Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas de femmes qui apprennent le code ; si vous lisez cet article en ce moment, il y a de fortes chances que vous en fassiez partie. Le problème est que beaucoup ne savent pas où commencer une carrière dans la technologie ou s'impliquer.

Cependant, l'opinion publique a évolué ces dernières années et considère que tout le monde peut faire du codage. En revanche, ce changement a contribué à ouvrir la porte à un groupe plus diversifié de personnes ayant des antécédents et des niveaux d'expérience différents pour explorer la programmation.

Cela signifie également que de nombreuses femmes ne profitent pas du grand privilège d'apprendre à coder. Cet article de blog explique pourquoi l'apprentissage du code peut être une excellente décision de carrière et vous donne quelques conseils pour commencer votre parcours de programmation.

La technologie a besoin de plus de femmes

Une nouvelle étude de Girls Who Code a révélé que le nombre de femmes intéressées par les diplômes en sciences et technologies de l'information et de la communication (STIM) a considérablement diminué au cours des dix dernières années.

Cette étude a révélé une 31% baisse chez les femmes s'inscrivant à des diplômes en informatique de 2000 à 2010.

Cette situation a entraîné de nombreux problèmes pour les entreprises qui tentent d'embaucher de nouveaux employés, car elles peinent à trouver des femmes qualifiées pour occuper les postes vacants au sein de leur organisation.

Les femmes représentent environ 24% de l'ensemble des travailleurs dans les domaines STEM, mais il faut davantage de femmes pour pourvoir les postes ouverts dans ces entreprises. Plus il y aura de femmes dans l'industrie technologique, mieux la main-d'œuvre sera préparée pour les emplois futurs.

Pourquoi cela est-il important ?

La vérité, c'est qu'il a été démontré que le fait d'avoir plus de femmes à des postes de direction dans le secteur des technologies donne de meilleurs résultats aux entreprises, tant sur le plan financier que sur le plan culturel au sein de leur personnel.

En effet, il a été démontré que la diversité favorise l'innovation, une meilleure collaboration avec les équipes et des taux de réussite plus élevés.

La vérité, c'est qu'il a été démontré que le fait d'avoir plus de femmes à des postes de direction dans le secteur des technologies donne de meilleurs résultats aux entreprises, tant sur le plan financier que sur le plan culturel au sein de leur personnel.

Sur le plan financier, certaines études montrent que les entreprises où les femmes occupent des postes de direction voient leur rendement des capitaux propres augmenter de 34%. En outre, les PDG du classement Fortune 100 issus de la diversité gagnent 16% de plus que leurs homologues sans expérience diversifiée.

Ainsi, il a été démontré que la présence de femmes dans l'industrie technologique se traduit par des produits plus performants et des taux d'échec plus faibles. Elles sont plus à même d'écouter et de communiquer avec leurs équipes et de comprendre les besoins des clients pour un produit ou un service.

Quand vous avez tout ce qu'il faut pour devenir un grand codeur

Rien ne devrait vous empêcher de devenir un grand codeur. Vous pouvez être le meilleur dans votre domaine et même créer une entreprise basée sur vos compétences en codage.

Vous êtes créatif

La créativité est l'un des traits de caractère les plus pertinents que vous puissiez avoir en poursuivant votre carrière dans la technologie. Vous êtes constamment à la recherche de nouvelles façons de résoudre les problèmes et vous trouvez des solutions créatives à des questions complexes.

Penser comme un expert et résoudre les problèmes de manière novatrice est une caractéristique essentielle de la programmation.

Vous êtes doué pour les langages de programmation

Lorsque vous maîtrisez tous les langages de codage, vous êtes tout aussi à l'aise pour travailler dans n'importe quelle langue en ce qui concerne le crochet.

Vous pouvez coder une idée d'application Web en Ruby on Rails ou Flask, puis la transposer en Python si cela vous convient mieux. Connaissance de JavaScript et se faire pirater.

Vous avez l'esprit d'équipe

Lorsque vous aimez aider les autres membres de votre entreprise lorsqu'ils en ont le plus besoin, vous appréciez d'être membre d'une communauté qui s'engage à s'entraider, quelle que soit l'heure de la journée.

Cet engagement découle d'un désir inné de se dépasser pour ses collègues et ses clients.

Il est important de travailler pour une entreprise aux valeurs fortes, car cela garantit que chacun peut compter sur le soutien des autres.

5 raisons pour lesquelles les filles devraient apprendre à coder

Vous envisagez peut-être de devenir ingénieur logiciel, scientifique des données, analyste informatique ou femme d'affaires ; le codage informatique à l'aide de langages de programmation est essentiel à acquérir.

Toutefois, voici les raisons pour lesquelles l'apprentissage du code devrait figurer sur la liste des tâches à accomplir par toutes les femmes :

1. Vous prendrez le contrôle de votre carrière

Apprendre à coder, c'est prendre le contrôle du processus de décision concernant votre carrière, car cela vous donne plus de valeur sur le marché du travail.

Vous pouvez également vous assurer que les compétences en codage sont toujours pertinentes et demandées, ce qui signifie moins de crainte de changer d'emploi ou d'être licencié.

2. Vous allez défier les standards de l'industrie technologique

Le codage donne aux filles un sentiment de pouvoir sur le monde qui les entoure, et elles peuvent créer et construire leur avenir plutôt que d'attendre qu'il se produise. C'est un outil auquel tout le monde devrait avoir accès, car plus il y a de personnes qui savent coder, plus il y a de possibilités.

3. Vous garderez votre esprit actif

Vous ne serez pas coincé dans un environnement de bureau à faire la même chose encore et encore. Vous ne vous rendrez peut-être même pas compte que vous utilisez quotidiennement des compétences en codage jusqu'à ce que vous en preniez conscience.

4. Vous bénéficierez d'avantages personnels

Vous réaliserez que vos compétences sont appréciées au mérite, et non selon que vous ressemblez à un mannequin ou que vous portez du rouge à lèvres.

Vous connaîtrez la satisfaction de créer quelque chose à partir de rien et de le voir fonctionner sous vos yeux. Vous serez en mesure de gagner le respect et l'admiration de vos pairs.

5. Votre heure est venue 

Vous n'avez pas besoin d'attendre le moment idéal pour commencer à apprendre. Que vous souhaitiez un nouvel emploi ou que vous vouliez en savoir plus sur la technologie et les ordinateurs que ce qui est nécessaire à notre époque, tout le monde devrait savoir, même s'il ne s'agit que de connaissances de base... HTMLCSS, JavaScript et C++.

Les 5 principales compétences nécessaires pour devenir un excellent codeur

1. Langage de codage

Vous ne pouvez pas être un développeur ou un ingénieur logiciel sans maîtriser au moins un langage de programmation comme le JavaScript ou l'HTML. Python.

Vous devrez également comprendre comment utiliser les outils de développement essentiels tels que Git, GitHub et bien d'autres.

2. La confiance en soi

Apprendre à écrire du code peut être complexe, il faut donc être extrêmement patient. Vous devez apprendre à ignorer les distractions et à ne pas attendre que d'autres ingénieurs logiciels résolvent les problèmes techniques.

3. Compétences en communication

Les codeurs travaillent fréquemment avec des équipes qui les obligent à écrire du code pour comprendre et maintenir les autres développeurs de logiciels.

En outre, les développeurs doivent expliquer des concepts complexes à des codeurs inexpérimentés de manière relativement simple.

Les codeurs travaillent fréquemment avec des équipes qui les obligent à écrire du code pour comprendre et maintenir les autres développeurs de logiciels.

4. Reconnaître les limites de l'intelligence artificielle

Les ordinateurs ne peuvent pas penser par eux-mêmes, c'est pourquoi il faut garder cela à l'esprit. Cependant, vous devez acquérir un état d'esprit selon lequel l'ordinateur ne doit exécuter que les commandes que vous avez explicitement données.

5. Pensée critique

Comme le code ne peut pas être mesuré physiquement, vous devez apprendre à le représenter d'une manière logique.

Vous devez considérer les choses de différents points de vue et porter des jugements fascinants sur la base de ce qui peut sembler simple.

13 ressources pour les femmes qui veulent apprendre à coder

Les 13 ressources suivantes sont destinées aux femmes qui souhaitent apprendre à coder, mais elles ont été divisées en catégories afin que vous puissiez trouver rapidement ce que vous cherchez :

Formation en ligne

1. Les filles qui codent

L'enquête de l'Institute of Women's Policy Research montre que seulement 20% des jeunes femmes sont intéressées par les cours de STEM et la programmation informatique.

Cependant, lorsque vient le moment de choisir ce qu'il faut étudier et la profession à exercer, quelque chose se passe.

Girls Who Code a été créé pour briser ce cycle en fournissant aux jeunes filles les compétences techniques et la confiance en soi nécessaires pour poursuivre leur carrière dans le domaine informatique.

2. Académie des développeurs Ada

L'Ada Developers Academy est un programme de formation spécialisé et sélectif destiné aux femmes et aux personnes non conformes au genre qui souhaitent coder.

Ada donne aux femmes des cours sur Ruby on Rails, HTML, CSS, JavaScriptGit et Source Control, tout en comptant sur les sponsors pour payer l'expérience intense en classe et les stages dans l'industrie (les frais de scolarité sont donc gratuits).

3. MotherCoders

MotherCoders est une organisation à but non lucratif dont l'objectif est d'aider les femmes à entrer dans le secteur de la technologie pour y faire carrière.

L'objectif de MotherCoders est d'aider les femmes qui ont des difficultés à s'inscrire dans des programmes éducatifs à réintégrer le marché du travail, à faire progresser leur profession et à créer de nouvelles entreprises en leur proposant un programme de formation à temps partiel de neuf semaines (y compris la garde d'enfants sur place) qui leur apprend à coder des applications mobiles.

4. Académie Hackbright

La Hackbright Academy propose un programme de formation accélérée de 12 semaines destiné aux femmes, qui combine un enseignement traditionnel en classe et un travail sur des projets individuels afin de donner aux étudiantes une compréhension approfondie du génie logiciel.

5. Les filles le développent 

Girl Develop It est une autre organisation qui offre une formation abordable en matière de développement de sites web et de logiciels aux femmes de tous les États-Unis.

Girl Develop It s'efforce de donner aux femmes la confiance nécessaire pour créer leur site web et leurs applications mobiles en proposant des cours en personne et une aide de proximité.

Formation/Cours en ligne

6. Skillcrush

Chez Skillcrush, vous choisissez les compétences que vous souhaitez apprendre sur leur site Web. Apprendre le développement web, WordPress avancé, la conception web, l'analyse de données et même la rédaction pour l'internet ne sont que quelques exemples du type de cours disponibles.

Bien que le codage pour les femmes ne soit pas le seul objectif de ces programmes (environ 25% des étudiants sont des hommes), ils ont été créés pour aider les étudiantes à percer dans leur domaine de prédilection.

7. Rails Girls 

The Rails Girls est une ressource en ligne dédiée aux femmes qui veulent en savoir plus sur la technologie et faire décoller leurs idées. Apprenez les bases simples de la programmation, du dessin et du prototypage.

En outre, vous aurez accès à des guides, du matériel et des outils en ligne pour vous aider à développer vos idées, tout en vous renseignant sur les événements au cours desquels vous pourrez rencontrer des femmes partageant les mêmes idées et cherchant à percer dans le secteur des technologies.

Tutoriels

C'est aussi simple que d'aller en ligne et de chercher des instructions de codage. Cela dit, ce qui suit vous simplifie un peu la tâche en vous fournissant quelques didacticiels, afin que vous n'ayez pas à vous préoccuper de chasser en ligne :

8. Tutoriels CSS

Vous souhaitez apprendre quelques tactiques CSS afin d'améliorer vos compétences ? Tripwire a compilé une liste des leçons CSS les plus utiles pour que vous puissiez vous entraîner.

Chaque cours est axé sur vos besoins spécifiques, alors choisissez celui qui vous convient le mieux et jetez-y un coup d'œil.

9. Conquête du code Tutoriels de code

La collection de didacticiels de code gratuits de Code Conquest couvre les langages de sites Web les plus utilisés, tels que HTML, CSS, JavaScript et PHP.

Ces leçons peuvent vous aider à déterminer si une langue est la plus adaptée pour vous en vous donnant un aperçu de ses caractéristiques.

10. Code Avengers

La nature interactive et engageante des tutoriels de Code Avengers porte l'apprentissage à un niveau supérieur. Bien qu'ils ne soient pas spécifiquement destinés aux femmes, il y a beaucoup à apprendre sur la façon de coder des jeux, des applications et des sites Web en utilisant HTML, CSS, Python et JavaScript. Cette formation est disponible en plusieurs langues et ne nécessite que 12 heures pour être terminée.

11. Khan Academy

Cette organisation à but non lucratif propose aux personnes qui veulent apprendre à coder des cours vidéo étape par étape sur la programmation de dessins, d'animations et de jeux.

Vous pourrez également apprendre à créer des sites web en utilisant HTML, CSS, JavaScript et Python.

Canaux Slack/Podcast/Vidéos

Voici quelques-uns des meilleurs canaux Slack, podcasts et vidéos pour les femmes qui veulent apprendre à coder.

12. Podcasts de femmes fondatrices

Jetez un coup d'œil à cette liste des meilleurs podcasts pour les femmes qui veulent sortir du lot et créer leur société/entreprise :

Radio Startup School de Y Combinator : Ils couvrent tout ce que vous devez savoir sur la création, le financement et le développement de votre propre entreprise technologique.

Girlboss Radio: chaque épisode est une conversation avec une femme célèbre qui a réussi dans le monde de l'entreprise. Découvrez comment elles y sont arrivées et ce qu'elles ont appris en chemin.

13. Listes de lecture vidéo pour les femmes codeuses

Consultez cette liste de bonnes listes de lecture de vidéos pour vous aider dans tous vos besoins de codage, que vous souhaitiez regarder du contenu vidéo plutôt que du texte écrit :

Chemin de code: Ils traitent de l'ingénierie logicielle comme d'un domaine en constante évolution, donc si vous débutez, il ne sera peut-être pas facile de suivre.

Trouvez des mentors, acquérez de nouvelles compétences et découvrez des projets qui vous aideront à améliorer vos capacités de codage de manière plus facile et plus agréable.

WomenWhoCode: Cette playlist de films à but non lucratif, par exemple, contribue à pousser les femmes à exceller dans leurs professions technologiques.

Avec plus de 50 000 membres de 20 pays (et plus de 3 000 événements dans le monde), c'est l'endroit naturel où se rendre si vous voulez un petit coup de pouce de confiance et beaucoup d'informations.

La clé pour commencer 

La clé pour commencer votre voyage de programmation est simplement de commencer. Le premier pas est toujours le plus difficile, mais il devient plus accessible et plus agréable une fois que vous êtes en mouvement.

Si vous ne commencez jamais, comment pourrez-vous jamais accomplir quoi que ce soit ? Une fois que vous avez appris qu'il n'y a pas de barrières naturelles autres que celles que vous vous imposez, tout s'ouvre comme un vaste océan de possibilités qui n'attendent que votre exploration.

Les femmes apprennent à coder parce que le codage représente l'indépendance de pensée et d'action, l'autonomisation, l'autosuffisance, la créativité dans le cadre de contraintes, la capacité à résoudre des problèmes et la capacité à apprendre en permanence.

Le codage est devenu une compétence fondamentale, au même titre que la lecture, l'écriture, la parole ou l'écoute, qui devrait être enseignée dans toutes les écoles du monde, non pas comme un cours facultatif, mais plutôt comme une partie du programme de base, car c'est ce qu'est le codage ; c'est l'alphabétisation du 21e siècle.

Conclusion 

Les femmes peuvent trouver que le codage est une expérience passionnante et valorisante. Il serait utile que vous appreniez à coder, et cela vous ouvrira les portes de nombreuses opportunités.

Suivre un cours en ligne, comme les groupes communautaires ou trouver un mentor pour vous aider à acquérir des compétences de base en matière de codage, est la meilleure approche pour commencer.

Ne laissez rien vous empêcher d'entrer dans le secteur de la technologie afin de pouvoir réaliser vos aspirations. Ne laissez pas les idées fausses et les préjugés sexistes faire obstacle à votre réussite.

Prenez les choses en main, élaborez une stratégie et respectez-la. Les femmes codeuses sont plus que jamais nécessaires.

Donc, si vous avez la motivation et la volonté de travailler dans le secteur de la technologie, consultez ces ressources pour trouver de l'inspiration. Vous pourrez sans doute encourager d'autres femmes à poursuivre dans cette voie.

The post Why Women Should Learn How to Code and How To Get Started appeared first on Startup Oasis.

Si vous débutez, l'idée de faire le premier pas peut vous laisser étourdi et perplexe, surtout si vous n'avez aucune expérience préalable. Heureusement, il y a certaines choses que vous pouvez faire pour rendre le processus plus facile et plus réussi.

Ce guide explique comment faire progresser votre carrière en science des données en tant que femme tout en maintenant un équilibre à la fois à la maison et au travail.

Les femmes dans la science des données  

Selon une étude publiée par le Boston Consulting Group en 2020, juste 15% des data scientists sont des femmes. L'étude note que le manque de diversité est un problème important : "Les algorithmes d'IA sont vulnérables aux préjugés, c'est pourquoi leur construction nécessite l'inclusion d'un éventail diversifié de points de vue et d'expériences dans l'équipe."

Personne n'a plus confiance en soi que celui qui dispose de données. Même si vous souffrez du syndrome de l'imposteur, des données bien analysées vous donneront confiance.

Malgré certaines perceptions et certains défis technologiques traditionnels qui bloquent ou dissuadent les femmes et d'autres groupes sous-représentés d'entrer dans les domaines de la science des données et de l'analytique, L. Sam Bishop, PDG de edx Head of Analytics, exhorte les femmes à rejoindre ce domaine.

"Ce qu'il y a de plus merveilleux avec les données, c'est que les données sont un pouvoir", déclare Bishop. "Personne n'a plus de contrôle sur les données que l'individu qui les détient". "Que vous ayez le syndrome de l'imposteur ou non, des faits bien analysés vous donneront confiance en vous", explique-t-elle.

La science des données est-elle pour les femmes ?

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail. Malgré cela, beaucoup trop peu de femmes franchissent le pas. Voici pourquoi, et surtout si vous n'avez pas de connaissances techniques, vous devriez reconsidérer vos options.

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail.

Le problème majeur est que la plupart des femmes se demandent si elles sont prêtes à faire de la science des données, surtout à la première case de leur parcours d'apprentissage de la science des données. Et elles n'ont pas oublié que tout professionnel a été un jour un débutant.

Pourquoi la science des données est-elle un choix de carrière fantastique pour les femmes ?

Les promesses généralisées de rémunération élevée et de croissance de l'emploi sont les premières et les plus évidentes raisons pour lesquelles la science des données est un choix de carrière fantastique pour les femmes. Leur salaire moyen national aux États-Unis, selon Glassdoor, est de $114K, contre une moyenne générale de $31K.

En ce qui concerne la croissance de l'emploi, si l'expansion des postes ouverts depuis 2012 ne vous a pas convaincu de l'élargissement des possibilités de cette profession, considérez ce que LinkedIn en dit dans son rapport 2020 sur les emplois émergents, où la science des données est classée troisième avec un pourcentage d'augmentation de 37 %, après le professionnel de l'intelligence artificielle (74 %) et l'ingénieur en robotique.

Croissance positive de l'emploi pour les femmes en science des données

Pour commencer, vous pouvez regarder la proportion de femmes dans la tech. Selon un sondage Burtch-Works réalisé en 2020, les femmes dans la tech augmentent progressivement mais lentement. Elles n'étaient que 15% en 2018, et le ratio est passé à 17% cette année et continuera à augmenter pour atteindre 18% l'année prochaine.

Cependant, il existe encore des écarts pertinents dans le nombre de femmes dans les carrières en science des données. Ces statistiques suggèrent une présence croissante des femmes dans la science des données et le début d'un leadership dirigé par des femmes.

Il existe toutefois un besoin important de développement dans le secteur de l'informatique pour les femmes et les autres groupes minoritaires, en particulier dans les rôles de direction de niveau moyen à supérieur historiquement occupés par les hommes.

Quelle formation faut-il pour devenir une scientifique des données en tant que femme ?

Un diplôme universitaire en informatique, en technologies de l'information, en ingénierie technologique et en mathématiques vous aidera à réussir dans la profession. Toutefois, disposer d'une expertise comparable en matière de données et d'analyse commerciale est également suffisant.

Heureusement, même si vous n'avez ni diplôme universitaire ni expérience, vous pouvez réussir dans le métier de la science des données. Il existe plusieurs options d'apprentissage, notamment suivre des cours qualifiants ou s'inscrire à une formation en ligne complète couvrant tous les domaines, des statistiques à Excel en passant par SQL, Pythonet Tableau.

Vous aurez ainsi plus de chances d'obtenir un stage dans une entreprise réputée et de commencer votre carrière en science des données en partant de zéro. Peut-être que commencer en tant qu'analyste de données de premier échelon n'est pas la façon dont vous imaginiez atteindre l'emploi de vos rêves. Cependant, il se pourrait bien que ce soit la voie la plus efficace pour atteindre l'emploi de vos rêves.

4 compétences essentielles pour les femmes en science des données

Les femmes dans le domaine des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques (STEM) sont depuis longtemps une minorité. Seuls 28% des emplois dans ces domaines sont occupés par des femmes, et elles sont encore moins nombreuses à occuper des postes de direction.

Les femmes en science des données devraient considérer ce domaine aux nombreux potentiels, et non un domaine qui a fermé ses portes à la population féminine. Voici les quatre capacités vitales que toute femme souhaitant étudier la science des données ou poursuivre un changement de carrière dans ce domaine devrait maîtriser :

Confiance

Que ce soit bien ou mal, mais les femmes ont été tenues à l'écart des domaines scientifiques pendant très longtemps. Bien que les modèles féminins dans le domaine des STIM soient moins nombreux, ils existent bel et bien, et de nombreuses écoles font des efforts délibérés pour encourager l'intérêt des filles pour les STIM.

Cependant, vous devez participer aux programmes STEM de votre école. Si vous êtes à la recherche d'une nouvelle profession, le fait de connaître certaines des nombreuses femmes qui ont transformé la science pourrait vous aider à surmonter les préjugés négatifs. sur l'avenir du domaine que vous avez choisi.

Compétences en programmation

La science des données exige de passer beaucoup de temps devant un ordinateur. Si une formation sur le tas est possible, il faut avoir une connaissance de base de quelques langages de programmation courants tels que JavaScript et une certaine compréhension du langage des bases de données augmenteront vos chances de trouver un emploi dans un nouveau domaine.

Avant de se lancer dans la science des données, il convient également de comprendre les techniques et les algorithmes impliqués dans la collecte de données, tels que les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble.

Mathématiques

Si vous venez d'un secteur similaire comme la cybersécurité ou l'administration de bases de données, vos compétences en mathématiques devraient être suffisantes. Si un expert doit développer de nouveaux algorithmes, l'algèbre linéaire et quelques formes de calcul seraient la cerise sur le gâteau.

Cependant, il est également essentiel d'avoir une bonne maîtrise de l'analyse commerciale. Si vous avez regardé Google Analytics, vous verrez si les chiffres avaient un sens pour vous ou non. Si ce n'est pas le cas, il est fortement conseillé d'obtenir des informations de base avant d'aller plus loin.

Éducation

Une solide formation dans un domaine connexe tel que l'informatique pourrait vous aider à obtenir des offres d'emploi en science des données, et l'obtention d'une formation universitaire est votre meilleur atout. De nombreux professionnels de la science des données sont titulaires d'un master, et certains d'entre eux d'un doctorat.

Un baccalauréat dans des domaines STEM comme l'informatique, les sciences physiques, les statistiques ou les mathématiques est idéal pour une personne intéressée à poursuivre un master en science des données. De la même manière, la plupart des solutions d'apprentissage automatique sont comparables.

Quelle que soit la voie que vous choisirez, il n'y a plus lieu d'avoir peur des professions STEM dominées par les hommes puisque la rémunération et la satisfaction professionnelle sont excellentes, même si elles sont un peu plus abruptes pour les femmes. La science des données offre la sécurité, le plaisir et le potentiel d'une rémunération importante.

Combien gagne un analyste de données ?

Glassdoor et PayScale ont eu la gentillesse de fournir quelques informations. Si vous commencez votre carrière en science des données, votre rémunération sera d'environ $57 000 (salaire annuel médian de $68 000 et prime moyenne de $4 705).

Mais si vous êtes basé au Royaume-Uni, le salaire médian des analystes de données ayant moins d'un an d'expérience est de 23 870 £. Si vous êtes un analyste de données chevronné avec 1 à 4 ans d'expertise, votre salaire annuel sera de 25 853 £. Il semble donc que le métier d'analyste de données puisse en valoir la peine.

Comment devenir un scientifique des données en huit étapes simples

Il existe de nombreuses façons de devenir un scientifique des données. Bien qu'il s'agisse généralement d'un domaine de haut niveau, les data scientists ont traditionnellement été bien éduqués, avec des diplômes en mathématiques, en statistiques et en informatique, entre autres disciplines. Cette situation a toutefois commencé à changer.

Chaque personne souhaite apprendre à devenir un expert en science des données. Peut-être pas tout le monde au sens propre, mais il s'agit incontestablement de la profession la plus souhaitable en science des données aujourd'hui, car la demande pour cette profession ne cesse d'augmenter.

Les scientifiques des données sont autonomes et efficaces, donc si vous voulez en être un, vous vous demandez probablement quelles sont les responsabilités d'un scientifique des données, comment acquérir les compétences nécessaires pour postuler à des emplois, et si la rémunération salariale répondra à vos exigences. Cependant, voici les huit étapes faciles à suivre pour devenir un scientifique des données : 

Développer les bonnes compétences en matière de données

Si vous n'avez pas d'expérience dans le domaine des données, vous pouvez tout de même atteindre la maîtrise de la science des données ; cependant, vous devrez acquérir un bagage approprié pour poursuivre une carrière en science des données. Un scientifique des données est un poste de haut niveau et critique qui nécessite des connaissances approfondies dans de nombreux domaines.

Il est essentiel d'avoir une base solide de connaissances avant de se spécialiser dans une discipline spécifique. Les mathématiciens, les ingénieurs, les statisticiens, l'analyse des données, la programmation et l'informatique ne sont que quelques-unes des possibilités. Certains Data Scientists ont commencé leur carrière dans la finance et le dépistage du baseball avant de faire la transition vers le domaine des statistiques.

Quel que soit le domaine par lequel vous commencez, assurez-vous qu'il couvre les bases : Python, SQL et Excel. Ces compétences seront essentielles pour traiter et organiser les données non traitées. Il n'est pas inutile d'avoir un peu d'expérience dans les domaines suivants Tableauun programme que vous utiliserez fréquemment pour créer des visualisations.

Gardez les yeux ouverts sur les moyens de vous aider à adopter l'état d'esprit d'un scientifique des données ; plus cette formation vous permet de travailler avec des données, plus il vous sera facile de progresser.

Apprendre les principes fondamentaux de la science des données

un programme de science des données ou Bootcamp Il n'existe peut-être pas de meilleur moyen d'apprendre ou d'améliorer les fondamentaux de la science des données. Vous apprendrez les bases de la collecte et du stockage des données, de leur analyse et de leur modélisation, ainsi que de leur visualisation et de leur présentation à l'aide de tous les outils de la boîte à outils de la science des données, y compris des applications spécialisées comme Tableau et PowerBI, entre autres.

Vous devriez être en mesure de développer des modèles qui analysent le comportement et prédisent des inconnues en Python et R et de reconditionner les informations dans des formats conviviaux à la fin de votre programme.

Des diplômes avancés sont souvent exigés pour les postes en science des données. Parfois, ce n'est pas négociable, mais comme la demande dépasse l'offre, les preuves sont de plus en plus visibles.

En d'autres termes, les preuves des capacités requises l'emportent généralement sur les simples titres de compétences. Il devient de plus en plus évident pour les responsables de l'embauche que la maîtrise d'un sujet n'a pas à être démontrée de manière traditionnelle.

Apprendre les langages clés pour la science des données

Les spécialistes des données utilisent divers outils et programmes spécialisés conçus spécialement pour le nettoyage, l'analyse et la modélisation des données. Outre les programmes Excel de base, les spécialistes des données doivent maîtriser un langage de programmation statistique tel que Python, R ou Hive et des langages d'interrogation tels que SQL.

RStudio Server est l'un des outils les plus importants pour un scientifique des données, car il fournit un environnement de développement basé sur un serveur pour l'utilisation de R. Un autre outil populaire est Jupyter Notebook, qui inclut la modélisation statistique, les visualisations de données, les capacités d'apprentissage automatique et bien plus encore sous forme de code source libre.

L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans la science des données, qui fait appel à l'intelligence artificielle pour apprendre aux systèmes à apprendre et à s'améliorer sans être explicitement programmés.

La technologie et les types d'outils utilisés dans l'apprentissage automatique sont déterminés dans une large mesure par l'application - par exemple, si vous formez un ordinateur à reconnaître des images ou à identifier des tendances à partir de messages sur les médias sociaux.

En fonction de leurs objectifs, les spécialistes des données peuvent choisir parmi différents outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.

Travaillez sur des projets de science des données pour développer vos compétences pratiques en la matière.

Une fois que vous vous serez familiarisé avec les langages de programmation et les outils numériques utilisés par les scientifiques des données, vous pourrez commencer à en faire bon usage en mettant en pratique vos nouvelles compétences et en les étendant encore davantage.

Assumez des tâches qui combinent plusieurs talents, comme l'utilisation d'Excel et de SQL pour gérer et interroger des bases de données, de Python et de R pour analyser des données à l'aide de méthodes statistiques, construire des modèles qui analysent le comportement et fournissent de nouvelles informations, et utiliser l'analyse statistique pour prévoir des inconnues.

Au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec le processus, essayez d'aborder plusieurs phases, en commençant par l'étude de l'entreprise ou du secteur du marché et en terminant par la collecte, le nettoyage et le test des données afin de maximiser leur utilité.

Enfin, vous avez la possibilité de créer vos algorithmes pour interpréter et modéliser ces informations, qui peuvent être regroupées dans des représentations ou des tableaux de bord simples avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir et effectuer des recherches. Vous pouvez également vous entraîner à faire une présentation de vos recherches afin de renforcer vos compétences en communication.

Vous voudrez également vous entraîner à travailler avec différents types de données, notamment du texte, des données structurées, des photos, du son et même des vidéos. Chaque secteur utilise son propre ensemble distinct de données pour faciliter la prise de décisions par des cadres mieux informés.

Vous devez connaître les principes d'autant de types que possible, car vous vous concentrerez probablement sur un ou deux types seulement en tant que scientifique des données en activité. Cependant, si vous débutez et développez vos compétences, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux d'autant de sortes que possible.

La gestion de projets plus complexes vous donnera l'occasion d'expérimenter une variété d'applications de données. Une fois que vous aurez maîtrisé l'analyse descriptive, vous serez dans la meilleure position pour utiliser des techniques statistiques plus complexes telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage machine (ML) pour prédire des événements futurs ou même produire des recommandations.

Développer des visualisations et s'entraîner à les présenter

Utilisez des programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ou Infogram pour vous entraîner à créer vos visualisations à partir de zéro. Trouvez la meilleure technique pour permettre aux données de parler d'elles-mêmes en vous exerçant avec des plateformes comme celles-ci.

Même à ce stade, Excel est utile : si l'idée fondamentale des feuilles de calcul - fusionner des données dans leurs cellules pour réaliser des calculs ou des graphiques - est simple, Excel s'est avéré très précieux après plus de 30 ans et est presque incontournable dans le monde de la science des données.

La création de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Lorsqu'il s'agit de s'exprimer, chacun a ses limites. La capacité à s'exprimer sans être trop direct est une compétence de communication essentielle qui peut être naturelle pour vous mais qui peut être améliorée par la pratique. Commencez par un ami seul ou même votre animal de compagnie avant de passer à une situation de groupe si nécessaire.

Créer de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez également utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Créez un portfolio pour mettre en valeur vos compétences en science des données.

L'étape suivante consiste à créer un portfolio soigné qui vous permettra d'obtenir l'emploi de vos rêves après avoir effectué vos recherches préliminaires, suivi une formation et mis en pratique vos nouvelles compétences en constituant un excellent portfolio rempli de projets.

Votre portfolio est peut-être l'aspect le plus crucial de votre recherche d'emploi. Le Data Science Bootcamp de BrainStation, par exemple, est conçu pour fournir un programme d'études basé sur des projets qui aide les étudiants à construire un portefeuille impressionnant de réalisations concrètes. C'est l'une des méthodes les plus efficaces pour se faire remarquer sur le marché du travail.

Envisagez d'inclure vos projets GitHub lorsque vous postulez pour un emploi de scientifique des données à (ou à la place de) votre site Web. Tout en améliorant simultanément votre profil dans un réseau public, GitHub affiche rapidement votre processus, votre travail et vos résultats.

Mais ne vous arrêtez pas là. Votre portfolio est l'occasion de démontrer vos capacités de communication et de montrer que vous ne vous contentez pas de calculer des chiffres.

Il est également avantageux d'exposer une variété de méthodes car la science des données est un vaste domaine, ce qui implique qu'il existe de nombreuses façons d'aborder un problème et de nombreuses stratégies que vous pouvez mettre sur la table.

Vous devez compléter vos données par un récit convaincant et montrer comment vous tentez de résoudre les problèmes que vous avez identifiés afin que l'employeur comprenne votre valeur. Plutôt que de présenter votre code de manière isolée, GitHub vous permet de le contextualiser dans un contexte plus large, ce qui le rend plus facile à comprendre.

Lorsque vous postulez à un poste particulier, ne soumettez pas l'ensemble de votre travail. Ne mettez en avant que quelques éléments parmi l'ensemble de vos travaux afin de montrer l'éventail de vos capacités tout au long du processus de science des données - en partant d'un ensemble de données simple, en identifiant un problème, en nettoyant le désordre, en développant un modèle et en trouvant une réponse.

Améliorez votre profil en ligne

Un projet bien exécuté que vous réalisez vous-même peut être un moyen fantastique de mettre en valeur vos compétences et d'impressionner les responsables potentiels du recrutement. Choisissez un sujet qui vous intéresse vraiment, posez une question à son sujet et essayez d'y répondre par des faits.

Vous pouvez également présenter votre travail sur GitHub. Documentez votre expérience et révélez vos résultats, représentés graphiquement avec une explication directe de votre procédure, en mettant en valeur vos compétences techniques et vos idées.

Pour aider un employeur à comprendre votre valeur, incluez un récit convaincant qui détaille les questions que vous avez abordées - en mettant en évidence votre processus et les mesures créatives que vous avez prises pour que l'employeur vous comprenne.

Une autre excellente façon de démontrer votre intérêt pour la communauté, de montrer vos compétences en tant que scientifique des données potentiel et d'étendre vos connaissances et votre rayonnement est de devenir membre d'un réseau de science des données en ligne comme Kaggle.

Postulez à des emplois pertinents de scientifique des données

Il existe plusieurs responsabilités dans le domaine de la science des données. Les personnes qui ont acquis les capacités fondamentales se spécialisent dans des sous-disciplines particulières, comme les ingénieurs de données, les analystes de données, l'intelligence artificielle ou les ingénieurs en apprentissage automatique.

Cherchez à savoir ce que l'entreprise valorise, ce sur quoi elle se concentre, et si cela correspond à vos compétences, vos objectifs et vos projets. N'oubliez pas non plus que des villes comme Boston, Chicago et New York connaissent une pénurie de talents techniques ; les opportunités sont donc nombreuses.

Les meilleurs emplois en science des données

Étant donné que les scientifiques des données travaillent dans de nombreux domaines et disciplines, les tâches qu'ils peuvent accomplir sont désignées sous une variété de noms, qui incluent :

• Spécialiste des données
• Analyste de données
• Architecte des données
• Ingénieur en données
• Statisticien
• Analyste commercial
• Chercheur
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Analyste quantitatif

Il existe plusieurs autres postes, et ils continueront de croître à mesure que la science des données gagne en popularité. La bonne nouvelle est que les postes mentionnés ci-dessus font l'objet d'une forte demande. Si vous disposez d'une expertise et d'une expérience en science des données, vous bénéficiez d'un avantage certain en matière de croissance professionnelle et d'avancement de carrière.

Le domaine de la science des données a besoin de vous

Bien sûr, la science des données est une carrière fantastique pour les femmes n'est pas la seule raison pour laquelle elle pourrait être attrayante pour vous. Le domaine de la science des données et la base de la prise de décision, tant dans les entreprises que dans le secteur privé, sont des éléments essentiels de l'économie. IA (intelligence artificielle) peut encore améliorer la présence féminine, principalement parce qu'elle est très importante.

Ainsi, plus il y a de perspectives différentes dans une équipe, mieux c'est. Apprenez avec curiosité et optimisme, et n'ayez pas peur de faire des erreurs en cours de route. Travaillez dur, faites toujours de votre mieux, et les choses viendront naturellement.

The post Women in Data Science: A Guide To Successfully Advancing Your Career appeared first on Startup Oasis.