Formation de Data Scientist : comment réussir sa reconversion ?

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La reconversion professionnelle en milieu de carrière n’est jamais une décision facile, encore moins pour devenir Data Scientist. Cela demande beaucoup de réflexion, de contemplation, de direction et de courage.

Il est bien connu que la data science a été qualifiée de « job le plus séduisant du 21e siècle » et que les salaires dans ce domaine sont parmi les plus élevés. Pas étonnant que de nombreux employés se tournent vers ce domaine. Voici quelques étapes pour réussir la reconversion en Data Scientist.

Explorer le domaine Data Science et découvrir tous ses rôles 

La Data Science et les rôles professionnels qui y sont associés sont variés. Du statisticien à l’ingénieur en apprentissage automatique, chaque rôle traite les données et leurs types à sa manière.

Par exemple, un statisticien peut facilement saisir la variation dans de multiples formes d’analyse consistant en de l’algèbre, des fonctions et leurs dérivés. D’autre part, un ingénieur en machine learning a une bonne connaissance des technologies en demande. En particulier Python, la modélisation des données, etc. Une telle variation des rôles et des responsabilités associées peut vous plonger dans une confusion totale. 

Pour une reconversion professionnelle réussie, l’employé doit identifier son intérêt et ses passions pour les associer aux rôles de Data Scientist.

Comprendre les bases du métier de data scientist

Pour pratiquer le métier de data scientist, il faut se doter des compétences qui lui sont spécifiques. De ce fait, suivez une formation de data scientist tout en gardant votre emploi initial pour commencer votre reconversion.

En fait, les postes liés aux données nécessitent la maîtrise de quelques connaissances de base. Il s’agit notamment de la connaissance de Python, R et SQL étant les langages de programmation les plus courants. Il est également essentiel d’apprendre d’autres sujets pertinents tels que les statistiques, le machine learning et le deep learning.

Les statistiques constituent  la grammaire de la science des données. Le machine learning commence par les statistiques, puis progresse. Même le concept de régression linéaire est une notion d’analyse statistique très ancienne.

La connaissance de concepts de statistiques descriptives comme la moyenne, la médiane, le mode, la variance, l’écart type est un must. Viennent ensuite les différentes distributions de probabilité, échantillon et population, CLT, asymétrie et aplatissement, statistiques inférentielles.

formation

S’impliquer dans les applications pratiques du Data Science

Une fois la formation commencée, un excellent moyen de montrer les compétences aux responsables de l’embauche ou aux recruteurs est de créer des projets.

Les concepts de la théorie de la data science ne seront fructueux que si et seulement s’ils sont reliés à l’expérience personnelle. En effet, cela permettra de comprendre le sens pratique décrivant une compréhension plus profonde du concept. Pour y parvenir, il faut s’ impliquer dans des tonnes d’idées de projets bien mises en œuvre avec la signification réelle de situations en temps réel.

Plongez dans le métier

Dès que vous pensez être prêt à 50-70%, plongez. À cet effet, il faut rédiger un bon CV, présélectionner les fonctions auxquelles vous souhaitez postuler et commencer à envoyer vos candidatures.

Tout au long de la reconversion en data scientist, il ne faut pas s’attendre à ce que les choses se passent sans encombre. En fait, le chemin sera semé d’embûches. Il se peut que vous ne soyez pas présélectionné pour les entretiens. Vous pouvez échouer à certaines évaluations techniques. Vous pouvez avoir une mauvaise performance lors d’un entretien et finir par ruiner vos chances.

Voilà pourquoi il est important de se préparer aux imprévus dès le départ.  Soyez audacieux et ayez toujours un état d’esprit positif.

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