Il existe de nombreux documents, cadres et expériences en ligne pour se familiariser avec cette discipline. Vous n'avez pas besoin d'être parfait en mathématiques ou d'étudier des documents de recherche complexes pour vous lancer.

Suivez le guide de l'intelligence artificielle pour les débutants, quelques cours, des tutoriels, et en un rien de temps ; vous serez opérationnel. C'est merveilleux en théorie, mais avec tant d'options à explorer, il est facile pour un débutant de se perdre et de passer d'innombrables heures à faire des recherches sur le sujet sans vraiment arriver à quelque chose.

C'est là qu'intervient cet article intitulé "Guide du débutant en intelligence artificielle". Cependant, cet article de blog explorera un guide du débutant pour apprendre l'intelligence artificielle et de nombreuses bonnes ressources pour démarrer dans ce monde fascinant.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'idée de ce qui distingue l'IA a évolué, même si, au fond, l'objectif a toujours été de construire des machines intelligentes qui pensent comme des humains.

Après tout, les êtres humains se sont révélés être les seuls capables d'interpréter le monde qui les entoure et de faire la différence sur la base de ce qu'ils apprennent. Cependant, pour construire des machines intelligentes qui pourraient aider le monde à accomplir cette tâche plus efficacement, il est logique de commencer à le faire plus efficacement.

En d'autres termes, l'IA peut être considérée comme une forme de stimulation artificielle de la pensée abstraite, créative et déductive, en particulier de la capacité d'apprentissage, à l'aide d'ordinateurs numériques à logique binaire. Cependant, l'intelligence artificielle est :

• Une entité intelligente développée par les humains
• Capable d'exécuter un comportement intelligent sans instructions explicites
• Capable de raisonner et d'agir raisonnablement et humainement.

Intelligence artificielle (IA) est une branche ou un sous-domaine de l'informatique qui vise à construire ou à reproduire l'intelligence humaine dans les machines. Mais que faut-il pour rendre une machine intelligente ? L'apprentissage profond et l'apprentissage automatique sont deux types de techniques d'IA utilisées par de nombreux systèmes d'IA.

L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, pouvait être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais, elle est désormais considérée comme une opération essentielle.

L'évolution de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, souvent appelée IA, est un domaine d'étude qui a débuté en 1956 avec le créateur du mot, John McCarthy. Son importance s'est accrue en raison de l'augmentation des volumes de données, de la complexité accrue des algorithmes et de la programmation, ainsi que des progrès en matière de stockage informatique et de puissance de calcul.

L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, a pu être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais elle est désormais considérée comme une opération plutôt basique.

Les méthodes suivantes sont essentielles à la mise en œuvre et à la construction de systèmes d'IA :

Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel, parfois appelé NLP, est l'étude de la manière dont les ordinateurs interagissent avec un langage humain naturel et développent une compréhension pour prendre des mesures appropriées.

Deux types de technologies NLP (traitement du langage naturel) sont la reconnaissance et la synthèse vocales. Par exemple, les assistants vocaux tels que Siri, Google Assistant, Alexa d'Amazon et d'autres sont des applications NLP (traitement du langage naturel).

L'analyse syntaxique, la reconnaissance de texte, le marquage de la parole, l'exploration de texte, la traduction automatique et la recherche d'informations ne sont que quelques-unes des approches utilisées.

Machines vectorielles : Ces machines sont utilisées pour identifier des données en fonction de la valeur d'un paramètre. L'utilisation de la différenciation pour la division est cruciale dans l'application des machines vectorielles. Des exemples de machines vectorielles sont la reconnaissance des visages, la reconnaissance des textes et la reconnaissance des images.

Heuristique : L'heuristique utilise les processus d'apprentissage par essais et erreurs pour encourager les gens à apprendre de leurs erreurs et à les éviter. Cela implique la mise en correspondance des erreurs et des corrections, à l'instar d'un cerveau humain.

Réseaux neuronaux artificiels : La technique des réseaux neuronaux artificiels (ANN) est basée sur le câblage et le comportement du cerveau humain, dans lequel des modèles sont détectés dans les entrées de données.

Les ANN (réseaux de neurones artificiels) traitent les big data pour identifier des modèles et les cartographier afin de prendre des décisions qui imitent le cerveau humain. Il imite le comportement d'apprentissage humain en employant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, la reconnaissance des formes, l'apprentissage renforcé, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Les différents niveaux de systèmes d'IA

L'intelligence artificielle se compose de trois niveaux distincts:

• Intelligence artificielle étroite
• Intelligence générale artificielle
• Superintelligence artificielle

Intelligence Artificielle Étroite (ANI)

L'intelligence artificielle étroite est un type de système d'IA faible qui se spécialise dans des objectifs particuliers. Également appelée IA étroite ou intelligence artificielle minimale, elle est conçue pour une seule chose : accomplir une seule tâche.

Ces programmes sont considérés comme intelligents, mais ils fonctionnent avec peu de limitations, c'est pourquoi on les appelle l'IA minimale. Elle n'essaie pas de reproduire l'intelligence humaine ; au contraire, elle invoque le comportement humain en fonction de critères spécifiques.

L'IA étroite est un type d'intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel pour effectuer des opérations. Les technologies d'IA, telles que les chatbots et les systèmes de reconnaissance vocale comme Google assistant et la reconnaissance faciale, en sont des exemples. L'apprentissage profond permet de personnaliser l'expérience utilisateur, comme les assistants virtuels qui conservent vos données pour améliorer votre expérience future.

Intelligence générale artificielle (AGI)

L'intelligence générale artificielle, parfois appelée AGI, est un terme utilisé pour décrire l'intelligence artificielle au niveau des machines qui peuvent imiter l'intellect humain tout en démontrant la capacité d'appliquer leurs connaissances pour résoudre des difficultés.

L'AGI est également appelée IA forte ou IA profonde car elle implique une forme d'intelligence générale artificielle. Les exemples sont la reconnaissance, le rappel, la vérification d'hypothèses et bien d'autres choses encore.

Super Intelligence Artificielle (ASI)

La superintelligence est encore une idée spéculative à l'heure actuelle. Les gens pensent qu'elle pourrait être développée dans le futur, mais elle n'existe pas dans la réalité pour le moment. La superintelligence peut être caractérisée comme le moment où une machine dépasse les capacités humaines et devient consciente d'elle-même.

Ce concept a inspiré de nombreux films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de développer des sentiments et des émotions pourraient vaincre l'humanité elle-même. La superintelligence artificielle est un concept que les gens connaissent encore mal, ses effets sont imprévisibles et son influence ne peut pas encore être quantifiée.

Comment devenir un ingénieur en IA en huit étapes simples

Il peut être utile de se demander si vous souhaitez ou non vous impliquer profondément dans la recherche sur l'IA lorsque vous décidez de devenir ingénieur en intelligence artificielle. Si tel est le cas, un diplôme de mathématiques, d'informatique ou de science des données suivi d'une maîtrise ou d'un doctorat en IA pourrait être une excellente voie.

Chaque carrière est différente, mais voici le guide du débutant en intelligence artificielle (IA), étape par étape, qui peut vous mettre sur la bonne voie pour votre carrière. Vous pouvez ainsi vous lancer dans le développement de logiciels d'intelligence artificielle (IA) de la bonne manière :

Acquérir l'éducation nécessaire

La première étape dans la poursuite d'une carrière dans l'intelligence artificielle est de recevoir un certificat d'aptitude professionnelle. diplôme universitaire pertinent. Un baccalauréat en informatique, en science des données, en ingénierie, en physique, en mathématiques, en statistiques ou dans un autre domaine quantitatif est nécessaire.

Les certifications en IA ou en science des données peuvent vous aider à répondre aux exigences en matière d'éducation et à acquérir une expertise technique. Un diplôme de master peut être nécessaire dans certaines situations.

Concentrez-vous sur ce que vous voulez construire.

Énoncez clairement vos objectifs et veillez à ce qu'ils soient clairs et concis, par exemple "développer des algorithmes qui prédisent la tension artérielle d'une personne".

Ce n'est qu'après avoir défini vos objectifs que vous pourrez décomposer vos activités en petites parties. De plus, limitez votre champ d'action, car l'intelligence artificielle (IA) est un terme décourageant par son ampleur, et déterminez les ressources dont vous aurez besoin.

Mettez vos connaissances à l'épreuve en résolvant un problème simple pour commencer

Vous pouvez commencer par des réseaux neuronaux modestes et évoluer vers des réseaux plus complexes au fil du temps. Commencez par des problèmes simples. Expérimentez diverses méthodes pour exploiter la prise de décision algorithmique tout en essayant de les résoudre, et effectuez des recherches de base.

Trouver la solution la plus rapide à un problème spécifique est la première étape pour se lancer dans l'IA. Créez un algorithme simple d'apprentissage automatique et testez-le. Ensuite, pour améliorer votre expertise, affinez votre solution immédiate - expérimentez la mise à niveau de différentes parties et voyez comment elles influent sur les performances globales.

Lancez-vous dans l'apprentissage profond : Découvrez les réseaux neuronaux artificiels

En tant que débutant, vous devez avoir une forte envie d'apprendre le deep learning. Cependant, si vous voulez en savoir plus sur cette approche d'apprentissage automatique (deep learning), vous devez comprendre les bases des réseaux neuronaux artificiels.

C'est là que les ressources en ligne sur l'apprentissage profond peuvent être plus utiles. Cependant, pour tester vos compétences récemment développées, le cadre open-source à utiliser est le suivant :

• L'une des saveurs les plus populaires basées sur Python est TensorFlow, qui est alimentée par le moteur TensorFlow de Google.
• Tous les frameworks basés sur Python, tels que Theano, Scikit-learn, Keras, et
• Deep-learning-4j, un cadre Java

Choisissez votre langage de programmation

Pensez à langage de programmation à apprendre pour se lancer dans le développement de l'intelligence artificielle. Le choix du langage de programmation n'est pas si essentiel. Choisissez un langage grand public (même si vous pouvez aussi faire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec des langages de programmation moins connus). Un que :

• Il vous offre un grand nombre d'outils et de bibliothèques de haute qualité.
• se distingue en termes de performances
• Ça pourrait être C++, Java, Pythonou Octave

Chaque langage de programmation possède ses propres caractéristiques et limites en termes de performances et de disponibilité des bibliothèques.

Développer un matériel informatique puissant ou utiliser un matériel en nuage (cloud)

Attendez-vous à un haut degré de sophistication technique lorsqu'il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Un système matériel puissant utilisant la combinaison de GPU et de CPU très performants est nécessaire si vous pensez :

Il existe un grand nombre de modèles différents ; vous testerez de nombreux modèles avant de faire votre choix. Des expériences de plus en plus complexes dans lesquelles l'IA est utilisée sont menées.

Dans ce cas, vous pouvez soit développer une super machine puissante, soit opter pour une solution alternative basée sur le cloud computing. Cependant, vous pouvez envisager les alternatives suivantes pour le cloud computing :

Cloud TPU est un matériel informatique personnalisé conçu pour accélérer les opérations tensorielles plus efficacement qu'un GPU ou un CPU.

Google CoLab: un environnement Jupyter notebook immédiatement pré-activé qui ne nécessite pas de configuration ; vous avez un accès rapide au GPU basé sur le cloud pour exécuter vos scripts.

Se familiariser avec les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants

Supposons que vous souhaitiez vous lancer dans le développement de l'IA. Dans ce cas, vous devrez être à l'aise avec les SVM (machines à vecteurs de support), les RNN (réseaux neuronaux récurrents), l'apprentissage profond et d'autres arbres de décision et forêts aléatoires.

Rejoignez une communauté Kaggle et partagez votre code

Mettez en pratique vos compétences nouvellement acquises. Participez à un Concours Kaggle pour vous aider à en savoir plus sur les problèmes sur lesquels travaillent d'autres développeurs d'IA. Expérimentez diverses techniques et choisissez celle qui fonctionne le mieux.

Non seulement vous avez la possibilité de mettre à l'épreuve vos compétences en matière de développement de logiciels d'IA, mais vous avez également l'occasion de partager vos connaissances avec des ingénieurs en IA.

Vous ferez partie d'une grande communauté, vous poserez des questions sur une plateforme de discussion axée sur l'IA et vous partagerez vos concepts révolutionnaires au fur et à mesure que vous apprendrez l'intelligence artificielle.

La meilleure façon d'apprendre est de partager ses connaissances. Vous pouvez apprendre des autres lorsque vous partagez vos connaissances avec eux. Vous pouvez partager votre expertise sur GitHub ou sur la communauté Kaggle pour que les développeurs professionnels de l'IA fassent des commentaires pour l'améliorer.

Cela vous aidera à apprendre et à rendre votre programme plus efficace et plus précis. Ainsi, cela vous aidera à obtenir un bon résultat de votre système informatique.

Huit compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en IA

Les tâches effectuées par les ingénieurs en IA dépassent de loin le champ de compréhension de la plupart des gens. Pour être honnête, l'idée de construire et de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique semble tout droit sortie d'un film de science-fiction. Pour être en mesure de le faire, voici les compétences que tout ingénieur en IA doit posséder :

1. Analytique

Pour être en mesure de construire des algorithmes d'apprentissage profond qui détectent des modèles, une solide compréhension de l'analytique est nécessaire. Une bonne maîtrise de l'analytique vous aidera à tester et à configurer l'IA. 

2. Mathématiques appliquées

Les mathématiques appliquées sont indispensables si vous vous intéressez à l'ingénierie de l'intelligence artificielle, car elles sont au cœur des systèmes d'IA. Une connaissance approfondie de la descente de gradient, de la programmation quadratique et d'autres sujets tels que l'optimisation convexe est nécessaire.

3. Statistiques et algorithmes

Lorsqu'on utilise des algorithmes, il est nécessaire d'avoir une solide connaissance des statistiques. Les développeurs d'IA doivent être familiarisés avec l'écart-type, les probabilités et les modèles tels que le modèle de Markov caché et le modèle de Naive Bayes.

4. Maîtrise du langage de programmation

Cela ne devrait pas être une surprise. Pour réussir en tant qu'ingénieur en IA ou développeurvous devrez maîtriser au moins deux langages de programmation. Python est le langage le plus populaire parmi les ingénieurs en IA, mais il s'avère souvent insuffisant à lui seul. Il est essentiel d'être extrêmement bon dans différents langages, tels que C, C++ et Java.

5. Compétences en matière de résolution de problèmes et de communication

Vous devrez sortir des sentiers battus. Si vous êtes dans une situation difficile, vous découvrirez qu'il n'y a pas de règles ou d'instructions à suivre pour vous aider.

L'intelligence artificielle nécessite souvent une utilisation innovante des modèles d'apprentissage automatique et une réflexion hors des sentiers battus. Vous devrez également communiquer vos idées à vos coéquipiers qui n'ont peut-être pas la compréhension nécessaire du problème.

6. Connaissance des réseaux neuronaux

L'efficacité des réseaux neuronaux est une autre capacité nécessaire. Un réseau neuronal est un type de logiciel qui imite le cerveau humain et aide à la reconnaissance des formes, à la résolution de problèmes complexes et à la catégorisation des images, ce qui constitue une partie essentielle des systèmes d'IA.

Les développeurs en IA travaillent fréquemment avec des réseaux neuronaux. Une connaissance approfondie du sujet est donc nécessaire.

7. Gestion de l'équipe

Vous travaillerez très probablement seul. Toutefois, certaines fonctions vous permettent de communiquer avec des humains plutôt qu'avec des machines. En tant qu'ingénieur en IA, vous devrez transmettre vos idées aux différents ingénieurs et développeurs de votre équipe.

Par conséquent, les capacités de communication et la gestion du personnel sont utiles lorsque vous tentez de travailler sur un projet. Ainsi, lorsque vous travaillez sur vos compétences en mathématiques pour vous préparer à une carrière, assurez-vous de le faire avec d'autres personnes autour de vous.

8. Connaissance des nuages

Avoir une idée claire de l'architecture en nuage est l'une des compétences essentielles que les experts en IA doivent posséder. La différence entre ces systèmes et l'architecture en nuage est importante.

Non seulement vous devrez gérer la capacité de stockage, mais vous devrez également décider quel système de stockage sécurisé est idéal pour votre projet.

Le salaire moyen d'un ingénieur en IA en 2021

Le salaire d'un ingénieur en IA est déterminé par l'expérience, la certification et le lieu d'emploi, mais en général, les ingénieurs en IA sont bien rémunérés.

Le salaire moyen des ingénieurs en IA aux États-Unis est de $114 121 par an en 2021, selon Glassdoor. Mais selon d'autres sources, le salaire des ingénieurs en IA varie de $240 625 à $248 000. Il semble donc que vous pourrez bientôt obtenir la maison de vos rêves dans la Silicon Valley.

Quels sont les meilleurs cours gratuits d'IA en ligne ?

Le cours gratuit de Google sur l'IA

Google est un acteur majeur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et il propose gratuitement des cours de formation à l'apprentissage automatique. Il s'agit de la même formation que celle que suivent tous leurs développeurs en IA.

Ce cours sera utile à toute personne intéressée par l'IA, que vous souhaitiez vous renseigner ou faire des recherches. Bien que le cours ne permette pas d'obtenir une certification en apprentissage automatique, il est fortement recommandé aux spécialistes du marketing.

Cours gratuit sur l'IA à Stanford

Andrew Ng est une personnalité éminente dans le domaine de l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Il a déjà travaillé chez Baidu et a été professeur adjoint à Stanford. Il est également le cofondateur de Coursera et l'un des noms les plus célèbres de l'IA.

Il est également l'un des rares instructeurs du cours de certification en apprentissage automatique de Coursera, dispensé à l'université de Stanford. Le cours d'apprentissage automatique de Coursera s'appelle "Apprentissage automatiqueet c'est totalement gratuit.

Ce cours de Coursera fait un travail fantastique en expliquant la stratégie de l'IA et en améliorant les connaissances des étudiants sur le fonctionnement de l'IA et des systèmes d'apprentissage automatique.

Cours gratuit d'Udacity sur l'IA

Peter Norvig et Sebastian Thrun, experts en IA, ont donné une conférence TED il y a quelques années dans laquelle ils évoquaient leur succès dans l'enseignement d'un cours d'IA en ligne avec plus de 100 000 étudiants. Ils ont également ajouté un autre cours d'intelligence artificielle, où vous pouvez apprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications croissantes dans les entreprises.

Cette formation, d'une durée de quatre mois, est entièrement gratuite, mais elle donne droit à des crédits pour le programme de spécialisation en apprentissage automatique, qui offre un certificat en apprentissage automatique à ceux qui le souhaitent.

L'avenir de l'intelligence artificielle

Les gens ont toujours été intéressés par le progrès technologique. Actuellement, le monde vit dans la période la plus avancée du développement de l'IA, et l'intelligence artificielle est apparue comme l'amélioration la plus significative de l'industrie technologique.

Cela a non seulement influencé le l'avenir de chaque industrieL'intelligence artificielle a été le moteur du développement de nouvelles technologies telles que le big data, la robotique et l'internet des objets (IoT). À ce rythme, il est très raisonnable d'anticiper la croissance continue de l'IA à l'avenir.

Cela montre donc que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, le besoin d'experts chevronnés dans ce domaine sera de plus en plus grand.

Cela montre que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur, et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, il y aura un plus grand besoin d'experts chevronnés dans ce domaine.

Conclusion

La compréhension de base de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) est essentielle dans tous les secteurs et toutes les professions. De nos jours, il n'est pas nécessaire d'aller à l'université pour apprendre cette technologie complexe et fascinante.

Même si vous n'avez aucune compétence technique, vous pouvez étudier les systèmes d'IA chez vous et commencer à utiliser vos compétences dans la pratique, en créant des solutions essentielles d'apprentissage automatique et en faisant les premiers pas vers votre nouvelle profession.

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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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