Le guide ultime pour réussir votre prochain entretien en science des données
Le guide ultime pour réussir votre prochain entretien en science des données
Prêt à élargir vos compétences avec outils et méthodologies? Consultez les ressources recommandées par notre équipe pour enrichir vos connaissances!
Prêt à élargir vos compétences avec outils et méthodologies? Consultez les ressources recommandées par notre équipe pour enrichir vos connaissances!
Prêt à élargir vos compétences avec outils et méthodologies? Consultez les ressources recommandées par notre équipe pour enrichir vos connaissances!
Mise à jour en décembre 2023.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine statistique, mathématiques, méthodes scientifiques, IA, programmation spécialisée, analyses, et storytelling pour extraire de la valeur des données.
Un Data Scientist applique des méthodes statistiques et utilise une large gamme d'outils et de techniques pour analyser et préparer les données. Il explique également la signification des résultats aux différentes parties prenantes.
Les données peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs et résoudre des problèmes. La science des données sert de pont entre les données et la salle de réunion, connectant les mondes des affaires et technique. Un data scientist compétent peut communiquer efficacement avec des individus à différents niveaux d'expertise.
Cet guide est destiné aux novices en science des données. Il offre deux pistes à explorer : une piste technologique et une piste commerciale. Vous pouvez choisir de vous concentrer sur un domaine d'amélioration ou passer facilement de l'un à l'autre. Il fournit des informations exploitables pour vous aider à aborder n'importe quel cas de science des données.
Parcours technologique 💻
Avant d'entrer dans les détails des modules de science des données, nous avons listé deux parcours de data scientist tout-en-un (un gratuit, un payant). Une fois ces sujets couverts, vous pouvez vous entraîner directement sur Kaggle.
Option gratuite
Nous recommandons deux cours très réputés sur Coursera de l'Université du Michigan (Applied Data Science with Python | Coursera) et de Stanford (Machine Learning by Stanford University | Coursera)
Option payante ± 45 €/mois
Data Scientist in Python Career Path – Dataquest
Ce parcours couvre la plupart des concepts de base de la science des données (python de base, manipulation des données, visualisation, modélisation, requêtes SQL, git, ligne de commande...)
Si l'un des sujets ci-dessus vous semble flou, ou si vous souhaitez simplement améliorer une compétence spécifique, voici les différentes ressources pour chaque module qui nous semblent intéressantes.
1. Explorer la science des données
Quel que soit votre niveau technique, la science des données est ouverte à tous si vous avez un intérêt pour le codage et la manipulation des données. Nous listons ici des ressources pour débuter sur le langage de programmation le plus utilisé, Python, et mieux comprendre cette approche multidisciplinaire.
Livres
Introduction au monde du codage : Automate the Boring Stuff with Python. Un excellent livre pour commencer à coder avec Python. Il commence par les concepts fondamentaux de la programmation. Il est très orienté pratique si vous faites les exercices en le lisant.
Commandes Python de base : Data Science from Scratch First Principles with Python by Joel Grus. Ce livre se concentre sur l'introduction au Python de base et aux concepts pratiques de ce que vous pourriez faire au quotidien en tant que Data Scientist.
Introduction à l'apprentissage automatique : The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov. Bien que la promesse de condenser les connaissances en ML puisse sembler douteuse, l'auteur fait un excellent travail en donnant un aperçu de ce qu'est le ML. Quelques exemples de mathématiques et de codage sont présents, et il contient pas mal de détails pour un livre aussi court.
YouTube : Tutoriels Python
Une chaîne qui couvre une gamme de sujets Python allant des bases (installation de Python, types de données, etc.) aux sujets plus complexes (par exemple, création d'une application web).
Autodidacte (Essai-Erreur-Succès) :
Compile des ressources pour créer un "curriculum open-source pour apprendre la science des données". Il y a beaucoup de ressources, toutes open-source (mais pas forcément gratuites). Non seulement ils recommandent des ressources d'apprentissage pour ML, Math, Data viz, Python, mais ils suggèrent aussi l'ordre dans lequel elles devraient être abordées.
The Open-Source Data Science Masters by datasciencemasters
2. Améliorez vos compétences en science des données
Si vous avez un passé en mathématiques, en statistiques, en analyse de données, ces ressources plus avancées vous aideront à améliorer davantage vos compétences techniques.
YouTube
Comprenez l'essence cachée derrière les formules compliquées utilisées dans les cours de science des données et les cours de statistiques avancées.
Livres
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
Véritable Bible sur l'apprentissage automatique, avec les 2/3 du livre dédiés à l'apprentissage profond. Il ne recule pas devant les maths mais reste pratique dans son approche en utilisant les bibliothèques Python classiques de la science des données. Au-delà des concepts, il montre aussi des outils et techniques.
The Data Science Interview Book
Comme le laisse penser le titre, vous trouverez un très utile résumé de nombreux aspects techniques de la science des données. Il n'est pas 100 % exhaustif pour un entretien Agilytic, car l'angle Business manque. Néanmoins, un résumé très structuré et utile.
3. Mettez à l'épreuve vos compétences en science des données
Donc, vous avez absorbé autant d'informations, de concepts et de techniques qu'il semble humainement possible. Il est temps de mettre vos compétences à l'épreuve ! Voici quelques endroits pour vous aider à avoir une idée plus claire de ce que vous avez maîtrisé, et de ce qui pourrait être amélioré. N'oubliez pas de téléverser votre travail sur GitHub. Cela mettra en lumière toutes vos compétences en science des données dans le monde numérique.
Déposez votre travail sur votre profil GitHub
Utilisez des outils pour améliorer la qualité du code. Pour Python, vous pouvez commencer ici : https://towardsdatascience.com/a-data-scientists-guide-to-improving-python-code-quality-21660ecea97d
4. Si vous cherchez un parcours d'apprentissage plus structuré
Si vous avez le temps et cherchez une formation complète, envisagez de vous inscrire à un programme de master en science des données. Un diplôme de master vous offre plus de temps pour une pratique approfondie, permettant une compréhension plus approfondie des outils statistiques et des techniques d'apprentissage automatique. De plus, compléter votre parcours académique avec un stage en science des données offre une excellente opportunité d'améliorer vos compétences dans un cadre réel.
Ci-dessous une liste non exhaustive de programmes de master en science des données de haute qualité en Belgique.
Master spécialisé en Big Data & Science des données (MS-BGDA) - ULB - 1 an
Ce programme de master exige que les candidats aient complété un diplôme de master préalable. Il est conçu pour les individus ayant une compréhension de base des statistiques et du codage qui souhaitent approfondir leur expertise et se spécialiser en science des données.
Dans le cadre du master, vous avez l'option de choisir entre une thèse ou un stage. Ce choix offre une opportunité précieuse d'appliquer les connaissances théoriques acquises dans les cours à des défis réels.
Il est important de noter que le programme de master donne accès à des cours de science des données à travers les facultés, dont Ingénierie, Sciences et Solvay (Économie).
Master en statistiques et science des données - KUL - 2 ans
Que vous complétiez votre diplôme de licence ou que vous cherchiez à améliorer vos connaissances après le master, ce programme offre une opportunité unique de deux ans pour explorer le domaine de la science des données et améliorer vos compétences en codage. Notez que notre programme de master n'inclut pas de composante de stage structuré. Si vous recherchez ce type d'expérience, vous devrez la poursuivre de façon indépendante en parallèle à vos engagements académiques.
Parcours commercial 💼
1. Comprendre un problème / Définir l'objectif
Votre principal objectif en tant que data scientist est de tirer des enseignements exploitables des données. Pour éviter de courir après des questions impossibles qui ne mèneront nulle part, il est important de savoir où vous allez et comment vous comptez y parvenir. Savoir comment comprendre le problème d'un client et définir son objectif commercial sera un atout significatif. Nous suggérons le livre Cracked it ! et les cadres d'entretien de cas :
Cracked it! : How to solve big problems and sell solutions like top strategy consultants.
Ce livre vous entraîne à aborder n'importe quel problème difficile efficacement et à vendre sa solution. Basé sur des exemples de cas business, il montre comment énoncer, structurer et résoudre des problèmes et être orienté solution/résultats.
Pour les situations de cas business, nous recommandons de lire quelques cadres commerciaux très connus (utilisés par les cabinets de conseil de premier plan) uniquement pour mieux structurer vos pensées (ne les apprenez pas par cœur) :
Case interview frameworks: a comprehensive guide – IGotAnOffer
Case Interview Frameworks: Ultimate Guide | Management Consulted
2. Maîtrisez votre entretien
Votre entretien est votre moment pour briller et 'vous vendre', tout en offrant un premier aperçu de vos compétences en communication. Nous avons rassemblé des conseils d'entretien approfondis qui pourraient vous aider. C'est un cliché mais c'est vrai, assurez-vous de pratiquer, pratiquer, pratiquer.
Soyez prêt à répondre aux questions de science des données. Notamment, comment aborder un problème, votre structure, et comment vous parvenez à tirer des conclusions. Ce site offre quelques exemples : OVER 100 Data Scientist Interview Questions and Answers! | by Terence Shin | Towards Data Science
3. Apprenez à partager vos impressions avec les autres:
Ce qui est encore plus important que la nouvelle solution, l'outil ou le modèle que vous avez créé, c'est comment vous le partagez avec les autres. La science des données concerne autant le travail vers l'exécution d'un nouveau projet qu'elle ne concerne la communication de vos conclusions avec les clients ou les collègues. Clouez vos compétences de présentation et de storytelling et vous serez en bonne forme.
Nous recommandons vivement de lire le livre Storytelling with data - une lecture obligatoire chez Agilytic. Nous observons des améliorations significatives dans la qualité des visualisations et des présentations de nos collègues après qu'ils l'ont lu.
Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals.
À savoir — Améliorez votre CV ⚡
1. Travaillez en collaboration avec votre équipe de données
Vous pouvez avoir cette idée d'un data scientist travaillant en solo pendant de longues périodes. Nous sommes là pour démystifier ce mythe ! Au fil des années, nous avons vu maintes fois que les meilleures et les plus utiles idées résultent de la collaboration et de la discussion d'équipe. Pour faciliter la révision et la construction sur le travail des uns et des autres, nous utilisons l'incontournable GitHub.
Git et GitHub :
Il est possible que plusieurs personnes travaillent sur le même code. Concernant la communication des différentes versions et améliorations du code, la plateforme GitHub a été créée pour gérer cette situation. Cette vidéo montre en temps réel le but de GitHub avec des exemples pratiques. Peut être visionnée en x2.
Pour une aide-mémoire, il est intéressant de se référer à ce site :
git - the simple guide - no deep shit! (rogerdudler.github.io)
De temps à autre, les défis de notre équipe peuvent inclure des dinosaures en plastique.
2. Apprenez à connaître de nouveaux outils BI
Les informations sur l'intelligence d'affaires (BI) peuvent être utiles pour apprendre des données existantes afin d'informer les décisions et exploiter l'état actuel de l'entreprise. Vous pouvez l'entendre en comparaison avec l'analyse commerciale, qui se réfère à l'utilisation des données de l'entreprise pour anticiper les tendances et les résultats. Microsoft Power BI et Tableau sont les outils les plus populaires pour aider à la visualisation des données, l'accès et l'analyse des ensembles de données, principalement à des fins de rapport.
Le logiciel BI est très utile pour le reporting, aidant les entreprises à mieux comprendre ce qui se passe au sein de l'entreprise, et pour mieux conseiller dans la prise de décision quotidienne.
Power BI Tutorial From Beginner to Pro ⚡ Desktop to Dashboard in 60 Minutes ⏰ - YouTube
Tableau est la solution que des milliers d'entreprises utilisent aujourd'hui pour s'attaquer aux problèmes des big data. Plongez dans la visualisation des données avec des exercices pratiques et passez l'examen de Data Analyst.
3. Connaissez votre ordinateur
L'informatique nous permet de produire des analyses de qualité et de faire de grandes découvertes chaque jour. Comprendre comment fonctionne un ordinateur, surtout lorsqu'une erreur incompréhensible apparaît à l'écran, peut vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts dans la configuration de certains outils ou même dans le débogage.
Vidéos de tutoriels MIT : Un MIT Open Course divisé en 10 conférences/chapitres en ligne, et vous pourriez vouloir sélectionner ceux qui vous intéressent le plus. Une excellente ressource pour apprendre des sujets utiles aux développeurs, mais souvent non abordés dans l'enseignement formel, comme les outils shell, les éditeurs (vim...), la ligne de commande, Git, et le débogage
4. Familiarisez-vous avec la technologie cloud
Dans le domaine de la science des données, la familiarité avec la technologie cloud est un must. Elle offre évolutivité, accessibilité, et efficacité, permettant aux data scientists d'analyser des données, déployer des modèles, et collaborer sans heurts. Maîtriser le cloud est crucial pour rester compétitif et fournir des insights percutants dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données.
Passer une certification fondementale d'un fournisseur de cloud vous aidera à comprendre comment fonctionnent les solutions cloud (AWS Certified Cloud Practitioner, Microsoft Certified : Azure Fundamentals, ...)
Intéressé par une carrière en science des données chez Agilytic ?
Saviez-vous qu'Agilytic a actuellement des postes vacants pour Data Scientist, Ingenieurs et Managers ?
Nous sommes toujours à la recherche de nouveaux collègues pour aider à faire passer notre pratique de science des données et d'ingénierie au niveau supérieur et contribuer au projet entrepreneurial.
Vous pouvez en savoir plus sur le poste et le processus de candidature ici.
Nous valorisons un environnement de travail qui vous permet de faire du bon travail, d'améliorer vos compétences en science des données et, plus important encore, d'être heureux en le faisant.
Ça vous semble intéressant ?
Mise à jour en décembre 2023.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine statistique, mathématiques, méthodes scientifiques, IA, programmation spécialisée, analyses, et storytelling pour extraire de la valeur des données.
Un Data Scientist applique des méthodes statistiques et utilise une large gamme d'outils et de techniques pour analyser et préparer les données. Il explique également la signification des résultats aux différentes parties prenantes.
Les données peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs et résoudre des problèmes. La science des données sert de pont entre les données et la salle de réunion, connectant les mondes des affaires et technique. Un data scientist compétent peut communiquer efficacement avec des individus à différents niveaux d'expertise.
Cet guide est destiné aux novices en science des données. Il offre deux pistes à explorer : une piste technologique et une piste commerciale. Vous pouvez choisir de vous concentrer sur un domaine d'amélioration ou passer facilement de l'un à l'autre. Il fournit des informations exploitables pour vous aider à aborder n'importe quel cas de science des données.
Parcours technologique 💻
Avant d'entrer dans les détails des modules de science des données, nous avons listé deux parcours de data scientist tout-en-un (un gratuit, un payant). Une fois ces sujets couverts, vous pouvez vous entraîner directement sur Kaggle.
Option gratuite
Nous recommandons deux cours très réputés sur Coursera de l'Université du Michigan (Applied Data Science with Python | Coursera) et de Stanford (Machine Learning by Stanford University | Coursera)
Option payante ± 45 €/mois
Data Scientist in Python Career Path – Dataquest
Ce parcours couvre la plupart des concepts de base de la science des données (python de base, manipulation des données, visualisation, modélisation, requêtes SQL, git, ligne de commande...)
Si l'un des sujets ci-dessus vous semble flou, ou si vous souhaitez simplement améliorer une compétence spécifique, voici les différentes ressources pour chaque module qui nous semblent intéressantes.
1. Explorer la science des données
Quel que soit votre niveau technique, la science des données est ouverte à tous si vous avez un intérêt pour le codage et la manipulation des données. Nous listons ici des ressources pour débuter sur le langage de programmation le plus utilisé, Python, et mieux comprendre cette approche multidisciplinaire.
Livres
Introduction au monde du codage : Automate the Boring Stuff with Python. Un excellent livre pour commencer à coder avec Python. Il commence par les concepts fondamentaux de la programmation. Il est très orienté pratique si vous faites les exercices en le lisant.
Commandes Python de base : Data Science from Scratch First Principles with Python by Joel Grus. Ce livre se concentre sur l'introduction au Python de base et aux concepts pratiques de ce que vous pourriez faire au quotidien en tant que Data Scientist.
Introduction à l'apprentissage automatique : The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov. Bien que la promesse de condenser les connaissances en ML puisse sembler douteuse, l'auteur fait un excellent travail en donnant un aperçu de ce qu'est le ML. Quelques exemples de mathématiques et de codage sont présents, et il contient pas mal de détails pour un livre aussi court.
YouTube : Tutoriels Python
Une chaîne qui couvre une gamme de sujets Python allant des bases (installation de Python, types de données, etc.) aux sujets plus complexes (par exemple, création d'une application web).
Autodidacte (Essai-Erreur-Succès) :
Compile des ressources pour créer un "curriculum open-source pour apprendre la science des données". Il y a beaucoup de ressources, toutes open-source (mais pas forcément gratuites). Non seulement ils recommandent des ressources d'apprentissage pour ML, Math, Data viz, Python, mais ils suggèrent aussi l'ordre dans lequel elles devraient être abordées.
The Open-Source Data Science Masters by datasciencemasters
2. Améliorez vos compétences en science des données
Si vous avez un passé en mathématiques, en statistiques, en analyse de données, ces ressources plus avancées vous aideront à améliorer davantage vos compétences techniques.
YouTube
Comprenez l'essence cachée derrière les formules compliquées utilisées dans les cours de science des données et les cours de statistiques avancées.
Livres
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
Véritable Bible sur l'apprentissage automatique, avec les 2/3 du livre dédiés à l'apprentissage profond. Il ne recule pas devant les maths mais reste pratique dans son approche en utilisant les bibliothèques Python classiques de la science des données. Au-delà des concepts, il montre aussi des outils et techniques.
The Data Science Interview Book
Comme le laisse penser le titre, vous trouverez un très utile résumé de nombreux aspects techniques de la science des données. Il n'est pas 100 % exhaustif pour un entretien Agilytic, car l'angle Business manque. Néanmoins, un résumé très structuré et utile.
3. Mettez à l'épreuve vos compétences en science des données
Donc, vous avez absorbé autant d'informations, de concepts et de techniques qu'il semble humainement possible. Il est temps de mettre vos compétences à l'épreuve ! Voici quelques endroits pour vous aider à avoir une idée plus claire de ce que vous avez maîtrisé, et de ce qui pourrait être amélioré. N'oubliez pas de téléverser votre travail sur GitHub. Cela mettra en lumière toutes vos compétences en science des données dans le monde numérique.
Déposez votre travail sur votre profil GitHub
Utilisez des outils pour améliorer la qualité du code. Pour Python, vous pouvez commencer ici : https://towardsdatascience.com/a-data-scientists-guide-to-improving-python-code-quality-21660ecea97d
4. Si vous cherchez un parcours d'apprentissage plus structuré
Si vous avez le temps et cherchez une formation complète, envisagez de vous inscrire à un programme de master en science des données. Un diplôme de master vous offre plus de temps pour une pratique approfondie, permettant une compréhension plus approfondie des outils statistiques et des techniques d'apprentissage automatique. De plus, compléter votre parcours académique avec un stage en science des données offre une excellente opportunité d'améliorer vos compétences dans un cadre réel.
Ci-dessous une liste non exhaustive de programmes de master en science des données de haute qualité en Belgique.
Master spécialisé en Big Data & Science des données (MS-BGDA) - ULB - 1 an
Ce programme de master exige que les candidats aient complété un diplôme de master préalable. Il est conçu pour les individus ayant une compréhension de base des statistiques et du codage qui souhaitent approfondir leur expertise et se spécialiser en science des données.
Dans le cadre du master, vous avez l'option de choisir entre une thèse ou un stage. Ce choix offre une opportunité précieuse d'appliquer les connaissances théoriques acquises dans les cours à des défis réels.
Il est important de noter que le programme de master donne accès à des cours de science des données à travers les facultés, dont Ingénierie, Sciences et Solvay (Économie).
Master en statistiques et science des données - KUL - 2 ans
Que vous complétiez votre diplôme de licence ou que vous cherchiez à améliorer vos connaissances après le master, ce programme offre une opportunité unique de deux ans pour explorer le domaine de la science des données et améliorer vos compétences en codage. Notez que notre programme de master n'inclut pas de composante de stage structuré. Si vous recherchez ce type d'expérience, vous devrez la poursuivre de façon indépendante en parallèle à vos engagements académiques.
Parcours commercial 💼
1. Comprendre un problème / Définir l'objectif
Votre principal objectif en tant que data scientist est de tirer des enseignements exploitables des données. Pour éviter de courir après des questions impossibles qui ne mèneront nulle part, il est important de savoir où vous allez et comment vous comptez y parvenir. Savoir comment comprendre le problème d'un client et définir son objectif commercial sera un atout significatif. Nous suggérons le livre Cracked it ! et les cadres d'entretien de cas :
Cracked it! : How to solve big problems and sell solutions like top strategy consultants.
Ce livre vous entraîne à aborder n'importe quel problème difficile efficacement et à vendre sa solution. Basé sur des exemples de cas business, il montre comment énoncer, structurer et résoudre des problèmes et être orienté solution/résultats.
Pour les situations de cas business, nous recommandons de lire quelques cadres commerciaux très connus (utilisés par les cabinets de conseil de premier plan) uniquement pour mieux structurer vos pensées (ne les apprenez pas par cœur) :
Case interview frameworks: a comprehensive guide – IGotAnOffer
Case Interview Frameworks: Ultimate Guide | Management Consulted
2. Maîtrisez votre entretien
Votre entretien est votre moment pour briller et 'vous vendre', tout en offrant un premier aperçu de vos compétences en communication. Nous avons rassemblé des conseils d'entretien approfondis qui pourraient vous aider. C'est un cliché mais c'est vrai, assurez-vous de pratiquer, pratiquer, pratiquer.
Soyez prêt à répondre aux questions de science des données. Notamment, comment aborder un problème, votre structure, et comment vous parvenez à tirer des conclusions. Ce site offre quelques exemples : OVER 100 Data Scientist Interview Questions and Answers! | by Terence Shin | Towards Data Science
3. Apprenez à partager vos impressions avec les autres:
Ce qui est encore plus important que la nouvelle solution, l'outil ou le modèle que vous avez créé, c'est comment vous le partagez avec les autres. La science des données concerne autant le travail vers l'exécution d'un nouveau projet qu'elle ne concerne la communication de vos conclusions avec les clients ou les collègues. Clouez vos compétences de présentation et de storytelling et vous serez en bonne forme.
Nous recommandons vivement de lire le livre Storytelling with data - une lecture obligatoire chez Agilytic. Nous observons des améliorations significatives dans la qualité des visualisations et des présentations de nos collègues après qu'ils l'ont lu.
Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals.
À savoir — Améliorez votre CV ⚡
1. Travaillez en collaboration avec votre équipe de données
Vous pouvez avoir cette idée d'un data scientist travaillant en solo pendant de longues périodes. Nous sommes là pour démystifier ce mythe ! Au fil des années, nous avons vu maintes fois que les meilleures et les plus utiles idées résultent de la collaboration et de la discussion d'équipe. Pour faciliter la révision et la construction sur le travail des uns et des autres, nous utilisons l'incontournable GitHub.
Git et GitHub :
Il est possible que plusieurs personnes travaillent sur le même code. Concernant la communication des différentes versions et améliorations du code, la plateforme GitHub a été créée pour gérer cette situation. Cette vidéo montre en temps réel le but de GitHub avec des exemples pratiques. Peut être visionnée en x2.
Pour une aide-mémoire, il est intéressant de se référer à ce site :
git - the simple guide - no deep shit! (rogerdudler.github.io)
De temps à autre, les défis de notre équipe peuvent inclure des dinosaures en plastique.
2. Apprenez à connaître de nouveaux outils BI
Les informations sur l'intelligence d'affaires (BI) peuvent être utiles pour apprendre des données existantes afin d'informer les décisions et exploiter l'état actuel de l'entreprise. Vous pouvez l'entendre en comparaison avec l'analyse commerciale, qui se réfère à l'utilisation des données de l'entreprise pour anticiper les tendances et les résultats. Microsoft Power BI et Tableau sont les outils les plus populaires pour aider à la visualisation des données, l'accès et l'analyse des ensembles de données, principalement à des fins de rapport.
Le logiciel BI est très utile pour le reporting, aidant les entreprises à mieux comprendre ce qui se passe au sein de l'entreprise, et pour mieux conseiller dans la prise de décision quotidienne.
Power BI Tutorial From Beginner to Pro ⚡ Desktop to Dashboard in 60 Minutes ⏰ - YouTube
Tableau est la solution que des milliers d'entreprises utilisent aujourd'hui pour s'attaquer aux problèmes des big data. Plongez dans la visualisation des données avec des exercices pratiques et passez l'examen de Data Analyst.
3. Connaissez votre ordinateur
L'informatique nous permet de produire des analyses de qualité et de faire de grandes découvertes chaque jour. Comprendre comment fonctionne un ordinateur, surtout lorsqu'une erreur incompréhensible apparaît à l'écran, peut vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts dans la configuration de certains outils ou même dans le débogage.
Vidéos de tutoriels MIT : Un MIT Open Course divisé en 10 conférences/chapitres en ligne, et vous pourriez vouloir sélectionner ceux qui vous intéressent le plus. Une excellente ressource pour apprendre des sujets utiles aux développeurs, mais souvent non abordés dans l'enseignement formel, comme les outils shell, les éditeurs (vim...), la ligne de commande, Git, et le débogage
4. Familiarisez-vous avec la technologie cloud
Dans le domaine de la science des données, la familiarité avec la technologie cloud est un must. Elle offre évolutivité, accessibilité, et efficacité, permettant aux data scientists d'analyser des données, déployer des modèles, et collaborer sans heurts. Maîtriser le cloud est crucial pour rester compétitif et fournir des insights percutants dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données.
Passer une certification fondementale d'un fournisseur de cloud vous aidera à comprendre comment fonctionnent les solutions cloud (AWS Certified Cloud Practitioner, Microsoft Certified : Azure Fundamentals, ...)
Intéressé par une carrière en science des données chez Agilytic ?
Saviez-vous qu'Agilytic a actuellement des postes vacants pour Data Scientist, Ingenieurs et Managers ?
Nous sommes toujours à la recherche de nouveaux collègues pour aider à faire passer notre pratique de science des données et d'ingénierie au niveau supérieur et contribuer au projet entrepreneurial.
Vous pouvez en savoir plus sur le poste et le processus de candidature ici.
Nous valorisons un environnement de travail qui vous permet de faire du bon travail, d'améliorer vos compétences en science des données et, plus important encore, d'être heureux en le faisant.
Ça vous semble intéressant ?
Mise à jour en décembre 2023.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine statistique, mathématiques, méthodes scientifiques, IA, programmation spécialisée, analyses, et storytelling pour extraire de la valeur des données.
Un Data Scientist applique des méthodes statistiques et utilise une large gamme d'outils et de techniques pour analyser et préparer les données. Il explique également la signification des résultats aux différentes parties prenantes.
Les données peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs et résoudre des problèmes. La science des données sert de pont entre les données et la salle de réunion, connectant les mondes des affaires et technique. Un data scientist compétent peut communiquer efficacement avec des individus à différents niveaux d'expertise.
Cet guide est destiné aux novices en science des données. Il offre deux pistes à explorer : une piste technologique et une piste commerciale. Vous pouvez choisir de vous concentrer sur un domaine d'amélioration ou passer facilement de l'un à l'autre. Il fournit des informations exploitables pour vous aider à aborder n'importe quel cas de science des données.
Parcours technologique 💻
Avant d'entrer dans les détails des modules de science des données, nous avons listé deux parcours de data scientist tout-en-un (un gratuit, un payant). Une fois ces sujets couverts, vous pouvez vous entraîner directement sur Kaggle.
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Ce parcours couvre la plupart des concepts de base de la science des données (python de base, manipulation des données, visualisation, modélisation, requêtes SQL, git, ligne de commande...)
Si l'un des sujets ci-dessus vous semble flou, ou si vous souhaitez simplement améliorer une compétence spécifique, voici les différentes ressources pour chaque module qui nous semblent intéressantes.
1. Explorer la science des données
Quel que soit votre niveau technique, la science des données est ouverte à tous si vous avez un intérêt pour le codage et la manipulation des données. Nous listons ici des ressources pour débuter sur le langage de programmation le plus utilisé, Python, et mieux comprendre cette approche multidisciplinaire.
Livres
Introduction au monde du codage : Automate the Boring Stuff with Python. Un excellent livre pour commencer à coder avec Python. Il commence par les concepts fondamentaux de la programmation. Il est très orienté pratique si vous faites les exercices en le lisant.
Commandes Python de base : Data Science from Scratch First Principles with Python by Joel Grus. Ce livre se concentre sur l'introduction au Python de base et aux concepts pratiques de ce que vous pourriez faire au quotidien en tant que Data Scientist.
Introduction à l'apprentissage automatique : The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov. Bien que la promesse de condenser les connaissances en ML puisse sembler douteuse, l'auteur fait un excellent travail en donnant un aperçu de ce qu'est le ML. Quelques exemples de mathématiques et de codage sont présents, et il contient pas mal de détails pour un livre aussi court.
YouTube : Tutoriels Python
Une chaîne qui couvre une gamme de sujets Python allant des bases (installation de Python, types de données, etc.) aux sujets plus complexes (par exemple, création d'une application web).
Autodidacte (Essai-Erreur-Succès) :
Compile des ressources pour créer un "curriculum open-source pour apprendre la science des données". Il y a beaucoup de ressources, toutes open-source (mais pas forcément gratuites). Non seulement ils recommandent des ressources d'apprentissage pour ML, Math, Data viz, Python, mais ils suggèrent aussi l'ordre dans lequel elles devraient être abordées.
The Open-Source Data Science Masters by datasciencemasters
2. Améliorez vos compétences en science des données
Si vous avez un passé en mathématiques, en statistiques, en analyse de données, ces ressources plus avancées vous aideront à améliorer davantage vos compétences techniques.
YouTube
Comprenez l'essence cachée derrière les formules compliquées utilisées dans les cours de science des données et les cours de statistiques avancées.
Livres
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
Véritable Bible sur l'apprentissage automatique, avec les 2/3 du livre dédiés à l'apprentissage profond. Il ne recule pas devant les maths mais reste pratique dans son approche en utilisant les bibliothèques Python classiques de la science des données. Au-delà des concepts, il montre aussi des outils et techniques.
The Data Science Interview Book
Comme le laisse penser le titre, vous trouverez un très utile résumé de nombreux aspects techniques de la science des données. Il n'est pas 100 % exhaustif pour un entretien Agilytic, car l'angle Business manque. Néanmoins, un résumé très structuré et utile.
3. Mettez à l'épreuve vos compétences en science des données
Donc, vous avez absorbé autant d'informations, de concepts et de techniques qu'il semble humainement possible. Il est temps de mettre vos compétences à l'épreuve ! Voici quelques endroits pour vous aider à avoir une idée plus claire de ce que vous avez maîtrisé, et de ce qui pourrait être amélioré. N'oubliez pas de téléverser votre travail sur GitHub. Cela mettra en lumière toutes vos compétences en science des données dans le monde numérique.
Déposez votre travail sur votre profil GitHub
Utilisez des outils pour améliorer la qualité du code. Pour Python, vous pouvez commencer ici : https://towardsdatascience.com/a-data-scientists-guide-to-improving-python-code-quality-21660ecea97d
4. Si vous cherchez un parcours d'apprentissage plus structuré
Si vous avez le temps et cherchez une formation complète, envisagez de vous inscrire à un programme de master en science des données. Un diplôme de master vous offre plus de temps pour une pratique approfondie, permettant une compréhension plus approfondie des outils statistiques et des techniques d'apprentissage automatique. De plus, compléter votre parcours académique avec un stage en science des données offre une excellente opportunité d'améliorer vos compétences dans un cadre réel.
Ci-dessous une liste non exhaustive de programmes de master en science des données de haute qualité en Belgique.
Master spécialisé en Big Data & Science des données (MS-BGDA) - ULB - 1 an
Ce programme de master exige que les candidats aient complété un diplôme de master préalable. Il est conçu pour les individus ayant une compréhension de base des statistiques et du codage qui souhaitent approfondir leur expertise et se spécialiser en science des données.
Dans le cadre du master, vous avez l'option de choisir entre une thèse ou un stage. Ce choix offre une opportunité précieuse d'appliquer les connaissances théoriques acquises dans les cours à des défis réels.
Il est important de noter que le programme de master donne accès à des cours de science des données à travers les facultés, dont Ingénierie, Sciences et Solvay (Économie).
Master en statistiques et science des données - KUL - 2 ans
Que vous complétiez votre diplôme de licence ou que vous cherchiez à améliorer vos connaissances après le master, ce programme offre une opportunité unique de deux ans pour explorer le domaine de la science des données et améliorer vos compétences en codage. Notez que notre programme de master n'inclut pas de composante de stage structuré. Si vous recherchez ce type d'expérience, vous devrez la poursuivre de façon indépendante en parallèle à vos engagements académiques.
Parcours commercial 💼
1. Comprendre un problème / Définir l'objectif
Votre principal objectif en tant que data scientist est de tirer des enseignements exploitables des données. Pour éviter de courir après des questions impossibles qui ne mèneront nulle part, il est important de savoir où vous allez et comment vous comptez y parvenir. Savoir comment comprendre le problème d'un client et définir son objectif commercial sera un atout significatif. Nous suggérons le livre Cracked it ! et les cadres d'entretien de cas :
Cracked it! : How to solve big problems and sell solutions like top strategy consultants.
Ce livre vous entraîne à aborder n'importe quel problème difficile efficacement et à vendre sa solution. Basé sur des exemples de cas business, il montre comment énoncer, structurer et résoudre des problèmes et être orienté solution/résultats.
Pour les situations de cas business, nous recommandons de lire quelques cadres commerciaux très connus (utilisés par les cabinets de conseil de premier plan) uniquement pour mieux structurer vos pensées (ne les apprenez pas par cœur) :
Case interview frameworks: a comprehensive guide – IGotAnOffer
Case Interview Frameworks: Ultimate Guide | Management Consulted
2. Maîtrisez votre entretien
Votre entretien est votre moment pour briller et 'vous vendre', tout en offrant un premier aperçu de vos compétences en communication. Nous avons rassemblé des conseils d'entretien approfondis qui pourraient vous aider. C'est un cliché mais c'est vrai, assurez-vous de pratiquer, pratiquer, pratiquer.
Soyez prêt à répondre aux questions de science des données. Notamment, comment aborder un problème, votre structure, et comment vous parvenez à tirer des conclusions. Ce site offre quelques exemples : OVER 100 Data Scientist Interview Questions and Answers! | by Terence Shin | Towards Data Science
3. Apprenez à partager vos impressions avec les autres:
Ce qui est encore plus important que la nouvelle solution, l'outil ou le modèle que vous avez créé, c'est comment vous le partagez avec les autres. La science des données concerne autant le travail vers l'exécution d'un nouveau projet qu'elle ne concerne la communication de vos conclusions avec les clients ou les collègues. Clouez vos compétences de présentation et de storytelling et vous serez en bonne forme.
Nous recommandons vivement de lire le livre Storytelling with data - une lecture obligatoire chez Agilytic. Nous observons des améliorations significatives dans la qualité des visualisations et des présentations de nos collègues après qu'ils l'ont lu.
Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals.
À savoir — Améliorez votre CV ⚡
1. Travaillez en collaboration avec votre équipe de données
Vous pouvez avoir cette idée d'un data scientist travaillant en solo pendant de longues périodes. Nous sommes là pour démystifier ce mythe ! Au fil des années, nous avons vu maintes fois que les meilleures et les plus utiles idées résultent de la collaboration et de la discussion d'équipe. Pour faciliter la révision et la construction sur le travail des uns et des autres, nous utilisons l'incontournable GitHub.
Git et GitHub :
Il est possible que plusieurs personnes travaillent sur le même code. Concernant la communication des différentes versions et améliorations du code, la plateforme GitHub a été créée pour gérer cette situation. Cette vidéo montre en temps réel le but de GitHub avec des exemples pratiques. Peut être visionnée en x2.
Pour une aide-mémoire, il est intéressant de se référer à ce site :
git - the simple guide - no deep shit! (rogerdudler.github.io)
De temps à autre, les défis de notre équipe peuvent inclure des dinosaures en plastique.
2. Apprenez à connaître de nouveaux outils BI
Les informations sur l'intelligence d'affaires (BI) peuvent être utiles pour apprendre des données existantes afin d'informer les décisions et exploiter l'état actuel de l'entreprise. Vous pouvez l'entendre en comparaison avec l'analyse commerciale, qui se réfère à l'utilisation des données de l'entreprise pour anticiper les tendances et les résultats. Microsoft Power BI et Tableau sont les outils les plus populaires pour aider à la visualisation des données, l'accès et l'analyse des ensembles de données, principalement à des fins de rapport.
Le logiciel BI est très utile pour le reporting, aidant les entreprises à mieux comprendre ce qui se passe au sein de l'entreprise, et pour mieux conseiller dans la prise de décision quotidienne.
Power BI Tutorial From Beginner to Pro ⚡ Desktop to Dashboard in 60 Minutes ⏰ - YouTube
Tableau est la solution que des milliers d'entreprises utilisent aujourd'hui pour s'attaquer aux problèmes des big data. Plongez dans la visualisation des données avec des exercices pratiques et passez l'examen de Data Analyst.
3. Connaissez votre ordinateur
L'informatique nous permet de produire des analyses de qualité et de faire de grandes découvertes chaque jour. Comprendre comment fonctionne un ordinateur, surtout lorsqu'une erreur incompréhensible apparaît à l'écran, peut vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts dans la configuration de certains outils ou même dans le débogage.
Vidéos de tutoriels MIT : Un MIT Open Course divisé en 10 conférences/chapitres en ligne, et vous pourriez vouloir sélectionner ceux qui vous intéressent le plus. Une excellente ressource pour apprendre des sujets utiles aux développeurs, mais souvent non abordés dans l'enseignement formel, comme les outils shell, les éditeurs (vim...), la ligne de commande, Git, et le débogage
4. Familiarisez-vous avec la technologie cloud
Dans le domaine de la science des données, la familiarité avec la technologie cloud est un must. Elle offre évolutivité, accessibilité, et efficacité, permettant aux data scientists d'analyser des données, déployer des modèles, et collaborer sans heurts. Maîtriser le cloud est crucial pour rester compétitif et fournir des insights percutants dans le monde d'aujourd'hui axé sur les données.
Passer une certification fondementale d'un fournisseur de cloud vous aidera à comprendre comment fonctionnent les solutions cloud (AWS Certified Cloud Practitioner, Microsoft Certified : Azure Fundamentals, ...)
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Saviez-vous qu'Agilytic a actuellement des postes vacants pour Data Scientist, Ingenieurs et Managers ?
Nous sommes toujours à la recherche de nouveaux collègues pour aider à faire passer notre pratique de science des données et d'ingénierie au niveau supérieur et contribuer au projet entrepreneurial.
Vous pouvez en savoir plus sur le poste et le processus de candidature ici.
Nous valorisons un environnement de travail qui vous permet de faire du bon travail, d'améliorer vos compétences en science des données et, plus important encore, d'être heureux en le faisant.
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Si vous souhaitez atteindre vos objectifs grâce à une utilisation plus intelligente des données et de l'IA, vous êtes au bon endroit.
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