Selon l'indice de la communauté de programmation TIOBE, le langage de programmation Python est actuellement en première position depuis sa création en 2001. La recherche d'informations sur cet excellent langage sur Google est de plus en plus fréquente, et on parvient à découvrir les faits qui comparent Python à d'autres langages. Alors, quel est le secret de son succès ?

Langage de programmation Python

Python est un puissant langage orienté objet qui peut être utilisé dans divers contextes. Cela n'implique pas nécessairement qu'il puisse être utilisé pour tous les usages ou toutes les variétés d'applications, mais cela le rend très polyvalent.

Par conséquent, de nombreux programmeurs expérimentés choisissent le langage de codage python comme outil privilégié lorsqu'il n'est pas essentiel de savoir dans quelle langue ils écrivent. Il est simple à utiliser, ne demande que peu de temps à maîtriser et fonctionne sur presque toutes les plates-formes, y compris les systèmes Windows, OS X, Linux et Unix.

Langage de programmation Python fait partie des secteurs centrés sur les données, idéal pour les projets Big Data ou AI/ML. Python peut être le langage de script parfait à apprendre si vous vous intéressez aux technologies de pointe comme l'intelligence artificielle.

De nombreux programmeurs expérimentés choisissent le langage de codage python comme outil privilégié lorsqu'il n'est pas essentiel de savoir dans quelle langue ils écrivent.

Le langage de programmation Python est également utilisé pour l'automatisation et les scripts, la gestion des systèmes et de nombreuses nouvelles applications Web. La version 3.x de Python est la plus récente, bien que Python 2.x et les versions précédentes soient toujours supportées. Les bibliothèques Python étaient initialement lentes à supporter la 3. x, la 2. x est toujours utilisée aujourd'hui.

Cependant, la plupart des bibliothèques supportent aujourd'hui les deux versions. Étant donné que la version 3.x est plus récente et offre plus de fonctionnalités, il est préférable de l'utiliser, à moins qu'il n'y ait une raison impérieuse d'utiliser la version 2.x. Python est un langage de programmation polyvalent, de haut niveau, intrinsèquement interprété et orienté objet. Cela implique ce qui suit :

• Interprété : Le fichier source est traité par un interprète python en temps réel. Les lignes de code sont lues une par une et exécutées selon les instructions. Python, comme Perl et PHP, ne nécessite pas de compiler votre programme d'application avant de l'exécuter. Il n'est donc pas nécessaire d'utiliser un compilateur. Au lieu de compiler les fichiers sources en fichiers de classe avec un compilateur, vous exécutez un fichier .py. La compilation du code d'octet Python est automatique et imperceptible.
• De haut niveau : Le langage de programmation Python utilise une syntaxe simple et lisible qui est ensuite traduite dans un langage de bas niveau, puis exécutée sur l'unité de traitement principale (CPU) de l'ordinateur. Un langage de haut niveau est conçu pour être utilisé par un développeur, et le code écrit est interprété dans un langage de bas niveau. Python est comme C++ ou Java en ce sens qu'il doit d'abord être traité avant d'être exécuté. Cela renforce la portabilité de Python - il peut fonctionner sur presque tout type d'ordinateur sans modifications substantielles.

• A usage général : Python peut être utilisé pour presque tout. Il peut être utilisé dans presque tous les domaines pour diverses activités. Python fonctionne bien, qu'il s'agisse d'exécuter des opérations à court terme comme les tests de logiciels ou le développement de produits à long terme qui nécessitent une planification de la feuille de route. Il est applicable dans tous les domaines et possède un large éventail d'applications. Son potentiel est illimité. Il séduit les développeurs de logiciels et les experts de diverses disciplines, notamment les mathématiques, l'analyse de données, les sciences, la comptabilité et l'ingénierie des réseaux. De plus, il séduit les jeunes adultes car il s'agit d'un langage de programmation simple à apprendre.
• Orienté objet - Avec cette approche de la programmation, vous aurez une bonne compréhension de l'écriture du code et de la construction d'un code hautement structuré. L'approche orientée objet de la résolution de problèmes considère les problèmes en termes de classes et d'objets. Ensuite, les programmes informatiques complexes sont construits à partir d'objets plus petits pour former. Python possède à la fois des paradigmes orientés objet et procéduraux. Il prend également en charge un style de programmation procédural. Les possibilités s'ouvrent lorsque l'on considère que la POO n'est que l'une d'entre elles. Vous pouvez amener la programmation Python à un niveau supérieur en adoptant une approche orientée objet. Les développeurs peuvent utiliser des modèles de code réutilisables pour minimiser la redondance dans les projets de programmation.

Développeur Python

Un développeur Python crée un logiciel en fonction des besoins d'un projet. Il développe des apps, des frameworks, des outils, des sites web, des applications, Solutions basées sur l'IAet d'autres solutions.

Les développeurs Python sont très adaptables et peuvent apporter une valeur ajoutée significative à divers projets. Cela est dû à la flexibilité du langage, qui peut aider à la mise en place d'un large éventail de solutions numériques. Cependant, les services de développement python sont très recherchés dans le secteur technologique en raison des nombreuses possibilités qu'ils offrent.

Où le langage Python est utilisé

Python est un langage qui peut être utilisé à des fins très diverses. Python est utilisé dans divers secteurs, notamment la finance, la santé et l'industrie. La première chose qui vient à l'esprit lorsqu'on considère les façons les plus courantes d'utiliser Python est de créer des applications web, mobiles et de bureau et de les tester. En général, Python excelle dans les domaines suivants :

• Scripting
• Développement d'applications Web
• Programmation de bases de données
• Science des données
• Prototypage rapide

Python est polyvalent et l'un des langages de programmation les plus populaires pour diverses tâches de programmation fonctionnelle, ce qui contribue à sa croissance rapide. Le scriptage shell multiplateforme, l'automatisation rapide, le développement web essentiel, l'analyse et la visualisation de données, l'IA et le ML en sont quelques exemples.

Les spécialistes utilisent fréquemment Python pour atteindre des objectifs variés dans divers domaines. Voici les domaines les plus courants dans lesquels les individus doivent effectuer des activités connues, répétitives et inintéressantes : afficher, copier, renommer et télécharger des fichiers vers un serveur, télécharger des sites Web ou analyser des données. L'automatisation, entre autres, peut vous aider à améliorer vos performances.

Au lieu de cela, un script Python peut être utilisé pour tout automatiser. En outre, il n'est pas nécessaire d'être un développeur de logiciels pour utiliser Python. Ce langage permet l'analyse et la visualisation des données. Il contient un écosystème avancé qui aide les scientifiques des données à effectuer des calculs numériques compliqués.

Voici pourquoi les gens aiment la programmation Python

Si vous êtes novice en programmation et que vous vous demandez si vous devez commencer par Python, voici un bref aperçu de ce que les développeurs de logiciels et autres spécialistes aiment dans ce langage. langage de programmation et quelques conseils sur la façon de l'intégrer.

1. Facile à apprendre et à mettre en œuvre

Python est un langage facile à utiliser et à apprendre pour les débutants. C'est l'un des langages de script les plus conviviaux car il possède une syntaxe simple et aucun concept problématique, se concentrant sur le langage naturel.

Le code de Python permet d'écrire des programmes et de les exécuter plus rapidement que d'autres langages de programmation, car il est simple à apprendre et à utiliser. Dans les années 1990, lorsque Guido van Rossum a créé Python, il s'est assuré qu'il était destiné à être un langage polyvalent.

Sa simplicité et sa syntaxe élégante le rendent facile à lire et à comprendre, même pour les développeurs novices, ce qui est l'une des principales raisons de sa popularité. Python est un langage interprété populaire qui séduit de nombreux développeurs, et il est facile de modifier la base de code puisqu'il s'agit d'un langage interprétatif.

2. Une communauté Python mature et solidaire

Le langage de programmation Python existe depuis près de trois décennies maintenant, ce qui est suffisant pour qu'une communauté de programmeurs mûrisse et se développe correctement afin de satisfaire les développeurs novices et experts.

Il existe de nombreux documents, guides et didacticiels vidéo pour Python que tout le monde peut utiliser, du novice à l'expert, quel que soit son niveau d'expérience ou son âge. Python est le langage le plus populaire pour les cours d'introduction à l'informatique, car il s'agit d'un langage de programmation de haut niveau utilisé dans les projets de recherche approfondie.

Les personnes qui apprennent la science des données sont constamment guidées par la communauté. Tout langage de programmation qui manque d'assistance aux développeurs ou de documentation ne se développera pas beaucoup. Mais Python, en revanche, n'a pas de tels problèmes car il existe depuis longtemps.

La communauté des développeurs python se trouve être l'une des communautés de langages de programmation les plus actives et les plus dynamiques sur Internet. Cela implique que si quelqu'un a des problèmes avec le langage python, il peut obtenir de l'aide de divers programmeurs python, du novice à l'expert, au sein de la communauté.

3. Langage de programmation de premier choix

Python est un langage populaire pour de nombreux développeurs de logiciels et étudiants car il est très demandé sur le marché du développement de logiciels. Les étudiants et les développeurs de logiciels sont impatients d'apprendre un langage très demandé. Python est sans aucun doute le langage de script le plus utilisé dans le monde technologique d'aujourd'hui.

Python est un élément essentiel des cours de certification en science des données. C'est un langage de programmation populaire parmi les ingénieurs logiciels et les étudiants en science des données. C'est un langage de programmation qui peut offrir de nombreuses et excellentes perspectives d'emploi aux étudiants. Cependant, en raison des nombreuses possibilités offertes par Python, on peut poursuivre de nombreuses carrières et on ne sera confiné à aucune.

4. La flexibilité de Python

Python est tellement extensible qu'il permet au développeur d'explorer de nouvelles idées. Une personne qui maîtrise la programmation python peut non seulement créer des choses similaires, mais aussi tenter de créer quelque chose de différent avec le logiciel python.

Python est un élément essentiel des cours de certification en science des données. C'est un langage de programmation qui peut offrir de nombreuses et excellentes perspectives d'emploi aux étudiants.

Python ne limite pas les développeurs à créer n'importe quel programme d'application. Les autres langages de programmation n'offrent pas la liberté et l'adaptabilité de Python par le simple apprentissage d'un langage.

5. Beaucoup de bibliothèques et de cadres de travail

Python dispose d'un grand nombre d'excellentes bibliothèques que vous pourrez utiliser dès le premier cycle de développement, grâce à son parrainage par les entreprises et à sa vaste communauté enthousiaste. De nombreuses solutions de médias en nuage offrent une compatibilité multiplateforme grâce à des outils de type bibliothèque standard Python, ce qui peut être utile.

Des bibliothèques comme nltk pour NLP (traitement du langage naturel) ou scikit-learn pour les applications d'apprentissage automatique sont également disponibles, chacun avec un objectif spécifique. Il existe plusieurs cadres et bibliothèques en langage Python, tels que :

• SciPy pour les applications d'ingénierie, les sciences et les mathématiques
• matplotib pour tracer des diagrammes et des graphiques
• NumPy pour le calcul scientifique
• BeautifulSoup pour l'analyse syntaxique HTML et XML
• Django pour le développement web côté serveur

6. Soutien d'entreprises partenaires de renom

Lorsqu'un sponsor commercial soutient un langage de programmation, celui-ci se développe plus rapidement. Par exemple, PHP est soutenu par Facebook, Java par Oracle et Sun, Visual Basic et C# par Microsoft, etc. Python est largement soutenu par Facebook, Amazon Web Services et Google.

Python est un langage standard pour Google depuis 2006, et l'entreprise l'a utilisé dans une variété d'applications et de plateformes. Google a investi beaucoup de temps et d'argent dans la formation et le succès du langage Python.

Ils ont également mis en place un site spécial pour Python, exclusivement destiné à son utilisation. Le nombre d'outils de support et de documentation pour le langage python ne cesse d'augmenter chez les ingénieurs en logiciels.

7. Python est de plus en plus utilisé dans le milieu universitaire

Ce langage est désormais utilisé comme langage de programmation fondamental dans les écoles et les universités en raison de son large éventail d'applications en intelligence artificielle, en apprentissage profond, en science des données et dans d'autres domaines.

Il est également devenu un élément indispensable du secteur du développement, aucune école ou université ne pouvant se permettre de ne pas l'enseigner. Par conséquent, il attire davantage de développeurs et de programmeurs python sur le marché, ce qui favorise sa croissance et sa popularité.

8. Automatisation

Python peut être d'une grande aide dans l'automatisation des activités car plusieurs outils et modules sont accessibles, rendant les choses beaucoup plus pratiques. Il est incroyable de découvrir qu'en utilisant simplement les instructions Python requises, on peut facilement atteindre un niveau expert d'automatisation.

Python est également l'outil le plus efficace pour améliorer les performances de l'automatisation des tests logiciels. On sera surpris de voir à quel point il faut moins de temps et moins de lignes pour écrire des algorithmes pour les outils d'automatisation.

9. Versatilité, efficacité, fiabilité et rapidité

Les développeurs Python vous diront que Python est rapide, efficace et plus fiable que la plupart des langages contemporains. Python peut être utilisé dans n'importe quel scénario sans subir de perte de performance, quelle que soit la plate-forme sur laquelle on travaille.

Une autre excellente chose concernant la flexibilité du langage Python est qu'il peut être utilisé dans diverses plates-formes, y compris les applications mobiles, les programmes de bureau, le développement Web, la programmation matérielle, etc. La flexibilité de Python le rend plus attrayant car il a de nombreuses applications.

10. Big Data, apprentissage automatique (ML) et informatique en nuage (cloud computing)

L'apprentissage automatique, le cloud computing et le big data sont tous des tendances technologiques informatiques brûlantes en ce moment, qui ont aidé de nombreuses entreprises à faire la transition et à améliorer leurs opérations et leurs flux de travail.

Python est le célèbre langage de programmation de la science des données et de l'analytique, après le langage de programmation R. C'est un choix populaire pour la science des données en raison de son large éventail d'applications, notamment la factorisation et l'organisation de données exploitables. Le langage python est utilisé par de nombreuses charges de travail de traitement des données dans l'entreprise.

Ceci, en plus des milliers de projets d'apprentissage automatique qui utilisent des bibliothèques python telles que TensorFlow pour les réseaux neuronaux et OpenCV pour la vision par ordinateur, démontre la popularité de Python parmi les scientifiques des données.

Conclusion : Comment le langage de programmation Python améliore le monde de la technologie

La flexibilité de Python peut vous aider à faire avancer rapidement votre équipe d'ingénierie des données en vous permettant d'utiliser le langage pour toutes les activités qui doivent être réalisées. La popularité de Python pour l'extraction, la transformation et le chargement de données s'est accrue en raison de son accès à de nombreuses bibliothèques et de sa simplicité d'utilisation.

En vérité, de nombreux développeurs de données choisissent Python plutôt que des solutions ETL pour ces fonctions car il est plus adaptable et plus efficace. Enfin, Python a une grande variété d'applications dans l'ingénierie des données car il permet la mise en œuvre et la gestion de nombreuses technologies contemporaines et de pointe.

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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.

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Cependant, dans cet article, nous allons commencer par discuter de ce qu'est un bootcamp de codage, pourquoi un bootcamp de codage est essentiel, et comment choisir un bootcamp de codage gratuit. Ensuite, nous verrons pourquoi vous avez besoin d'un bootcamp de codage, combien vous pouvez gagner après le bootcamp, et 15 des meilleurs bootcamps de codage gratuits en ligne pour vous perfectionner.

Qu'est-ce qu'un camp d'entraînement au codage ?

En réponse à la demande massive de personnes possédant des compétences complètes en matière de développement web, les cours de formation au codage se présentent sous différentes formes et tailles. Il s'agit d'un cours court et intense conçu pour vous donner les compétences fondamentales dont vous avez besoin pour accéder à un emploi de développeur ou de programmeur. Supposons que vous ayez récemment reçu une offre de l'une des plus grandes entreprises du pays, et qu'elle envisage de vous recruter immédiatement pour un projet.

Il s'agit d'un cours court et intensif conçu pour vous donner les compétences fondamentales dont vous avez besoin pour accéder à un emploi de développeur ou de programmeur.

Vous avez peu d'expérience avec les technologies utilisées dans un projet, mais vous n'êtes pas sûr que vos connaissances en programmation soient suffisantes pour mener à bien ce projet. En un mot, vous avez peu de temps et beaucoup à apprendre. C'est là qu'intervient le camp d'entraînement au codage. Les camps d'entraînement au codage vous permettent d'apprendre uniquement les aspects essentiels de la programmation et d'autres compétences techniques.

Les compétences enseignées dans les camps d'entraînement au codage correspondent aux tendances technologiques du monde réel et de l'industrie. Cela signifie que vous pouvez immédiatement appliquer vos compétences à un niveau professionnel et impressionner votre chef d'équipe. Cependant, un coding bootcamp est très différent des cours de développement web. Au lieu de se concentrer sur une compétence particulière, ils cherchent à vous enseigner de nombreuses compétences pour vous donner une connaissance pratique de la programmation.

Pourquoi les camps d'entraînement au codage sont-ils importants ?

Avec une telle pression sur le monde numérique, la demande de besoins technologiques augmente presque chaque jour. Les entreprises sont confrontées à une concurrence féroce, et il faut innover en permanence pour opérer dans ce domaine. Cependant, il est essentiel d'être à jour avec les dernières technologies. tendances technologiques.

Les compétences qui sont très demandées aujourd'hui pourraient ne plus être pertinentes à l'avenir. C'est pourquoi les bootcamps offrent un démarrage rapide pour un nouveau parcours professionnel que vous avez choisi.

Ils aident les gens à effectuer une transition sans heurts et les préparent à se lancer dans des projets concrets. Les bootcamps sont rapides et se concentrent uniquement sur les compétences essentielles dans le monde réel de la technologie.

Comment choisir un camp d'entraînement au codage gratuit ?

Il y a de nombreux facteurs à prendre en compte avant de décider quel camp d'entraînement gratuit au codage choisir. La plupart de ces bootcamps se résument à votre objectif personnel. Voici les facteurs à prendre en compte avant de déterminer le bootcamp gratuit à choisir :

Langue

HTML, CSS, JavaScript, Ruby, et plus encore sont les différents langages de développement web que vous pouvez considérer avant de décider du camp d'entraînement au codage gratuit à choisir.

Prenez votre temps pour comprendre si vous voulez travailler sur le front-end ou le back-end des sites.

Format

Ce n'est pas parce que de nombreux cours d'initiation au codage sont proposés gratuitement en ligne que vous devez accepter une qualité inférieure. Si vous remarquez que les tutoriels vidéo ne vous aident pas, vous pouvez bénéficier d'un camp d'entraînement qui offre une approche plus pratique. Certains proposent du matériel pédagogique à parcourir, tandis que d'autres s'attachent à vous faire coder immédiatement. Il est donc essentiel de déterminer ce qui est le mieux adapté à votre style d'apprentissage.

Combien pouvez-vous gagner après le Bootcamp ?

Le fait est que vous pouvez acquérir autant de compétences que vous le souhaitez grâce au bootcamp. En fait, en tant que nouveau programmeur, vous êtes susceptible d'obtenir un salaire d'environ $60k - $70k après avoir rejoint un camp d'entraînement de projet.

Jetons donc un coup d'œil aux meilleurs cours d'initiation au codage gratuits disponibles aujourd'hui.

Les 15 meilleurs cours d'initiation au codage gratuits en ligne pour vous perfectionner

1. Codecademy

Codecademy est l'endroit idéal pour lancer votre nouvelle carrière en seulement 12 semaines. Codecademy est un camp d'entraînement en ligne qui utilise une formule d'enseignement fondée sur l'approche "apprendre en faisant". Il offre une expérience d'enseignement inestimable aux développeurs en herbe. Codecademy offre des cours gratuits et a différents cours pour le développement de logiciels, la science des données et le développement de jeux.

Une fois que vous aurez terminé leurs programmes pour débutants en HTML, CSSet Ruby, vous pouvez passer à leur programme intermédiaire en PHP, Ruby on Rails et les frameworks React, p5.js, Node.js et AngularJS 1.X.

En fait, en tant que nouveau programmeur, vous êtes susceptible d'obtenir un salaire d'environ $60k - $70k après avoir rejoint un camp d'entraînement de projet.

2. CodeOp

CodeOp propose des cours d'initiation au codage gratuits pour les personnes transgenres, les femmes et les personnes non conformes au genre qui cherchent à acquérir les compétences nécessaires pour prospérer dans le monde numérique compétitif et créer un environnement d'apprentissage confortable pour les étudiants. Cependant, le camp d'entraînement CodeOp se concentre sur l'assistance et le mentorat des étudiants grâce à des classes de petite taille.

Le camp d'entraînement CodeOp est divisé en ateliers en direct sur le HTML, le CSS et les technologies de l'information. JavaScriptpour les débutants et les étudiants de niveau avancé.

3. Cours de développement Web pour débutants de CareerFoundry

Le bootcamp de CareerFoundry est un moyen idéal pour démarrer une nouvelle carrière dès le départ. Le programme ne dure que 120 heures, et il est entièrement basé sur des projets pratiques où vous développez votre site Web à partir de zéro. Vous serez initié à tous les cours d'introduction importants sur les technologies frontales.

Il s'agit de créer des pages web à l'aide du langage HTML, de les styliser à l'aide de CSS et de JavaScript afin de leur donner vie grâce à des fonctionnalités.

4. UpSkill

Vous êtes à la recherche d'un bootcamp en ligne gratuit et aussi complet que possible ? UpSkill est un cours essentiel de développeur web entièrement gratuit, qui comprend 197 leçons.

Dans ce programme, vous vous familiariserez avec HTML, Ruby et CSS, puis vous vous concentrerez sur de nombreux projets pratiques de programmation à l'aide d'une série d'outils et de cadres. Cependant, cette école propose un programme JavaScript Basics Bootcamp et de nombreux cours gratuits et payants à temps plein également.

5. Académie des développeurs Ada

L'Ada Developer Academy est assez similaire à CodeOp. Il s'agit d'une école à but non lucratif dont l'objectif est de faire tomber les barrières qui empêchent les femmes et les adultes non sexistes de s'épanouir dans la technologie dans le monde numérique réel.

Leur camp d'entraînement au codage en ligne gratuit prépare les étudiants au marché du travail en leur apprenant à écrire du code. Connaître le développement de logiciels et savoir communiquer le développement web avec les autres est la clé que beaucoup de bootcamps négligent.

Outre l'apprentissage de compétences en programmation comme Python, HTML et SQL, l'Ada Developers Academy offre à ses étudiants une formation en matière de défense des intérêts dans le domaine des technologies, comme la diversité et l'inclusion, les projets de défense des intérêts et le leadership. Ces compétences sont essentielles dans la sphère de la tech et dans l'environnement de l'entreprise, ainsi que dans le travail lui-même.

6. FreeCodeCamp

La plateforme d'apprentissage en ligne FreeCodeCamp fait comme son nom l'indique, en proposant de multiples bootcamps de codage gratuits en ligne. Cela peut aller d'une certification en conception Web réactive à interface de programmation d'application (API) et Microservice, les bibliothèques de développement front-end et l'apprentissage automatique (ML) avec Python.

FreeCodeCamp est également utile aux développeurs web en herbe, et il propose des milliers de défis de programmation. Il permet de se préparer aux questions d'entretien les plus courantes pour les développeurs web, ce qui est un moyen idéal de se préparer aux demandes d'emploi.

7. SkillCrush

L'une des meilleures choses de SkillCrush est d'apprendre le HTML et le CSS et comment coder avec WordPress. WordPress fonctionne sur de nombreux sites et blogs et la maîtrise du développement WordPress pourrait être un excellent moyen pour vous d'acquérir les compétences en demande. SkillCrush comprend davantage d'éléments visuels et également une introduction de base au programme de conception UX.

8. MIT OpenCourseWare

Le MIT est un autre cadre universitaire populaire qui propose des bootcamps de codage gratuits pour les étudiants intéressés. L'introduction à l'informatique du MIT, la science des données et la programmation Python se déroulent principalement sur des leçons enregistrées. Avec des défis quotidiens et des questions d'énigmes à résoudre à la fin de chaque cours. Si le cadre du MIT n'est peut-être pas dans le véritable esprit bootcamp, le cours vise à vous apprendre à résoudre des problèmes en utilisant des calculs pour obtenir un emploi de développeur web.

Cependant, avec les cours d'initiation au codage gratuits de MIT, vous apprendrez à créer vos programmes en utilisant Python.

9. Codeurs résilients

Resilient Coders est assez similaire à Ada Developers Academy, et il s'agit d'un camp d'entraînement au codage gratuit de 20 semaines basé à Boston. Son objectif est d'introduire plus d'équité dans le monde de la technologie, et ses programmes sont principalement destinés aux jeunes de couleur sans diplôme universitaire.

Les compétences de base sont le HTML, le CSS, le JavaScript et de nombreux outils, cadres et bibliothèques. En outre, on vous enseignera les tendances technologiques douces afin de vous préparer aux demandes d'emploi. De la communication à la gestion du temps et à l'achèvement de votre travail pour un client pendant les cours en ligne gratuits du bootcamp.

10. L'école du code

School of Code est un camp d'entraînement en personne de 16 semaines. School of Code est légèrement différent des autres bootcamps de codage gratuits de la liste parce que ce n'est pas quelque chose dans lequel vous pouvez sauter directement.

Vous devrez passer un processus de candidature, comprenant une vidéo enregistrée, la création d'un programme d'essai à l'aide du cours CS50 de Harvard, ainsi qu'un entretien avant de pouvoir vous inscrire à un programme de School of Code.

Le principal avantage de school of code est qu'une fois que votre candidature est acceptée, il existe un programme de bootcamp entièrement dédié où vous apprendrez à coder tout ce qui concerne les fondamentaux du web, le JavaScript avancé, la science des données et l'hébergement dans le cloud.

Ils promettent de vous trouver un emploi dès que vous aurez terminé votre programme avec des partenaires d'emploi comme Ricoh, Purple Bricks et The Economist.

11. École Flatiron

École Flatiron est une autre fantastique série de cours vidéo qui, ensemble, constituent d'excellents programmes de codage gratuits. La Flatiron School est basée à New York et possède neuf autres sites aux États-Unis, comme la Silicon Valley et San Francisco.

Les élèves apprennent à coder en construisant des blocs de base pour le développement d'applications web et logicielles, le tout réparti en quatre classes : HTML et CSS, JavaScript, et un module d'application.interface de programmation d'applications (API).

12. App Academy

App Academy propose des cours d'initiation au codage en Californie, à Dallas et à San Francisco, ainsi qu'un cours en ligne gratuit pour les étudiants éloignés. De plus, leur version gratuite est virtuelle et autodidacte. Elle vous donne un accès en ligne à l'ensemble du programme de l'App Academy, qui comprend plus de 1 500 heures de cours pratiques, notamment des lectures, des vidéos et des travaux de projets.

De plus, ils proposent un programme de 12 semaines pour la filière du génie logiciel qui apprend aux étudiants à être un développeur web full-stack. Toutefois, l'App Academy propose des cours à plein temps en HTML, CSS, React et JavaScript. Cela prépare les étudiants aux techniques de développement frontal et les cours de Ruby on Rails et de SQL leur permettent d'acquérir des compétences en développement dorsal.

Ils proposent également 4o heures de cours de préparation au bootcamp en ligne qui préparent les étudiants à leur bootcamp.

13. Dojo de la science des données

La science des données offre différents types de programmation qui sont à la hauteur du nom du bootcamp. Certains des cours du dojo de science des données prennent moins de 120 heures à compléter, et leur bootcamp IoT (Internet des objets) ne prend que 48 heures à compléter.

Leur programme principal explore les principes fondamentaux de la science des données. Les anciens élèves de Data Science Dojo peuvent se connecter à des sessions de bootcamp enregistrées pour apprendre le code et améliorer leurs compétences en programmation. En outre, les apprenants en ligne de Data Science Dojo ont la possibilité de bénéficier de services de placement.

14. Assemblée générale 

General Assembly proposait des cours à temps plein en génie logiciel, en science des données, en conception UX/UI et en marketing numérique. En revanche, leurs cours à temps partiel comprennent la programmation Python, la gestion de produits, la conception visuelle, le développement React, JavaScript et l'analyse de données.

Ils offrent également des programmes dans des classes plus courtes en analyse de données, conception UX/UI, conception web, et plus encore. General Assembly a démarré à New York et propose des programmes dans plus de 30 campus à travers le monde. Ils offrent des variétés de programmes, à la fois en ligne et en personne, et fournissent des programmes de formation par le biais des employeurs.

15. Hack Reactor

L'école compte plus de 8 000 anciens élèves, répartis dans huit grandes villes des États-Unis et en ligne. Hack Reactor propose une formation complète en ingénierie logicielle.

Dans le cadre des programmes en ligne de trois mois du bootcamp, les étudiants reçoivent 800 heures de formation en informatique et en JavaScript façonnée par les besoins du secteur. Hack Reactor propose également une formation en ligne de neuf mois à temps partiel ainsi qu'un programme de démarrage de 12 semaines comprenant des cours de codage traditionnels et une formation complète en ingénierie logicielle.

En outre, les campus des bootcamp se trouvent dans des villes importantes des États-Unis, comme Los Angeles, Austin, Francisco, Texas, New York et Huston. Les étudiants passent généralement leurs six premières semaines à acquérir des compétences essentielles et très demandées en matière de programmation pour développeurs, qui impliquent une technologie complète. Ils bénéficient d'un soutien professionnel :

• Préparation à l'emploi
• Un guide complet pour la reprise de la construction
• Un réseau professionnel essentiel de pairs de toute une vie avec plus de 5 500 diplômés peut utiliser

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