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5 étapes pour mener une bonne carrière en Data

carrière en data

Sujet d’article : Etapes à suivre pour bien mener sa carrière en Data 

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Une carrière en Data, c’est ce que dont tout le monde rêve aujourd’hui. Désormais, ce secteur fait partie des secteurs porteurs les mieux payés dans le monde entier. Cependant, plusieurs contraintes peuvent se poser dans les débuts : manque d’expérience, besoin d’apprentissage, concurrence sur les postes… 

C’est pourquoi il faut tracer une route bien définis pour réussir dans ce domaine évolutif. Dans cet article, nous vous présentons 5 étapes pour mener une bonne carrière en Data. 

Lisez donc jusqu’à la fin de l’article pour ne rien louper 😉. 

La formation académique

Il est essentiel d’avoir une formation académique de qualité afin de poser les fondations solides d’une carrière en data. Dans ce sens, une formation en informatique, en mathématiques, en statistiques ou dans un domaine similaire vous permettra d’acquérir les compétences fondamentales requises pour appréhender les complexités des données et des algorithmes.

En effet, ces domaines offrent un fondement théorique fondamental qui vous permettra d’aborder les problèmes de manière analytique et organisée. Les cours de statistiques quant à eux, vous permettront d’acquérir une compréhension rigoureuse des données, tandis que l’informatique vous fournira les compétences nécessaires pour manipuler et analyser ces données de manière efficace.

Si vous êtes toujours en cours de formation initiale, votre filière doit donc comporter tous ces éléments. 

Data science, Machine Learning, et big data 

En plus, des notions que vous devez avoir en mathématiques, informatiques et statistiques, s’ajoute aussi des connaissances avancés en data science, machine Learning , et big data. Vous l’avez donc compris, plus vous avancé plus le degrés de difficulté augmenté aussi. 

Lisez ces articles pour une exploration complète sur les sujets en questions : 

Data science pour débutant : La data science pour débutant : par où commencer ?

Machine Learning : Qu’est-ce que le Maching Learning ? Tout savoir !

Big Data : Solutions de Big Data pour les Data Analysts – BrightCape

Cours et certification enligne 

Si vous êtes en reconversion professionnelle, ou encore si vous voulez approfondir vos connaissances à l’aide des cours enligne, il en existe un panoplie des formations que vous pouvez suivre, notamment : 

Des formations sur Coursera 

Les cours sur Udemy 

Analyse de données Google Certificat Professionnel | Coursera

Les compétences techniques

Pour réussir une carrière dans le domaine des données, il est essentiel de maîtriser toute une série de compétences techniques.

Voici plus de détails des compétences spécifiques que vous devez acquérir :

Maîtriser les Langages de Programmation Populaires

Python

Python est l’un des langages les plus populaires en data science en raison de sa simplicité et de sa lisibilité. Il est largement utilisé pour l’analyse de données, le machine learning, et l’automatisation.

Vous devez donc apprendre à utiliser des bibliothèques essentielles comme NumPy pour les calculs numériques, Pandas pour la manipulation de données, Matplotlib et Seaborn pour la visualisation, et Scikit-Learn pour le machine learning.

R

R est un langage puissant pour les statistiques et la visualisation de données. Il est souvent préféré dans les milieux académiques et par les statisticiens.

Mais cela n’empêche de se familiariser avec ce langage avec des packages comme dplyr pour la manipulation de données, ggplot2 pour la visualisation, et caret pour le machine learning.

Acquérir des Compétences en manipulation et analyse de données

SQL

SQL (Structured Query Language) est essentiel pour interroger et gérer des bases de données relationnelles. La maîtrise de ce langage vous permet d’extraire, filtrer et manipuler de grandes quantités de données efficacement.

Apprenez donc à écrire des requêtes complexes, à joindre des tables, à utiliser des fonctions d’agrégation et à optimiser les requêtes pour des performances accrues.

Excel

Excel reste un outil fondamental pour l’analyse de données rapide et la visualisation de données simples. Il est souvent utilisé pour des analyses préliminaires et des rapports.

Les élèments essentiels à maitriser comportent les tableaux croisés dynamiques, les graphiques, les fonctions de recherche et les add-ons tels que Power Query et Power Pivot.

Pandas (Python)

Pandas est une bibliothèque Python puissante pour la manipulation de données. Elle permet de travailler facilement avec des structures de données comme les DataFrames.

Ce que vous devez apprendre dans ce sens, est de nettoyer les données, à réaliser des opérations de regroupement (group by), à fusionner des DataFrames et à effectuer des analyses exploratoires de données.

Apprendre à utiliser des plateformes et des outils de Data Visualization

Tableau

Tableau est une plateforme de business intelligence qui permet de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord dynamiques.

Apprenez donc à connecter Tableau à diverses sources de données, à créer des visualisations interactives et à partager des tableaux de bord avec des équipes ou des clients.

Power BI

Power BI est un outil de business intelligence développé par Microsoft, offrant une intégration facile avec Excel et d’autres produits Microsoft.

Vous devez alors apprendre à créer des rapports et des tableaux de bord interactifs, à utiliser Power Query pour la préparation des données, et à implémenter des modèles de données complexes.

Découvrez cette formation complète sur Power BI : Power BI Academy 

Expérience réelle

expérience réelle dans le cadre de la carrière en data

Dans ce domaine la pratique est bien plus apprécié que l’apprentissage, c’est appliquant ce que vous avez appris que vous développer vos compétences, et ceci est très apprécié dans le monde professionnelle. 

Voici donc des pistes qui vous permettrons de mettre en pratique ce que vous avez appris : 

Réaliser des projets personnels :

Choisissez un point précis, ensuite identifiez des problèmes réels intéressantes qui peuvent être résolus par l’analyse de données. Par exemple, analysez les tendances de ventes d’un secteur particulier ou étudiez l’impact des campagnes de marketing sur les réseaux sociaux.

Rejoindre des projets Open-Source :

Recherchez des projets open-source sur des plateformes comme GitHub ou GitLab qui se concentrent sur la data science, l’analyse de données, ou le machine learning. Des projets comme TensorFlow, Pandas, ou Scikit-learn sont d’excellents points de départ.

Commencez par des tâches simples comme la documentation, les tests, ou la correction de bugs. Progressivement, contribuez à des fonctionnalités plus complexes ou proposez des améliorations. 

Construire un Portfolio de projets : 

Un portfolio qui contient tout les projets sur lesquelles vous avez travailler. Dans ce dernier, assurez-vous que chaque contribution est bien documentée. Expliquez votre rôle, les problèmes que vous avez résolus, et les résultats obtenus. Cela démontre non seulement vos compétences techniques mais aussi votre capacité à travailler de manière collaborative.

Les avancées technologiques

avancés technologique en data

Le domaine de la data est toujours en plein développement, chose que vous devrez prendre en compte, pour rester à jour des derniers technologie qui façonnent ce domaine. 

Pour rester informé des dernières tendances et avancées technologiques dans le domaine de la data, il est crucial de :

Lire des blogs spécialisés :

Des blogs comme BrightCape, KDnuggets, Towards Data Science, et Data Science Central publient régulièrement des articles sur les nouveautés, les techniques, et les bonnes pratiques en data science et big data. Ces sources offrent des analyses approfondies et des études de cas pratiques.

Participer à des forums et des communautés en ligne :

Des plateformes comme Reddit (r/datascience, r/bigdata), Stack Overflow, et Kaggle sont des lieux où les professionnels échangent des idées, posent des questions et partagent des solutions. Ces forums sont d’excellentes ressources pour résoudre des problèmes spécifiques et découvrir les dernières tendances du secteur.

Lire des publications scientifiques et des revues spécialisées :

Des revues comme “Journal of Data Science”, “Big Data Research”, et “Data Mining and Knowledge Discovery” publient des recherches de pointe. Ces publications vous permettent de rester informé des découvertes académiques et des développements théoriques qui peuvent influencer votre pratique professionnelle.

La communication des insights

communication des insights

Dans le domaine de la data, il est crucial de pouvoir traduire des analyses techniques en informations compréhensibles pour des audiences variées. Pour y parvenir :

Utiliser un langage simple :

D’abord, vous devez prendre en compte vos interlocuteurs, leurs spécialités…etc Évitez donc le jargon technique lorsque vous vous adressez à un public non spécialisé.

Visualiser les données :

Pour vos visualisations, utilisez des graphiques, des tableaux et des infographies pour illustrer vos points. Des outils comme Tableau, Power BI ou même Excel peuvent transformer des données brutes en visualisations intuitives.

Raconter une histoire :

Enfin, donnez une vie à vos données en les contextualisant dans une narrative qui résonne avec votre audience. Expliquez pourquoi les données sont importantes et quelles actions devraient être entreprises en conséquence.

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