{"id":2503,"date":"2021-10-30T04:19:25","date_gmt":"2021-10-30T04:19:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupoasis.co\/?p=2503"},"modified":"2021-12-08T05:23:43","modified_gmt":"2021-12-08T05:23:43","slug":"women-in-data-science-career","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupoasis.co\/fr\/blog\/women-in-data-science-career\/","title":{"rendered":"Les femmes dans la science des donn\u00e9es : Un guide pour faire progresser votre carri\u00e8re avec succ\u00e8s"},"content":{"rendered":"

Il n'est pas facile de progresser dans sa carri\u00e8re, et c'est encore plus difficile quand on est une femme travaillant dans un secteur domin\u00e9 par les hommes depuis des d\u00e9cennies et des d\u00e9cennies.<\/p>\n\n\n\n

Si vous d\u00e9butez, l'id\u00e9e de faire le premier pas peut vous laisser \u00e9tourdi et perplexe, surtout si vous n'avez aucune exp\u00e9rience pr\u00e9alable. Heureusement, il y a certaines choses que vous pouvez faire pour rendre le processus plus facile et plus r\u00e9ussi.<\/p>\n\n\n\n

Ce guide explique comment faire progresser votre carri\u00e8re en science des donn\u00e9es en tant que femme tout en maintenant un \u00e9quilibre \u00e0 la fois \u00e0 la maison et au travail.<\/p>\n\n\n\n

Les femmes dans la science des donn\u00e9es  <\/h2>\n\n\n\n

Selon une \u00e9tude publi\u00e9e par le Boston Consulting Group en 2020, juste 15% des data scientists sont des femmes<\/a>. L'\u00e9tude note que le manque de diversit\u00e9 est un probl\u00e8me important : \"Les algorithmes d'IA sont vuln\u00e9rables aux pr\u00e9jug\u00e9s, c'est pourquoi leur construction n\u00e9cessite l'inclusion d'un \u00e9ventail diversifi\u00e9 de points de vue et d'exp\u00e9riences dans l'\u00e9quipe.\"<\/p>\n\n\n\n

Personne n'a plus confiance en soi que celui qui dispose de donn\u00e9es. M\u00eame si vous souffrez du syndrome de l'imposteur, des donn\u00e9es bien analys\u00e9es vous donneront confiance.<\/p>\n\n\n\n

Malgr\u00e9 certaines perceptions et certains d\u00e9fis technologiques traditionnels qui bloquent ou dissuadent les femmes et d'autres groupes sous-repr\u00e9sent\u00e9s d'entrer dans les domaines de la science des donn\u00e9es et de l'analytique, L. Sam Bishop, PDG de edx Head of Analytics, exhorte les femmes \u00e0 rejoindre ce domaine.<\/p>\n\n\n\n

\"Ce qu'il y a de plus merveilleux avec les donn\u00e9es, c'est que les donn\u00e9es sont un pouvoir\", d\u00e9clare Bishop. \"Personne n'a plus de contr\u00f4le sur les donn\u00e9es que l'individu qui les d\u00e9tient\". \"Que vous ayez le syndrome de l'imposteur ou non, des faits bien analys\u00e9s vous donneront confiance en vous\", explique-t-elle.<\/p>\n\n\n\n

\"les<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La science des donn\u00e9es est-elle pour les femmes ?<\/h2>\n\n\n\n

Les femmes peuvent d\u00e9couvrir une carri\u00e8re lucrative dans la science des donn\u00e9es \u00e0 tout \u00e2ge, qu'elles d\u00e9butent, envisagent un changement professionnel ou pensent \u00e0 r\u00e9int\u00e9grer le march\u00e9 du travail. Malgr\u00e9 cela, beaucoup trop peu de femmes franchissent le pas. Voici pourquoi, et surtout si vous n'avez pas de connaissances techniques, vous devriez reconsid\u00e9rer vos options.<\/p>\n\n\n\n

Les femmes peuvent d\u00e9couvrir une carri\u00e8re lucrative dans la science des donn\u00e9es \u00e0 tout \u00e2ge, qu'elles d\u00e9butent, envisagent un changement professionnel ou pensent \u00e0 r\u00e9int\u00e9grer le march\u00e9 du travail.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Le probl\u00e8me majeur est que la plupart des femmes se demandent si elles sont pr\u00eates \u00e0 faire de la science des donn\u00e9es, surtout \u00e0 la premi\u00e8re case de leur parcours d'apprentissage de la science des donn\u00e9es. Et elles n'ont pas oubli\u00e9 que tout professionnel a \u00e9t\u00e9 un jour un d\u00e9butant.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi la science des donn\u00e9es est-elle un choix de carri\u00e8re fantastique pour les femmes ?<\/h2>\n\n\n\n

Les promesses g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es de r\u00e9mun\u00e9ration \u00e9lev\u00e9e et de croissance de l'emploi sont les premi\u00e8res et les plus \u00e9videntes raisons pour lesquelles la science des donn\u00e9es est un choix de carri\u00e8re fantastique pour les femmes. Leur salaire moyen national aux \u00c9tats-Unis, selon Glassdoor, est de $114K, contre une moyenne g\u00e9n\u00e9rale de $31K.<\/p>\n\n\n\n

En ce qui concerne la croissance de l'emploi, si l'expansion des postes ouverts depuis 2012 ne vous a pas convaincu de l'\u00e9largissement des possibilit\u00e9s de cette profession, consid\u00e9rez ce que LinkedIn en dit dans son rapport 2020 sur les emplois \u00e9mergents, o\u00f9 la science des donn\u00e9es est class\u00e9e troisi\u00e8me avec un pourcentage d'augmentation de 37 %, apr\u00e8s le professionnel de l'intelligence artificielle (74 %) et l'ing\u00e9nieur en robotique.<\/p>\n\n\n\n

Croissance positive de l'emploi pour les femmes en science des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Pour commencer, vous pouvez regarder la proportion de femmes dans la tech. Selon un sondage Burtch-Works r\u00e9alis\u00e9 en 2020, les femmes dans la tech augmentent progressivement mais lentement. Elles n'\u00e9taient que 15% en 2018, et le ratio est pass\u00e9 \u00e0 17% cette ann\u00e9e et continuera \u00e0 augmenter pour atteindre 18% l'ann\u00e9e prochaine.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, il existe encore des \u00e9carts pertinents dans le nombre de femmes dans les carri\u00e8res en science des donn\u00e9es. Ces statistiques sugg\u00e8rent une pr\u00e9sence croissante des femmes dans la science des donn\u00e9es et le d\u00e9but d'un leadership dirig\u00e9 par des femmes.<\/p>\n\n\n\n

Il existe toutefois un besoin important de d\u00e9veloppement dans le secteur de l'informatique pour les femmes et les autres groupes minoritaires, en particulier dans les r\u00f4les de direction de niveau moyen \u00e0 sup\u00e9rieur historiquement occup\u00e9s par les hommes.<\/p>\n\n\n\n

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D\u00c9VELOPPEZ VOTRE MVP AUJOURD'HUI<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Quelle formation faut-il pour devenir une scientifique des donn\u00e9es en tant que femme ?<\/h2>\n\n\n\n

Un dipl\u00f4me universitaire en informatique, en technologies de l'information, en ing\u00e9nierie technologique et en math\u00e9matiques vous aidera \u00e0 r\u00e9ussir dans la profession. Toutefois, disposer d'une expertise comparable en mati\u00e8re de donn\u00e9es et d'analyse commerciale est \u00e9galement suffisant.<\/p>\n\n\n\n

Heureusement, m\u00eame si vous n'avez ni dipl\u00f4me universitaire ni exp\u00e9rience, vous pouvez r\u00e9ussir dans le m\u00e9tier de la science des donn\u00e9es. Il existe plusieurs options d'apprentissage, notamment suivre des cours qualifiants ou s'inscrire \u00e0 une formation en ligne compl\u00e8te couvrant tous les domaines, des statistiques \u00e0 Excel en passant par SQL, Python<\/a>et Tableau.<\/p>\n\n\n\n

Vous aurez ainsi plus de chances d'obtenir un stage dans une entreprise r\u00e9put\u00e9e et de commencer votre carri\u00e8re en science des donn\u00e9es en partant de z\u00e9ro. Peut-\u00eatre que commencer en tant qu'analyste de donn\u00e9es de premier \u00e9chelon n'est pas la fa\u00e7on dont vous imaginiez atteindre l'emploi de vos r\u00eaves. Cependant, il se pourrait bien que ce soit la voie la plus efficace pour atteindre l'emploi de vos r\u00eaves.<\/p>\n\n\n\n

4 comp\u00e9tences essentielles pour les femmes en science des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Les femmes dans le domaine des sciences, de la technologie, de l'ing\u00e9nierie et des math\u00e9matiques (STEM) sont depuis longtemps une minorit\u00e9. Seuls 28% des emplois dans ces domaines sont occup\u00e9s par des femmes, et elles sont encore moins nombreuses \u00e0 occuper des postes de direction.<\/p>\n\n\n\n

Les femmes en science des donn\u00e9es devraient consid\u00e9rer ce domaine aux nombreux potentiels, et non un domaine qui a ferm\u00e9 ses portes \u00e0 la population f\u00e9minine. Voici les quatre capacit\u00e9s vitales que toute femme souhaitant \u00e9tudier la science des donn\u00e9es ou poursuivre un changement de carri\u00e8re dans ce domaine devrait ma\u00eetriser :<\/p>\n\n\n\n

Confiance<\/h3>\n\n\n\n

Que ce soit bien ou mal, mais les femmes ont \u00e9t\u00e9 tenues \u00e0 l'\u00e9cart des domaines scientifiques pendant tr\u00e8s longtemps. Bien que les mod\u00e8les f\u00e9minins dans le domaine des STIM soient moins nombreux, ils existent bel et bien, et de nombreuses \u00e9coles font des efforts d\u00e9lib\u00e9r\u00e9s pour encourager l'int\u00e9r\u00eat des filles pour les STIM.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, vous devez participer aux programmes STEM de votre \u00e9cole. Si vous \u00eates \u00e0 la recherche d'une nouvelle profession, le fait de conna\u00eetre certaines des nombreuses femmes qui ont transform\u00e9 la science pourrait vous aider \u00e0 surmonter les pr\u00e9jug\u00e9s n\u00e9gatifs. sur l'avenir du domaine que vous avez choisi.<\/p>\n\n\n\n

Comp\u00e9tences en programmation<\/h3>\n\n\n\n

La science des donn\u00e9es 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<\/a> et une certaine compr\u00e9hension du langage des bases de donn\u00e9es augmenteront vos chances de trouver un emploi dans un nouveau domaine.<\/p>\n\n\n\n

Avant de se lancer dans la science des donn\u00e9es, il convient \u00e9galement de comprendre les techniques et les algorithmes impliqu\u00e9s dans la collecte de donn\u00e9es, tels que les for\u00eats al\u00e9atoires et les m\u00e9thodes d'ensemble.<\/p>\n\n\n\n

Math\u00e9matiques<\/h3>\n\n\n\n

Si vous venez d'un secteur similaire comme la cybers\u00e9curit\u00e9 ou l'administration de bases de donn\u00e9es, vos comp\u00e9tences en math\u00e9matiques devraient \u00eatre suffisantes. Si un expert doit d\u00e9velopper de nouveaux algorithmes, l'alg\u00e8bre lin\u00e9aire et quelques formes de calcul seraient la cerise sur le g\u00e2teau.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, il est \u00e9galement essentiel d'avoir une bonne ma\u00eetrise de l'analyse commerciale. Si vous avez regard\u00e9 Google Analytics, vous verrez si les chiffres avaient un sens pour vous ou non. Si ce n'est pas le cas, il est fortement conseill\u00e9 d'obtenir des informations de base avant d'aller plus loin.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9ducation<\/h3>\n\n\n\n

Une solide formation dans un domaine connexe tel que l'informatique pourrait vous aider \u00e0 obtenir des offres d'emploi en science des donn\u00e9es, et l'obtention d'une formation universitaire est votre meilleur atout. De nombreux professionnels de la science des donn\u00e9es sont titulaires d'un master, et certains d'entre eux d'un doctorat.<\/p>\n\n\n\n

Un baccalaur\u00e9at dans des domaines STEM comme l'informatique, les sciences physiques, les statistiques ou les math\u00e9matiques est id\u00e9al pour une personne int\u00e9ress\u00e9e \u00e0 poursuivre un master en science des donn\u00e9es. De la m\u00eame mani\u00e8re, la plupart des solutions d'apprentissage automatique sont comparables.<\/p>\n\n\n\n

Quelle que soit la voie que vous choisirez, il n'y a plus lieu d'avoir peur des professions STEM domin\u00e9es par les hommes puisque la r\u00e9mun\u00e9ration et la satisfaction professionnelle sont excellentes, m\u00eame si elles sont un peu plus abruptes pour les femmes. La science des donn\u00e9es offre la s\u00e9curit\u00e9, le plaisir et le potentiel d'une r\u00e9mun\u00e9ration importante.<\/p>\n\n\n\n

Combien gagne un analyste de donn\u00e9es ?<\/h2>\n\n\n\n

Glassdoor et PayScale ont eu la gentillesse de fournir quelques informations. Si vous commencez votre carri\u00e8re en science des donn\u00e9es, votre r\u00e9mun\u00e9ration sera d'environ $57 000 (salaire annuel m\u00e9dian de $68 000 et prime moyenne de $4 705).<\/p>\n\n\n\n

Mais si vous \u00eates bas\u00e9 au Royaume-Uni, le salaire m\u00e9dian des analystes de donn\u00e9es ayant moins d'un an d'exp\u00e9rience est de 23 870 \u00a3. Si vous \u00eates un analyste de donn\u00e9es chevronn\u00e9 avec 1 \u00e0 4 ans d'expertise, votre salaire annuel sera de 25 853 \u00a3. Il semble donc que le m\u00e9tier d'analyste de donn\u00e9es puisse en valoir la peine.<\/p>\n\n\n\n

\"Combler<\/figure>\n\n\n\n

Comment devenir un scientifique des donn\u00e9es en huit \u00e9tapes simples<\/h2>\n\n\n\n

Il existe de nombreuses fa\u00e7ons de devenir un scientifique des donn\u00e9es. Bien qu'il s'agisse g\u00e9n\u00e9ralement d'un domaine de haut niveau, les data scientists ont traditionnellement \u00e9t\u00e9 bien \u00e9duqu\u00e9s, avec des dipl\u00f4mes en math\u00e9matiques, en statistiques et en informatique, entre autres disciplines. Cette situation a toutefois commenc\u00e9 \u00e0 changer.<\/p>\n\n\n\n

Chaque personne souhaite apprendre \u00e0 devenir un expert en science des donn\u00e9es. Peut-\u00eatre pas tout le monde au sens propre, mais il s'agit incontestablement de la profession la plus souhaitable en science des donn\u00e9es aujourd'hui, car la demande pour cette profession ne cesse d'augmenter.<\/p>\n\n\n\n

Les scientifiques des donn\u00e9es sont autonomes et efficaces, donc si vous voulez en \u00eatre un, vous vous demandez probablement quelles sont les responsabilit\u00e9s d'un scientifique des donn\u00e9es, comment acqu\u00e9rir les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour postuler \u00e0 des emplois, et si la r\u00e9mun\u00e9ration salariale r\u00e9pondra \u00e0 vos exigences. Cependant, voici les huit \u00e9tapes faciles \u00e0 suivre pour devenir un scientifique des donn\u00e9es : <\/p>\n\n\n\n

D\u00e9velopper les bonnes comp\u00e9tences en mati\u00e8re de donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Si vous n'avez pas d'exp\u00e9rience dans le domaine des donn\u00e9es, vous pouvez tout de m\u00eame atteindre la ma\u00eetrise de la science des donn\u00e9es ; cependant, vous devrez acqu\u00e9rir un bagage appropri\u00e9 pour poursuivre une carri\u00e8re en science des donn\u00e9es. Un scientifique des donn\u00e9es est un poste de haut niveau et critique qui n\u00e9cessite des connaissances approfondies dans de nombreux domaines.<\/p>\n\n\n\n

Il est essentiel d'avoir une base solide de connaissances avant de se sp\u00e9cialiser dans une discipline sp\u00e9cifique. Les math\u00e9maticiens, les ing\u00e9nieurs, les statisticiens, l'analyse des donn\u00e9es, la programmation et l'informatique ne sont que quelques-unes des possibilit\u00e9s. Certains Data Scientists ont commenc\u00e9 leur carri\u00e8re dans la finance et le d\u00e9pistage du baseball avant de faire la transition vers le domaine des statistiques.<\/p>\n\n\n\n

Quel que soit le domaine par lequel vous commencez, assurez-vous qu'il couvre les bases : Python, SQL et Excel. Ces comp\u00e9tences seront essentielles pour traiter et organiser les donn\u00e9es non trait\u00e9es. Il n'est pas inutile d'avoir un peu d'exp\u00e9rience dans les domaines suivants Tableau<\/a>un programme que vous utiliserez fr\u00e9quemment pour cr\u00e9er des visualisations.<\/p>\n\n\n\n

Gardez les yeux ouverts sur les moyens de vous aider \u00e0 adopter l'\u00e9tat d'esprit d'un scientifique des donn\u00e9es ; plus cette formation vous permet de travailler avec des donn\u00e9es, plus il vous sera facile de progresser.<\/p>\n\n\n\n

\"Hommes<\/figure>\n\n\n\n

Apprendre les principes fondamentaux de la science des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

un programme de science des donn\u00e9es ou Bootcamp<\/a> Il n'existe peut-\u00eatre pas de meilleur moyen d'apprendre ou d'am\u00e9liorer les fondamentaux de la science des donn\u00e9es. Vous apprendrez les bases de la collecte et du stockage des donn\u00e9es, de leur analyse et de leur mod\u00e9lisation, ainsi que de leur visualisation et de leur pr\u00e9sentation \u00e0 l'aide de tous les outils de la bo\u00eete \u00e0 outils de la science des donn\u00e9es, y compris des applications sp\u00e9cialis\u00e9es comme Tableau et PowerBI, entre autres.<\/p>\n\n\n\n

Vous devriez \u00eatre en mesure de d\u00e9velopper des mod\u00e8les qui analysent le comportement et pr\u00e9disent des inconnues en Python et R et de reconditionner les informations dans des formats conviviaux \u00e0 la fin de votre programme.<\/p>\n\n\n\n

Des dipl\u00f4mes avanc\u00e9s sont souvent exig\u00e9s pour les postes en science des donn\u00e9es. Parfois, ce n'est pas n\u00e9gociable, mais comme la demande d\u00e9passe l'offre, les preuves sont de plus en plus visibles.<\/p>\n\n\n\n

En d'autres termes, les preuves des capacit\u00e9s requises l'emportent g\u00e9n\u00e9ralement sur les simples titres de comp\u00e9tences. Il devient de plus en plus \u00e9vident pour les responsables de l'embauche que la ma\u00eetrise d'un sujet n'a pas \u00e0 \u00eatre d\u00e9montr\u00e9e de mani\u00e8re traditionnelle.<\/p>\n\n\n\n

\"\u00e9tudiants<\/figure>\n\n\n\n

Apprendre les langages cl\u00e9s pour la science des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es utilisent divers outils et programmes sp\u00e9cialis\u00e9s con\u00e7us sp\u00e9cialement pour le nettoyage, l'analyse et la mod\u00e9lisation des donn\u00e9es. Outre les programmes Excel de base, les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es doivent ma\u00eetriser un langage de programmation statistique tel que Python, R ou Hive et des langages d'interrogation tels que SQL.<\/p>\n\n\n\n

RStudio Server est l'un des outils les plus importants pour un scientifique des donn\u00e9es, car il fournit un environnement de d\u00e9veloppement bas\u00e9 sur un serveur pour l'utilisation de R. Un autre outil populaire est Jupyter Notebook, qui inclut la mod\u00e9lisation statistique, les visualisations de donn\u00e9es, les capacit\u00e9s d'apprentissage automatique et bien plus encore sous forme de code source libre.<\/p>\n\n\n\n

L'apprentissage automatique est de plus en plus utilis\u00e9 dans la science des donn\u00e9es, qui fait appel \u00e0 l'intelligence artificielle pour apprendre aux syst\u00e8mes \u00e0 apprendre et \u00e0 s'am\u00e9liorer sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

La technologie et les types d'outils utilis\u00e9s dans l'apprentissage automatique sont d\u00e9termin\u00e9s dans une large mesure par l'application - par exemple, si vous formez un ordinateur \u00e0 reconna\u00eetre des images ou \u00e0 identifier des tendances \u00e0 partir de messages sur les m\u00e9dias sociaux.<\/p>\n\n\n\n

En fonction de leurs objectifs, les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es peuvent choisir parmi diff\u00e9rents outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.<\/p>\n\n\n\n

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Travaillez sur des projets de science des donn\u00e9es pour d\u00e9velopper vos comp\u00e9tences pratiques en la mati\u00e8re.<\/h3>\n\n\n\n

Une fois que vous vous serez familiaris\u00e9 avec les langages de programmation et les outils num\u00e9riques utilis\u00e9s par les scientifiques des donn\u00e9es, vous pourrez commencer \u00e0 en faire bon usage en mettant en pratique vos nouvelles comp\u00e9tences et en les \u00e9tendant encore davantage.<\/p>\n\n\n\n

Assumez des t\u00e2ches qui combinent plusieurs talents, comme l'utilisation d'Excel et de SQL pour g\u00e9rer et interroger des bases de donn\u00e9es, de Python et de R pour analyser des donn\u00e9es \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques, construire des mod\u00e8les qui analysent le comportement et fournissent de nouvelles informations, et utiliser l'analyse statistique pour pr\u00e9voir des inconnues.<\/p>\n\n\n\n

Au fur et \u00e0 mesure que vous vous familiarisez avec le processus, essayez d'aborder plusieurs phases, en commen\u00e7ant par l'\u00e9tude de l'entreprise ou du secteur du march\u00e9 et en terminant par la collecte, le nettoyage et le test des donn\u00e9es afin de maximiser leur utilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, vous avez la possibilit\u00e9 de cr\u00e9er vos algorithmes pour interpr\u00e9ter et mod\u00e9liser ces informations, qui peuvent \u00eatre regroup\u00e9es dans des repr\u00e9sentations ou des tableaux de bord simples avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir et effectuer des recherches. Vous pouvez \u00e9galement vous entra\u00eener \u00e0 faire une pr\u00e9sentation de vos recherches afin de renforcer vos comp\u00e9tences en communication.<\/p>\n\n\n\n

Vous voudrez \u00e9galement vous entra\u00eener \u00e0 travailler avec diff\u00e9rents types de donn\u00e9es, notamment du texte, des donn\u00e9es structur\u00e9es, des photos, du son et m\u00eame des vid\u00e9os. Chaque secteur utilise son propre ensemble distinct de donn\u00e9es pour faciliter la prise de d\u00e9cisions par des cadres mieux inform\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Vous devez conna\u00eetre les principes d'autant de types que possible, car vous vous concentrerez probablement sur un ou deux types seulement en tant que scientifique des donn\u00e9es en activit\u00e9. Cependant, si vous d\u00e9butez et d\u00e9veloppez vos comp\u00e9tences, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux d'autant de sortes que possible.<\/p>\n\n\n\n

La gestion de projets plus complexes vous donnera l'occasion d'exp\u00e9rimenter une vari\u00e9t\u00e9 d'applications de donn\u00e9es. Une fois que vous aurez ma\u00eetris\u00e9 l'analyse descriptive, vous serez dans la meilleure position pour utiliser des techniques statistiques plus complexes telles que l'exploration de donn\u00e9es, la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive et l'apprentissage machine (ML) pour pr\u00e9dire des \u00e9v\u00e9nements futurs ou m\u00eame produire des recommandations.<\/p>\n\n\n\n

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D\u00e9velopper des visualisations et s'entra\u00eener \u00e0 les pr\u00e9senter<\/h3>\n\n\n\n

Utilisez des programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ou Infogram pour vous entra\u00eener \u00e0 cr\u00e9er vos visualisations \u00e0 partir de z\u00e9ro. Trouvez la meilleure technique pour permettre aux donn\u00e9es de parler d'elles-m\u00eames en vous exer\u00e7ant avec des plateformes comme celles-ci.<\/p>\n\n\n\n

M\u00eame \u00e0 ce stade, Excel est utile : si l'id\u00e9e fondamentale des feuilles de calcul - fusionner des donn\u00e9es dans leurs cellules pour r\u00e9aliser des calculs ou des graphiques - est simple, Excel s'est av\u00e9r\u00e9 tr\u00e8s pr\u00e9cieux apr\u00e8s plus de 30 ans et est presque incontournable dans le monde de la science des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

La cr\u00e9ation de beaux graphiques n'est qu'un d\u00e9but ; en tant que scientifique des donn\u00e9es, vous devrez utiliser ces visuels pour communiquer vos r\u00e9sultats \u00e0 un public r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n

Lorsqu'il s'agit de s'exprimer, chacun a ses limites. La capacit\u00e9 \u00e0 s'exprimer sans \u00eatre trop direct est une comp\u00e9tence de communication essentielle qui peut \u00eatre naturelle pour vous mais qui peut \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e par la pratique. Commencez par un ami seul ou m\u00eame votre animal de compagnie avant de passer \u00e0 une situation de groupe si n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n

Cr\u00e9er de beaux graphiques n'est qu'un d\u00e9but ; en tant que scientifique des donn\u00e9es, vous devrez \u00e9galement utiliser ces visuels pour communiquer vos r\u00e9sultats \u00e0 un public r\u00e9el.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Cr\u00e9ez un portfolio pour mettre en valeur vos comp\u00e9tences en science des donn\u00e9es.<\/h3>\n\n\n\n

L'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 cr\u00e9er un portfolio soign\u00e9 qui vous permettra d'obtenir l'emploi de vos r\u00eaves apr\u00e8s avoir effectu\u00e9 vos recherches pr\u00e9liminaires, suivi une formation et mis en pratique vos nouvelles comp\u00e9tences en constituant un excellent portfolio rempli de projets.<\/p>\n\n\n\n

Votre portfolio est peut-\u00eatre l'aspect le plus crucial de votre recherche d'emploi. Le Data Science Bootcamp de BrainStation, par exemple, est con\u00e7u pour fournir un programme d'\u00e9tudes bas\u00e9 sur des projets qui aide les \u00e9tudiants \u00e0 construire un portefeuille impressionnant de r\u00e9alisations concr\u00e8tes. C'est l'une des m\u00e9thodes les plus efficaces pour se faire remarquer sur le march\u00e9 du travail.<\/p>\n\n\n\n

Envisagez d'inclure vos projets GitHub lorsque vous postulez pour un emploi de scientifique des donn\u00e9es \u00e0 (ou \u00e0 la place de) votre site Web. Tout en am\u00e9liorant simultan\u00e9ment votre profil dans un r\u00e9seau public, GitHub affiche rapidement votre processus, votre travail et vos r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

Mais ne vous arr\u00eatez pas l\u00e0. Votre portfolio est l'occasion de d\u00e9montrer vos capacit\u00e9s de communication et de montrer que vous ne vous contentez pas de calculer des chiffres.<\/p>\n\n\n\n

Il est \u00e9galement avantageux d'exposer une vari\u00e9t\u00e9 de m\u00e9thodes car la science des donn\u00e9es est un vaste domaine, ce qui implique qu'il existe de nombreuses fa\u00e7ons d'aborder un probl\u00e8me et de nombreuses strat\u00e9gies que vous pouvez mettre sur la table.<\/p>\n\n\n\n

Vous devez compl\u00e9ter vos donn\u00e9es par un r\u00e9cit convaincant et montrer comment vous tentez de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes que vous avez identifi\u00e9s afin que l'employeur comprenne votre valeur. Plut\u00f4t que de pr\u00e9senter votre code de mani\u00e8re isol\u00e9e, GitHub vous permet de le contextualiser dans un contexte plus large, ce qui le rend plus facile \u00e0 comprendre.<\/p>\n\n\n\n

Lorsque vous postulez \u00e0 un poste particulier, ne soumettez pas l'ensemble de votre travail. Ne mettez en avant que quelques \u00e9l\u00e9ments parmi l'ensemble de vos travaux afin de montrer l'\u00e9ventail de vos capacit\u00e9s tout au long du processus de science des donn\u00e9es - en partant d'un ensemble de donn\u00e9es simple, en identifiant un probl\u00e8me, en nettoyant le d\u00e9sordre, en d\u00e9veloppant un mod\u00e8le et en trouvant une r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n

\"mentors<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Am\u00e9liorez votre profil en ligne<\/h3>\n\n\n\n

Un projet bien ex\u00e9cut\u00e9 que vous r\u00e9alisez vous-m\u00eame peut \u00eatre un moyen fantastique de mettre en valeur vos comp\u00e9tences et d'impressionner les responsables potentiels du recrutement. Choisissez un sujet qui vous int\u00e9resse vraiment, posez une question \u00e0 son sujet et essayez d'y r\u00e9pondre par des faits.<\/p>\n\n\n\n

Vous pouvez \u00e9galement pr\u00e9senter votre travail sur GitHub. Documentez votre exp\u00e9rience et r\u00e9v\u00e9lez vos r\u00e9sultats, repr\u00e9sent\u00e9s graphiquement avec une explication directe de votre proc\u00e9dure, en mettant en valeur vos comp\u00e9tences techniques et vos id\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Pour aider un employeur \u00e0 comprendre votre valeur, incluez un r\u00e9cit convaincant qui d\u00e9taille les questions que vous avez abord\u00e9es - en mettant en \u00e9vidence votre processus et les mesures cr\u00e9atives que vous avez prises pour que l'employeur vous comprenne.<\/p>\n\n\n\n

Une autre excellente fa\u00e7on de d\u00e9montrer votre int\u00e9r\u00eat pour la communaut\u00e9, de montrer vos comp\u00e9tences en tant que scientifique des donn\u00e9es potentiel et d'\u00e9tendre vos connaissances et votre rayonnement est de devenir membre d'un r\u00e9seau de science des donn\u00e9es en ligne comme Kaggle.<\/p>\n\n\n\n

\"\u00c9v\u00e9nements<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Postulez \u00e0 des emplois pertinents de scientifique des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Il existe plusieurs responsabilit\u00e9s dans le domaine de la science des donn\u00e9es. Les personnes qui ont acquis les capacit\u00e9s fondamentales se sp\u00e9cialisent dans des sous-disciplines particuli\u00e8res, comme les ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es, les analystes de donn\u00e9es, l'intelligence artificielle ou les ing\u00e9nieurs en apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n

Cherchez \u00e0 savoir ce que l'entreprise valorise, ce sur quoi elle se concentre, et si cela correspond \u00e0 vos comp\u00e9tences, vos objectifs et vos projets. N'oubliez pas non plus que des villes comme Boston, Chicago et New York connaissent une p\u00e9nurie de talents techniques ; les opportunit\u00e9s sont donc nombreuses.<\/p>\n\n\n\n

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Les meilleurs emplois en science des donn\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9tant donn\u00e9 que les scientifiques des donn\u00e9es travaillent dans de nombreux domaines et disciplines, les t\u00e2ches qu'ils peuvent accomplir sont d\u00e9sign\u00e9es sous une vari\u00e9t\u00e9 de noms, qui incluent :<\/p>\n\n\n\n