emploi Administrateur systèmes, et certaines personnes ont même complètement changé de profession, en passant du marketing par exemple au big data et ont fini par doubler leur salaire. C’est un emploi Développeur très demande

Le big data va-t-il continuer à être attractif dans les années à venir ?

Bien Sur, avec les récentes innovations en matière de science des données que l’intelligence artificielle a créées dans notre société, comme les voitures à conduite autonome, les systèmes de recommandation de produits robustes, les réalités virtuelles et les tâches à distance, le besoin de davantage de personnes capables de gérer de grandes quantités de données va continuer à croître. De plus en plus d’entreprises tirent parti de leurs connaissances à partir de leurs bases de données pour fournir un meilleur service client.

 

Par exemple, les sites de commerce électronique tels que eBay et Amazon et Meesh utilisent leurs systèmes de recommandation pour vendre des produits complémentaires aux clients lorsque ceux-ci achètent certains articles.

Une premiere definition du data scientist full stack

Un data scientist qui possède un éventail de compétences plus large que le plus grand mathématicien théorique du monde serait appelé un data scientist « full stack ».

Un véritable couteau suisse Developpeur Full Stack doit pouvoir remplir de multiples fonctions dans une équipe technique

.

 

  • De solides compétences en informatique
  • Un bon niveau général en mathématiques.
  • Pragmatisme et audace
  • des competences en Analyse de données et Artificial Intelligence
  • Notions de base de DevOps (docker, intégration/déploiement continu) et visualisation.

 

La science des données est un domaine très lucratif, il y a des milliers de professionnels qui le savent et qui font de leur mieux pour entrer dans ce domaine, mais peu d’entre eux réussissent réellement et obtiennent un bon emploi avec un salaire élevé.

Comment devient-t-on un Data Scientist Full Stack ?

Un data scientist full stack est une personne qui connaît l’ensemble du processus de data science du début à la fin.

La plupart des gens qui essaient d’entrer dans le domaine de la science des données n’apprennent qu’à mi-chemin et ont ensuite du mal à réussir des entretiens en science des données. Peu de ceux qui parviennent à obtenir une offre d’emploi se retrouvent également bloqués et ont du mal face à des projets de science des données dans le monde réel.

Un expert en big data forme entre autre au MIT , responsable de projet en data chez Microsoft qui enseigne à de nombreux étudiants comment devenir des data scientists full stack performants donnes les conseils suivants:

La phase formation en big data:

Cherchez un mentor ou un Apprentissage supervisé

Maîtriser les concepts statistiques essentiels

Choisissez Python comme language a maitriser.

N’oubliez pas vos compétences SQL et Excel

Maîtriser le Machine learning

Maitriser le Déploiement du modèle Master Machine Learning

Maîtrisez des outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI .

Apprenez à presenter et expliquer vos projets

La phase de pratique du big data

Chercher un stage en science des données (rémunéré ou non)

Participez à des Hackathons (Kaggle recommandé)

Chercher à maîtriser un seul domaine de la science des données au depart et devenez bon dans ce domaine (par exemple, le traitement du langage naturel (PNL), la vision par ordinateur (CV), etc.)

Quelques Conseils pour le debut de carrière en Big Data

La plupart des « bons » projets de science des données impliquent que plusieurs personnes travaillent sur différentes parties du projet.

D’un autre côté, si vous vous retrouvez dans une start-up en phase de démarrage sans équipe Data, vous serez alors un scientifique des données de type Spider-Man essayant de sauver la planète.

La data science est un domaine qui ne cesse d’évoluer. Ce secteur informatique est actuellement le mieux rémunéré. Un(e) jeune diplômé(e) qui intègre le marché du travail dans la capitale peut facilement gagner plus de 40 000€ brut par an, ce qui reste très attractif pour un profil junior spécialisé dans les data sciences. Bien évidemment, cette moyenne varie selon la notoriété de l’école qu’il aura suivie, ainsi que des options de formation suivie

Pour conclure

Pour se spécialiser en Data science, il faut, en plus de sa formation initiale, des tutoriels sur différents langages de programmation pour se familiariser avec eux. De plus, contrairement aux idées reçues, il n’est pas nécessaire d’être un génie des mathématiques pour devenir un data scientist !

Le plus important est d’acquérir la bonne logique et la curiosité nécessaires pour surmonter les difficultés rencontrées. La réalisation de défis techniques en matière d’apprentissage automatique est également un bon moyen de s’exercer.

Il est important de se tenir au courant des dernières technologies. Lisez des articles sur les médias spécialisés pour vous tenir au courant des dernières tendances et anticiper les besoins des futures entreprises. Vous êtes intéressé par les data sciences, Orion Digital forme des data scientist a l’utilisation de python et de scrapy pour enrichir les bases de données de nos clients

 

PIERRE-LUC GERVAIS

PIERRE-LUC GERVAIS

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