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Vous avez voulu explorer le domaine de la science des données en 2023, mais vous ne savez pas par où commencer ?
Alors cet article de blog est fait pour vous !
Dans cet article, je vais vous guider à travers un guide en cinq étapes sur comment démarrer dans la science des données en 2023. Je partagerai les compétences que vous devrez acquérir, quelques ressources intéressantes que vous devriez utiliser et des conseils pour trouver un emploi dans le domaine de la science des données.
Commençons !
Étape 1 : acquérir les compétences de base en science des données
La première étape pour devenir un scientifique des données consiste à acquérir les compétences nécessaires pour le poste.
Pour devenir un scientifique des données, vous devrez connaître le codage, les statistiques, l’apprentissage automatique, la visualisation et la narration de données.
Si vous débutez dans les langages de codage et de programmation, vous devriez commencer par Python. Vous devrez également avoir une bonne compréhension de Python ou R pour l’analyse de données.
Pour la plupart de mes objectifs d’apprentissage en matière de science des données, je finis toujours par choisir Coursera. Coursera est une ressource d’apprentissage fantastique qui vous propose des milliers de cours des meilleures universités comme Stanford et Imperial College et de grandes entreprises technologiques comme Google et IBM.
Si vous apprenez Python pour la première fois, des cours en ligne comme le certificat professionnel d’analyste de données IBM peuvent être un bon point de départ pour apprendre la langue. Il donne une bonne introduction aux concepts de codage de base et aux applications spécifiques de Python en science des données.
Vous pouvez également envisager la spécialisation Python for Everybody de Coursera ! Ce cours est l’un des cours en ligne populaires de Coursera pour apprendre Python pour la première fois. Cela devrait également vous fournir une bonne introduction. Si vous envisagez toujours, vous voudrez peut-être consulter mon avis sur le cours.
Un bon endroit pour commencer à apprendre R pour l’analyse de données est le certificat professionnel Google Data Analytics ! J’ai personnellement suivi cet excellent cours, et cela m’a donné une bonne base pour l’analyse de données.
Pour l’apprentissage automatique, vous voudrez vous familiariser avec les algorithmes populaires utilisés pour la modélisation prédictive. Les statistiques sont une autre compétence importante pour les spécialistes des données, et il est important de comprendre des concepts tels que les tests d’hypothèses, l’analyse de régression et les prévisions de séries chronologiques.
Si vous souhaitez vraiment en savoir plus sur les statistiques et l’apprentissage automatique, je Je recommande le certificat IBM Data Science Professional, c’est l’un des meilleurs !
Dans ce certificat, vous découvrirez les principaux concepts d’apprentissage automatique et les bases de l’analyse statistique requises pour tous les emplois de data scientist.
Vous devez également vous familiariser avec les technologies Big Data telles que Hadoop et Spark. Ceux-ci vous permettent de stocker, de traiter et d’analyser efficacement de grandes quantités de données.
Enfin, vous devrez avoir une bonne compréhension de la visualisation des données afin de pouvoir communiquer efficacement les résultats à votre équipe et aux parties prenantes.
Certains outils de visualisation de données couramment utilisés par les data scientists sont :
TableauPower BIMatplotlibSeaborn
Si vous cherchez à apprendre, Tableau, le certificat Google Data Analytics Professional, fournit également une excellente introduction à cet outil d’intelligence d’affaires.
La création de visualisations de données convaincantes et claires est également un élément crucial d’un travail en science des données.
Avoir des compétences de communication souples dans la narration de données vous aiderait à aller plus loin et démarquez-vous des autres scientifiques des données.
Avec de bonnes compétences en matière de narration, vous serez en mesure de fournir un argument plus convaincant et convaincant lors de la présentation d’informations !
Ces compétences sont également très applicable aux analystes de données et aux ingénieurs de données !
Pr o Astuce : Si vous prévoyez d’obtenir plusieurs cours de Coursera, vous devriez envisager d’obtenir leur plan annuel Coursera Plus ! Obtenez 200 $ de réduction sur Coursera Plus jusqu’au 31 janvier en utilisant ce lien.
Je suis un étudiant passionné et j’utilise Coursera Plus depuis environ six mois maintenant ! J’aime vraiment la façon dont il offre un accès complet à plus de 7 000 cours grâce à un paiement unique.
Si vous vous consacrez à l’apprentissage de la science des données en 2023, vous devriez également en tenir compte !
Étape 2 : Familiarisez-vous avec les bases de données
Une fois que vous avez compris les compétences requises pour la science des données, il est temps de commencer à vous familiariser avec les bases de données nécessaires à une carrière en science des données.
Cela inclut les bases de données relationnelles telles que MySQL et PostgreSQL et les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Cassandra.
Pour apprendre les bases de données relationnelles, vous devez bien comprendre SQL. Une bonne ressource pour obtenir une bonne base est le Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization de Coursera.
En ce qui concerne les bases de données NoSQL comme MongoDB, vous devrez comprendre les bases de la façon dont elles stockent les données, leur structure de données et leur langage de requête.
Ils sont assez différents de la façon dont vous interrogez les données des bases de données relationnelles, vous devrez donc faire un peu d’auto-apprentissage.
Dans mon expérience précédente en tant qu’analyste de données et scientifique de données, j’ai dû apprendre à interroger et à analyser des données provenant de différents types de bases de données.
Par conséquent, je recommanderais vraiment d’essayer et de s’habituer aux 2 bases de données les plus courantes bases de données—MySQL et MongoDB.
Étape 3 : Commencez à travailler sur des projets
Maintenant que vous comprenez les compétences en matière de données requises pour les bases de données, il est temps de commencer à travailler sur certains projets !
Les projets sont ma façon préférée d’apprendre la science des données. Ils sont tellement plus efficaces !
C’est un excellent moyen de développer votre portefeuille et de démontrer vos compétences à des employeurs potentiels. Vous pouvez trouver des projets de science des données intéressants en ligne ou créer les vôtres.
Par exemple, vous pouvez utiliser des ensembles de données accessibles au public tels que les ensembles de données de Kaggle pour explorer différents aspects de l’analyse des données et créer une visualisation de données attrayante.
Vous pouvez également envisager de réaliser un projet de synthèse avec un certificat tel que la certification Google Data Analytics.
Vous pouvez également apprendre à regrouper vos propres ensembles de données si vous êtes plus confiant avec vos compétences.
Vous pouvez essayer ce qui suit :
Utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les données textuelles des API.Utiliser des techniques de grattage Web pour extraire des données de sites Web ou d’API Web.
Si vous envisagez d’apprendre la PNL, je vous recommande fortement de suivre un cours bien structuré pour vous aider dans votre processus d’apprentissage. Dans ce cas, la spécialisation en traitement du langage naturel de Coursera est un excellent choix.
Vous pouvez également travailler sur des projets open source, tels que ceux disponibles sur GitHub, pour construire votre portefeuille et collaborer avec d’autres données talentueuses scientifiques.
Lorsque vous travaillez sur un projet de science des données plus avancé, vous devrez peut-être accéder à des données provenant de plusieurs sources. Pour vous aider, vous devez vous familiariser avec des outils tels qu’Apache Airflow et AWS Glue qui vous permettent d’automatiser le processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) des données.
Étape 4 : Développez votre Réseau
En tant que data scientist en 2023, il est important de commencer à développer votre réseau. Le réseautage est un outil inestimable pour les scientifiques des données, car il vous aide à établir des liens avec d’autres professionnels du domaine et à développer des relations.
Qui sait ? Cela pourrait même déboucher sur d’excellentes opportunités d’emploi !
Avec toutes les compétences que vous avez acquises grâce aux différents projets de science des données, vous serez plus que prêt à partager votre travail avec votre réseau.
L’un des meilleurs moyens de réseauter (que j’utilise personnellement) est LinkedIn. En fait, mon premier emploi en tant qu’analyste de données est né grâce à l’utilisation de LinkedIn ! Mon rôle ultérieur de data scientist est également né du réseautage avec des personnes partageant les mêmes idées dans mon secteur (santé et sciences de la vie).
Vous devriez également essayer de contacter des personnes de votre secteur et de discuter avec eux !
Les emplois en science des données sont en demande ; vous aurez envie de vous mettre en avant.
Vous pouvez rejoindre des communautés en ligne telles que Kaggle ou Stack Overflow, où vous pouvez interagir avec d’autres data scientists et poser des questions.
Vous pouvez également assister à des événements, des conférences et des hackathons de l’industrie pour vous aider à rester à jour et à vous faire remarquer par les recruteurs.
Être actif dans la communauté des sciences des données est un excellent moyen de réseauter et d’établir des relations avec des employeurs potentiels.
Il existe de nombreux événements, conférences et rencontres liés à la science des données auxquels vous pouvez assister pour en savoir plus sur le domaine et établir des liens précieux.
Étape 5 : Créer une plateforme en ligne Portfolio
Avoir une forte présence en ligne est essentiel si vous souhaitez être embauché dans le domaine de la science des données en 2023. Il est essentiel de créer un portfolio en ligne pour présenter vos projets et vos compétences à de futurs employeurs potentiels.
Considérez votre portfolio en ligne comme une extension de votre CV !
Votre portfolio doit inclure les suivant :
Un aperçu de votre formation, de votre expérience et de vos compétences techniques pertinentesDes liens vers votre profil GitHub et tout autre référentiel de code source que vous utilisezTous les projets de science des données que vous avez terminés, ainsi qu’une explication des techniques utiliséLiens vers des articles de blog ou des articles pertinents que vous avez écrits sur des sujets de science des données
Votre portfolio doit également inclure une description de vous-même et de ce qui vous rend unique. Cela aidera les employeurs potentiels à mieux vous connaître et à comprendre pourquoi vous correspondez parfaitement à leur équipe.
Réflexions finales
Maintenant que vous connaissez les étapes pour démarrer dans les données science en 2023, il est temps d’agir ! Commencez à développer vos compétences en travaillant sur des projets, en assistant à des événements et à des conférences pour développer votre réseau et en créant un portfolio en ligne afin que les employeurs puissent en savoir plus sur vous.
J’espère que cet article vous aidera à atteindre votre objectif de démarrage en science des données en 2023 !