Il est sûr de dire que les données gouvernent actuellement le monde. Aujourd'hui, les entreprises ont continuellement besoin de data scientists pour les aider à analyser, séparer et extraire les informations nécessaires du Big Data. Les informations extraites par les scientifiques des données aident à la résolution de problèmes et à l'innovation.
Bien qu'une carrière en science des données puisse vous intéresser, votre manque de diplôme pertinent pour soutenir votre carrière peut atténuer votre intérêt. Voici sept façons éprouvées de commencer une carrière en science des données sans diplôme préalable.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données implique l'utilisation de compétences analytiques et de techniques scientifiques pour extraire des informations et des idées à partir de données brutes. Les scientifiques des données peuvent apporter des informations et des connaissances à partir de toutes les formes de données, qu'elles soient quantitatives ou qualitatives. Ensuite, ils appliquent ces informations extraites aux stratégies de résolution de problèmes, de prise de décision et de développement.
Aujourd'hui, les données sont un énorme moteur de l'économie mondiale, de sorte que les data scientists sont et seront très demandés dans un avenir prévisible dans le monde entier. Commencer une carrière en science des données sans diplôme n'est pas si difficile. Voici les étapes que vous devez suivre pour lancer votre carrière en science des données :
1. Apprenez les fondements de la science des données
Pour commencer une carrière en science des données sans diplôme, vous devez avoir une connaissance adéquate de plusieurs disciplines de fond pertinentes. La science des données découle de disciplines fondamentales telles que les mathématiques, les statistiques et l'informatique.
Vous pouvez lire des livres, regarder des vidéos YouTube et assister à des cours physiques et virtuels pour vous donner une compréhension de base de ces disciplines et améliorer vos connaissances. De plus, vos connaissances en mathématiques vous aideraient à créer des algorithmes d'apprentissage automatique et à découvrir des modèles.
De plus, l'expertise statistique est utile lors de l'examen et de l'analyse des données, ce qui vous permet de tirer des conclusions raisonnables. Comprendre l'informatique vous préparera également à l'apprentissage automatique, un aspect intégral de la science des données.
Vous pouvez consulter cette vidéo YouTube pour une introduction à l'apprentissage automatique, par exemple :
2. Suivez des cours de science des données
La prochaine étape après avoir appris les bases consiste à suivre des cours spécialisés en science des données. Ceux-ci vous permettent de mieux comprendre comment tout s'imbrique dans le domaine de la science des données. Heureusement, il existe de nombreux cours fantastiques sur le sujet, vous fournissant les informations nécessaires pour vous aider à comprendre la science des données et ses carrières associées.
Vous pouvez accéder à des cours en ligne ouverts et massifs (MOOC) de fournisseurs tels que Coursera, Udemy et edX. Les connaissances que vous acquérez grâce à ces cours vous prépareront à une carrière florissante. Certains cours pour vous aider à démarrer incluent :
- Science des données pratique sur la spécialisation AWS Cloud
- Machine Learning A-Z™: Python et R pratiques en science des données
- Bootcamp Python pour la science des données et l'apprentissage automatique
3. Obtenir un certificat / une certification en science des données auprès d'organismes de certification crédibles
Vous pouvez suivre des cours en science des données sans obtenir le certificat requis. Cependant, des cours gratuits comme celui-ci ne suffisent pas si vous voulez que les employeurs potentiels vous prennent au sérieux. Lorsque vous obtenez des certificats de vos cours terminés, ils fournissent la preuve de vos connaissances et de votre expertise aux employeurs potentiels. Certains d'entre eux sont :
- Certification de professionnel certifié en analytique (CAP)
- Certificat professionnel en science des données IBM
- Certification Cloudera Data Platform Generalist (CDP)
4. Pratiquez les compétences en science des données que vous apprenez
Les carrières en science des données ne sont pas théoriques. Ils impliquent des travaux pratiques. Ainsi, pendant que vous apprenez en théorie, vous devez mettre en pratique ces compétences à travers des expériences pratiques pour vous aider à les acquérir et à les améliorer.
De plus, alors que de nombreux cours vous fourniront des missions pratiques, vous devriez toujours faire un effort supplémentaire en prenant des stages et des projets de travail personnels. Vous pouvez également rechercher des missions de science des données adaptées aux novices dans le domaine.
5. Développer d'autres compétences techniques et interpersonnelles
Chaque carrière nécessite un mélange de compétences, et les carrières en science des données ne font pas exception. Idéalement, vous devez posséder des capacités d'analyse, de pensée critique, de résolution de problèmes, de curiosité intellectuelle, d'esprit d'équipe et de communication.
De plus, vous devez développer de solides compétences en programmation informatique, en manipulation de données et en visualisation. Vous devez noter que l'apprentissage de ces compétences prend du temps et que vous pourriez en apprendre certaines plus rapidement que d'autres, même si vous ne pouvez les améliorer que par une pratique constante.
6. Construire un portefeuille de projets solide
Il serait utile que vous adaptiez votre portefeuille à la carrière exacte en science des données qui vous intéresse. Par exemple, si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, votre portefeuille doit refléter des projets impliquant l'apprentissage automatique. Vous pouvez construire votre portefeuille en travaillant sur des projets personnels, notamment en créant des études de cas qui s'appliquent à des problèmes spécifiques affectant les entreprises.
Vous pouvez également postuler pour des stages dans des entreprises désireuses d'accueillir des stagiaires en science des données pour des projets à court terme. De plus, vous pouvez décider de travailler gratuitement pour des amis propriétaires d'entreprise et des organisations non gouvernementales. Certaines organisations auprès desquelles vous pouvez postuler pour des stages et des emplois sont :
- Microsoft
- Amazone
7. Postulez à des emplois dans votre niche de science des données
Il serait vain de passer par tous les processus pour devenir un data scientist si vous ne pouvez pas trouver un emploi. Vous méritez de décrocher un emploi bien rémunéré après la rigueur de l'apprentissage, du renforcement des compétences et de l'obtention de certificats. Il sera plus facile de trouver des emplois en fonction de votre créneau si vous êtes précis sur la carrière en science des données qui vous intéresse.
Vous pouvez utiliser certains conseils de conception pour améliorer votre portefeuille, préparez votre CV et placez-le sur LinkedIn et d'autres sites de médias sociaux où pourraient se trouver des recruteurs potentiels. Vous devrez peut-être rechercher des recruteurs et des responsables du recrutement potentiels, postuler à des emplois non répertoriés et envoyer des e-mails froids.
8. Préparez-vous aux entretiens en science des données
Avant et après avoir postulé à un emploi en science des données, vous devez vous préparer adéquatement aux entretiens en science des données. Bien que les entretiens en science des données soient uniques, avec des questions englobant les sphères comportementales et techniques, certains questions courantes d'entretien d'embauche qui s'appliquent à tous les niveaux sont également inclus.
Quelques conseils pour vous aider à vous préparer à un entretien incluent la recherche de l'entreprise à laquelle vous avez postulé et la préparation du test de vos compétences techniques. De plus, si votre entretien est virtuel, vous voudrez peut-être consulter ces Conseils pour rester concentré lors d'un entretien en ligne. Vous devez également apprendre à discuter en toute confiance des échelles salariales avec vos interlocuteurs.
Si vous ne savez pas comment répondre aux questions sur place, vous pouvez rechercher les questions possibles et vous entraîner à y répondre afin qu'elles ne vous déséquilibrent pas. Vous pouvez également chercher des questions possibles à poser à votre interlocuteur. Poser des questions pendant l'entretien indique votre intérêt pour le poste et signifie votre engagement à apprendre et à vous améliorer.
Commencez votre carrière en science des données en science des données maintenant
Les carrières en science des données sont à la fois bien rémunérées et très recherchées. Comme vous n'avez pas besoin d'un diplôme pour entrer dans le domaine, les étapes énumérées ci-dessus vous aideront à commencer une carrière en science des données, à y exceller et à gagner généreusement.
