Mourir d'envie d'être Data Scientist ? Commencez maintenant.

Le buzz autour de la science des données est réel. Des salaires élevés, des opportunités de carrière sans cesse croissantes et le fait de travailler avec une technologie de pointe sont des facteurs de motivation extrêmement incitant à changer.

Cependant, percer dans la science des données peut être un défi.

Tout d'abord, vous avez besoin de compétences techniques sérieuses, et plus tôt vous commencerez à acquérir ces compétences, plus tôt vous pourrez commencer à devenir un scientifique des données.

Deuxièmement, vous devez convaincre quelqu'un de tenter votre chance en tant que tout nouveau data scientist. Nous savons tous qu'obtenir un emploi avec des années d'expérience peut prendre du temps, mais obtenir un emploi dans un domaine dans lequel vous avez peu d'expérience ? Cela peut être extrêmement difficile.

Troisièmement, vous devez connaître l'industrie. Cela vient du temps, de l'expérience, de l'interaction avec les scientifiques des données et de l'exploration des problèmes réels de la science des données.

Cependant, il existe des moyens de devenir un scientifique des données en très peu de temps, et vous n'aurez peut-être même pas à quitter votre entreprise existante pour le faire.

Apprenez le cours de certification en science des données des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

Voici quelques vrais conseils de vrais scientifiques des données sur la façon de démarrer une carrière en science des données.

1. Perfectionnez vos compétences techniques

Une base solide en statistiques est essentielle avant de sauter tête baissée dans les algorithmes d'apprentissage automatique afin de savoir quel algorithme est le bon à appliquer à un ensemble de données.

Apprenez à écrire du code prêt pour la production. La pratique du codage au niveau de la structure des données et des algorithmes en python s'avérera inestimable et vous devrez être capable d'écrire votre propre code.

SQL et une expérience de travail avec des bases de données sont essentielles. Après tout, un scientifique des données travaille avec de grandes quantités de données toute la journée.

Apprenez des compétences qui fonctionneront bien ensemble. Aucune compétence n'est autonome et vous devrez les utiliser en combinaison pour résoudre plusieurs problèmes à la fois.

Un moyen simple de commencer consiste à utiliser ce certificat d'analyse de données de 9 mois via CalTech. Si vous avez déjà un BA, vous pouvez passer directement à une maîtrise en sciences des données par l'Université John Moores de Liverpool. Aucune expérience de codage requise.

2. Développer les compétences générales de base

Une partie du travail avec des données nécessite également la capacité de communiquer les résultats de vos données à des parties prenantes externes qui ne possèdent pas de connaissances techniques ou statistiques. Cela nécessite de traduire vos conclusions et d'utiliser des termes simples afin qu'elles puissent être facilement comprises par n'importe qui.

Une réflexion structurée est essentielle pour bien comprendre le problème réel de l'entreprise. Apprenez à identifier le vrai problème afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de la structure ou de l'application appropriée pour trouver une solution au nombre maximum de problèmes.

Structurez les problèmes de manière à pouvoir les aborder logiquement. Planifiez-le étape par étape afin de pouvoir trouver une solution. Cela signifie que les gros problèmes sont décomposés en plus petits morceaux et que les erreurs sont localisées plus facilement.

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3. Le réseautage est essentiel

La science des données est assez collaborative dans la mesure où vous travaillez souvent en équipe pour réaliser de grands projets. Même si la responsabilité des composants individuels incombe à un seul scientifique des données, les solutions sont souvent trouvées en collaboration.

Avant même de se lancer dans la science des données, le réseautage peut s'avérer utile car il peut aider à orienter votre réflexion en termes de cheminement de carrière et de points forts.

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Les meilleurs conseils pour réussir :

• Si vous cherchez à changer de carrière, recherchez un rôle dans les données au sein de votre organisation actuelle. Identifiez un problème et collaborez avec Data Science/Analytics ou créez et présentez une solution, en élaborant les arguments en faveur d'un déplacement latéral.
• Si vous êtes intéressé par la recherche, envisagez de poursuivre vos études avec une maîtrise ou un doctorat. Recherchez des universitaires travaillant sur des problèmes qui vous intéressent et postulez à leurs cours pour étudier avec eux.
• Si vous êtes encore étudiant, envisagez de travailler sur des problèmes et de les présenter sur GitHub ou Linked in pour créer votre portfolio. Envisagez également de suivre des cours de courte durée sur le codage, le SQL, l'analyse et d'autres domaines connexes. Vous pouvez explorer des cours gratuits à upGrad avant de vous lancer.
• Trouvez un mentor dans le domaine, de préférence un professionnel expérimenté dans un poste auquel vous aimeriez aspirer.

Contributions de Sameer, Shardool, Antan, Ashish, Data Scientists à upGrad

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