糖心vlog官网观看

Read in English (Lire en anglais).

La Data Science (ou science des 诲辞苍苍茅别蝉) continue de s'imposer comme l'un des parcours professionnels les plus recherch茅s dans le secteur technologique actuel. Au-del脿 de l'analyse, de l'exploration et de la programmation des 诲辞苍苍茅别蝉, les data scientists combinent code et statistiques pour transformer les 诲辞苍苍茅别蝉. Ces connaissances peuvent aider les entreprises 脿 g茅n茅rer un retour sur investissement (ROI) ou 脿 mesurer leur impact social.

La data science est un domaine interdisciplinaire et primordial pour les fonctions essentielles de la soci茅t茅, comme le r茅approvisionnement des supermarch茅s, le suivi des campagnes politiques et la tenue des dossiers m茅dicaux. Participer 脿 ce domaine en plein essor peut 锚tre une carri猫re fascinante et enrichissante.

De nombreuses opportunit茅s de carri猫re s'offrent 脿 vous en data science. D茅couvrez ce qu'est la data science, les comp茅tences requises, les types de postes et comment y acc茅der.

Qu'est-ce que la data science ? D茅finition, comp茅tences et perspectives d'emploi

La data science est issue des statistiques et de l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉. Elle se situe 脿 l'intersection du d茅veloppement logiciel, de l'apprentissage automatique et de la recherche. Dans le monde universitaire, elle est 脿 cheval sur les domaines de l'informatique, de la gestion et des statistiques. Les professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 cr茅ent des algorithmes pour traduire les mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉 en recherches qui 茅clairent les agences gouvernementales, les entreprises et autres organisations.

La data science existe parce que les technologies de l'information 茅voluent rapidement. Les entreprises, les gouvernements et les autres organisations doivent donner un sens 脿 toutes les 诲辞苍苍茅别蝉 qu'ils collectent.

Data science vs informatique聽

La data science et l'informatique travaillent toutes deux avec des ordinateurs et des algorithmes, mais ces deux domaines sont diff茅rents. L'informatique d茅signe l'茅tude des syst猫mes informatiques, notamment mat茅riels et logiciels, pour faciliter la compr茅hension et le d茅veloppement du traitement de l鈥檌nformation. La data science, quant 脿 elle, d茅signe l'茅tude des 诲辞苍苍茅别蝉. Vous utiliserez des syst猫mes informatiques et des algorithmes pour traiter et comprendre les 诲辞苍苍茅别蝉.听

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 en data science

Dans un domaine comme la data science, un certain nombre de comp茅tences techniques seront utiles avant de se lancer, telles que :

• Connaissance approfondie et familiarit茅 avec l'analyse statistique

• Apprentissage automatique (machine learning)

• Apprentissage profond (deep learning)

• Visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉

• 惭补迟丑茅尘补迟颈辩耻别蝉

• Programmation

• Capacit茅 脿 g茅rer des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es

• Familiarit茅 avec SAS, Hadoop, Spark, Python, R et d'autres outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉

• Processus, syst猫mes et r茅seaux Big Data

• G茅nie logiciel (software engineering)

• Statistiques

Une carri猫re en data science exige bien plus que de simples connaissances techniques. Vous travaillerez en 茅quipe avec d'autres ing茅nieurs, d茅veloppeurs, codeurs, analystes et responsables de gestion. Ces comp茅tences pratiques peuvent vous aider 脿 progresser :

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 en communication

• Storytelling

• Pens茅e critique et logique

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 en gestion

• 颁耻谤颈辞蝉颈迟茅

• Adaptabilit茅 et flexibilit茅

• R茅solution de probl猫mes

• Travail d'茅quipe

Perspectives d'emploi en data science

L'avenir s'annonce prometteur pour les futurs professionnels de la data science. L鈥櫭﹖ude 芦 Les m茅tiers en 2030 禄 de France Strat茅gie pr茅voit une augmentation de 26 pour cent des postes d鈥檌ng茅nieurs de l鈥檌nformatique, dont font partie les data scientists, entre 2019 et 2030 []. Le Forum 茅conomique mondial indique, dans son rapport 芦 Future of Jobs 2023聽禄, que 59,5 pour cent des organisations interrog茅es consid猫rent l'IA et le Big Data comme des comp茅tences de plus en plus importantes. Voici les m茅tiers de la data science qui devraient conna卯tre une augmentation d'au moins 25 pour cent des cr茅ations d'emplois entre 2023 et 2027 [] :

• Sp茅cialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique

• Analystes en business intelligence

• Analystes en s茅curit茅 de l'information

• Data analysts et data scientists

• Sp茅cialistes du Big Data

Que pouvez-vous faire avec un dipl么me en data science ?

Vous avez le choix entre de nombreux m茅tiers de la data science. Tous sont essentiels 脿 la prise de d茅cisions cl茅s dans une organisation. Souvent, plusieurs des types de postes pr茅sent茅s ci-dessous travailleront ensemble au sein d'une m锚me 茅quipe.

Data scientist

Les data scientists construisent des mod猫les 脿 l'aide de langages de programmation comme Python. Ces mod猫les seront ensuite transform茅s en applications. Travaillant souvent en 茅quipe, par exemple avec un business analyst, un data engineer et un data (ou IT) architect, vous contribuerez 脿 r茅soudre des probl猫mes complexes en analysant les 诲辞苍苍茅别蝉 et en r茅alisant des pr茅dictions. Ce m茅tier est g茅n茅ralement consid茅r茅 comme une version avanc茅e de celui de data analyst.

• Salaire moyen en France : 鈧� 50 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : statistiques, math茅matiques, apprentissage automatique et profond, comp茅tences en programmation, analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, processus Big Data et outils comme Hadoop, SQL, etc.

• 脡tudes : Dipl么me de niveau bac + 5 dans un domaine pertinent, bien que de plus en plus de bootcamps en data science et de certificats professionnels puissent aider les personnes qui changent de carri猫re 脿 atteindre leurs objectifs.听

Data analyst

Contrairement aux data scientists, les data analysts utilisent des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es pour r茅soudre les probl猫mes d鈥檜ne entreprise. Gr芒ce 脿 des outils comme SQL, Python et R, 脿 l'analyse statistique et 脿 la visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉, ils acqui猫rent, nettoient et r茅organisent les 诲辞苍苍茅别蝉 脿 des fins d'analyse afin d'identifier des tendances pouvant 锚tre transform茅es en informations strat茅giques. Vous ferez le lien entre data scientists et business analysts.

• Salaire moyen en France : 鈧� 45 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : Langages de programmation (SQL, Python, R, SAS), statistiques et math茅matiques, visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉

• 脡tudes : Dipl么me de niveau bac + 3 ou mieux bac + 5 en math茅matiques, en informatique, en finance, en statistiques ou dans un domaine connexe

Data architect

Les data architects cr茅ent les plans directeurs des syst猫mes de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉, en concevant des plans pour int茅grer et maintenir tous les types de sources de 诲辞苍苍茅别蝉. Vous superviserez les processus et l'infrastructure sous-jacents. Votre objectif principal est de permettre aux employ茅s d'acc茅der 脿 l'information lorsqu'ils en ont besoin.听

• Salaire moyen en France : 鈧� 61 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : Langages de codage tels que Python et Java, exploration et gestion de 诲辞苍苍茅别蝉, apprentissage automatique (machine learning), SQL et mod茅lisation de 诲辞苍苍茅别蝉

• 脡tudes : Dipl么me de niveau bac + 5 en 诲辞苍苍茅别蝉, informatique ou dans un domaine connexe. Si vous changez de carri猫re, un bootcamp ou un certificat professionnel peut vous aider 脿 d茅velopper vos comp茅tences en gestion des 诲辞苍苍茅别蝉.

Data engineer

Les data engineers pr茅parent et g猫rent de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉. 脌 ce titre, vous d茅velopperez et optimiserez 茅galement les pipelines et l'infrastructure de 诲辞苍苍茅别蝉, en pr茅parant les 诲辞苍苍茅别蝉 pour les data scientists et les business analysts. Les data engineers rendent les 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles afin que les entreprises puissent optimiser leurs performances.

• Salaire moyen en France : 鈧� 46 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : Langages de programmation tels que Java, compr茅hension des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 NoSQL (MongoDB) et des frameworks comme Apache Hadoop

• 脡tudes : Un dipl么me de niveau bac + 5 en data science, informatique, math茅matiques est un atout. Les certificats professionnels et les formations intensives sont 茅galement des possibilit茅s pour am茅liorer ses comp茅tences.

Ing茅nieur en machine learning

Ce poste n'est pas un poste de premier niveau, mais un poste auquel vous pourrez acc茅der si vous 锚tes data scientist ou data engineer. L'apprentissage automatique (machine learning) utilise des algorithmes reproduisant l'apprentissage et le comportement humains pour interpr茅ter les 诲辞苍苍茅别蝉 et gagner en pr茅cision au fil du temps. Au sein d'une 茅quipe de data science, les ing茅nieurs en machine learning recherchent, d茅veloppent et con莽oivent des syst猫mes d'intelligence artificielle facilitant l'apprentissage automatique. Vous assurerez 茅galement la liaison entre les data scientists, les data architects, etc.听

• Salaire moyen en France : 鈧� 50 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : Connaissance d'outils tels que Spark, Hadoop, R, Apache Kafka, Tensorflow, Google Cloud Machine Learning Engine, etc. Une compr茅hension des structures et de la mod茅lisation des 诲辞苍苍茅别蝉, de l'analyse quantitative et des bases de l'informatique est 茅galement un atout.听

• 脡tudes : Un master, voire un doctorat en informatique ou dans un domaine connexe, est souvent requis. Initiez-vous 脿 ce domaine en vous inscrivant 脿 un cours populaire sur 糖心vlog官网观看 : Apprentissage automatique supervis茅 : r茅gression et classification.

Business analyst

En tant que business analyst, vous exploiterez les 诲辞苍苍茅别蝉 pour obtenir des informations strat茅giques et formuler des recommandations aux entreprises et organisations afin d'am茅liorer leurs syst猫mes et processus. Les business analysts identifient les probl猫mes dans tous les domaines de l'organisation, notamment la formation du personnel et les structures organisationnelles, afin que les entreprises puissent gagner en efficacit茅 et r茅duire leurs co没ts.

• Salaire moyen en France : 鈧� 43 000 []

• 颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises : Utilisation de SQL et d'Excel, visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉, mod茅lisation financi猫re, analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, analyse financi猫re, sens des affaires

• 脡tudes : Dipl么me de niveau bac + 3 voire bac + 5 en gestion, finance, informatique, statistiques, commerce ou dans un domaine connexe

Comment se lancer dans la data science

Avec autant d'opportunit茅s passionnantes en data science, vous vous demandez peut-锚tre par o霉 commencer. Que vous d茅butiez votre carri猫re ou que vous vous engagiez dans une reconversion, vous pouvez prendre les mesures n茅cessaires pour b芒tir votre avenir dans le Big Data ou le Machine Learning.

脡tudes : que dois-je apprendre ?

L鈥檕btention d鈥檜n dipl么me ou d鈥檜n certificat peut 锚tre un excellent point d鈥檈ntr茅e vers n鈥檌mporte quel m茅tier de la data science.

Dipl么me : Une licence ou un autre dipl么me de niveau bac + 3 (rarement moins) peut parfois suffire, mais la plupart des employeurs demandent un dipl么me de niveau bac + 5 (master, dipl么me d鈥檜ne 茅cole d鈥檌ng茅nieurs ou de commerce) en data science, commerce, 茅conomie, statistiques, math茅matiques, technologies de l'information ou dans un domaine connexe. Selon Le Figaro Emploi, en 2024, pour le poste de data analyst, le dipl么me minimum requis 茅tait un baccalaur茅at pour 2,4 pour cent des offres d鈥檈mploi, une licence pour 20.1 pour cent des offres, et un dipl么me de niveau bac + 5 ou plus pour 60,4 pour cent [].听Ces programmes d鈥櫭﹖ude vous apprennent 脿 analyser des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 utiliser des nombres, des syst猫mes et des outils pour r茅soudre des probl猫mes.听

Mais si vous 锚tes titulaire d'une licence en lettres ou en sciences humaines, pas d'inqui茅tude. Votre esprit critique et votre cr茅ativit茅 sont pr茅cieux pour une carri猫re en data science. Si vous n'avez pas de dipl么me, plusieurs options s'offrent 脿 vous.

Cours en ligne et certificats professionnels : Que vous ayez ou non obtenu un dipl么me, un cours en ligne ou un certificat professionnel peut 锚tre utile lorsque vous postulez 脿 des emplois li茅s 脿 la data science.

Vous pouvez mentionner ces formations sur votre CV ou votre profil LinkedIn pour plus de cr茅dibilit茅. G茅n茅ralement, ces formations durent quelques mois (脿 temps partiel) et peuvent vous permettre d'acc茅der au moins 脿 un poste de premier niveau.

芦 Il s'agit avant tout d'acqu茅rir les comp茅tences n茅cessaires et de d茅montrer sa capacit茅 脿 accomplir le travail. C'est ce que j'ai accompli en terminant ce programme et en obtenant mon dipl么me. 禄

鈥� , 脿 propos de l'obtention du Certificat Professionnel en Science des Donn茅es 诲鈥橧叠惭

Bootcamps : Si vous 锚tes pr锚t 脿 consacrer quelques semaines ou quelques mois 脿 un bootcamp, de nombreuses options s'offrent 脿 vous pour vous adapter et acqu茅rir les comp茅tences n茅cessaires 脿 une carri猫re en data science. Certains bootcamps se d茅roulent en pr茅sentiel sur quelques semaines ou quelques mois en groupe, tandis que d'autres se suivent en ligne et 脿 votre rythme. L'avantage d'un bootcamp en pr茅sentiel r茅side dans la communaut茅 et le r茅seau auxquels vous aurez acc猫s 脿 la fin de la formation.听

Voici certaines possibilit茅s populaires :

• Orsys Formation propose un bootcamp en ligne Data Scientist d鈥檜ne dur茅e de 3 mois, d茅bouchant sur un certificat 芦 Data Scientist 禄 des Mines Paris-PSL Executive. La formation est 茅ligible au CPF.

• Artefact School of Data propose des bootcamps Data Analytics et Data Science & IA, de 10 semaines chacun, en mode hybride (脿 Paris et 脿 distance), 茅ligibles au CPF.

• Datascientist.fr propose un Bootcamp pour Ma卯triser les Donn茅es permettant de ma卯triser les comp茅tences essentielles pour g茅rer les 诲辞苍苍茅别蝉 en entreprise, avec une formation 100 pour cent en ligne.

• Openclassrooms propose un bootcamp Analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, 脿 suivre en ligne 脿 temps plein (3 mois) ou 脿 temps partiel, 脿 votre rythme.

Exp茅rience : Comment obtenir un emploi en data science ?

Une fois que vous avez termin茅 un cours ou obtenu un certificat et acquis les comp茅tences n茅cessaires, vous souhaiterez acqu茅rir une exp茅rience professionnelle.

Emploi de premier niveau ou stage : Pour d茅crocher votre premier emploi ou stage, il est conseill茅 de postuler 脿 des offres d'emploi sp茅cifiquement destin茅es aux d茅butants en data science. Ainsi, vous serez soutenu pour prouver votre valeur, d茅velopper vos comp茅tences et progresser dans votre carri猫re.

Certains chercheurs d'emploi affirment avoir postul茅 脿 des centaines d'offres avant d'obtenir un entretien. Mais ne vous d茅couragez pas, les candidats aux postes de data science sont tr猫s recherch茅s. Votre travail acharn茅 sera r茅compens茅.

Entretiens d鈥檈mbauche : Une fois l'entretien obtenu, entra卯nez-vous 脿 discuter de votre d茅marche avec un ami non sp茅cialis茅. Faites comme si votre interlocuteur ignorait tout de votre projet, afin de pouvoir discuter de vos choix d'outils et des raisons pour lesquelles vous avez cod茅 un algorithme d'une certaine mani猫re. Vous devrez prouver que vous ma卯trisez les langages et les syst猫mes que vous utiliserez au travail.

Explorez la data science avec 糖心vlog官网观看

Obtenir un dipl么me ou une certification en data science peut vous aider 脿 trouver un emploi dans de nombreux domaines. Boostez votre carri猫re en data science en vous inscrivant au programme de Certificat Professionnel en Science des Donn茅es d'IBM . Apprenez en 11 mois maximum, 脿 votre rythme, 脿 analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 communiquer les r茅sultats pour 茅tayer des d茅cisions fond茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉.