Cours sur les données, l’IA et le cloud

La science des données est un domaine d’expertise axé sur l’obtention d’informations à partir de données. À l’aide de compétences en programmation, de méthodes scientifiques, d’algorithmes, etc., les data scientists analysent les données pour obtenir des informations exploitables.

Vous devrez apprendre un langage de programmation tel que Python ou R et maîtriser les principes des mathématiques et des statistiques. La connaissance des méthodes d’analyse de données et des outils de science des données est également indispensable. Il existe de nombreuses façons d’apprendre la science des données. En plus des moyens d’éducation formels, tels qu’un diplôme ou des études universitaires, il existe de nombreuses autres ressources pour vous aider à apprendre à votre propre rythme. En plus des cours et des tutoriels en ligne, il y a des livres, des vidéos, etc.

En plus des connaissances en mathématiques et en statistiques, les data scientists ont besoin de compétences en programmation dans des langages tels que Python, R et SQL. De plus, la science des données nécessite la capacité à travailler avec de grands ensembles de données, la connaissance de la visualisation des données, du traitement des données et de la gestion de bases de données. Des compétences en apprentissage automatique et en apprentissage profond peuvent également être utiles.

À titre professionnel, presque tous les secteurs peuvent utiliser la science des données dans une certaine mesure. Les organisations de santé utilisent la science des données pour détecter et guérir les maladies, tandis que les sociétés financières l’utilisent pour détecter et prévenir la fraude. Tous les types d’industries utilisent la science des données pour le marketing, comme la création de systèmes de recommandation et l’analyse du taux de désabonnement.

Oui, la science des données est l’un des secteurs qui connaît la croissance la plus rapide aux États-Unis et dans le monde. C’est aussi l’une des carrières les mieux rémunérées qui soient. Selon les données de Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et ont un taux de satisfaction de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.

Il y a quelques points à considérer ici. Tout d’abord, les diplômes en science des données peuvent être compétitifs, nécessitant souvent des notes élevées constantes. De même, de nombreuses compétences requises pour la science des données nécessitent beaucoup d’étude et de patience. Cela peut prendre plusieurs mois pour maîtriser toutes les bases nécessaires, ainsi qu’une grande expérience pratique pour obtenir un poste de premier échelon.

Oui, vous aurez besoin d’une certaine expérience du codage dans des langages tels que Python, R, SQL, Java et C/C++. Cependant, en raison de sa syntaxe relativement simple, le langage de programmation Python est souvent le choix préféré des nouveaux arrivants.

Pour une personne sans expérience préalable en codage et/ou sans formation en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’études intensives pour être au niveau d’un data scientist débutant. Cependant, il est important de se rappeler que le fait de n’apprendre que les bases théoriques de la science des données peut ne pas faire de vous un véritable data scientist.

Une fois que vous avez maîtrisé les bases de la science des données, vous pouvez vous spécialiser dans divers domaines, notamment l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’analyse du Big Data, l’analyse et l’intelligence commerciales, l’exploration de données, etc.