Les Bases Accélérées : Ce qu’on peut (réellement) apprendre en trois mois
Devenir un data scientist en seulement trois mois, c’est un peu le rêve de nombreux aspirants aujourd’hui. Et pour une bonne raison : les formations accélérées se multiplient. Vous pouvez apprendre les bases essentielles :
- Python et/ou R : La plupart des bootcamps se concentrent sur ces langages incontournables.
- Bibliothèques populaires comme pandas, NumPy et scikit-learn.
- Principaux algorithmes de machine learning.
- Visualisation des données avec des outils comme Matplotlib ou Seaborn.
- Introduction à SQL pour interroger les bases de données.
Ces programmes sont intensifs et demandent un engagement total. On apprend rapidement à manipuler les données, à créer des modèles basiques et à faire des visualisations. C’est un bon départ, mais ça reste limité.
Les Lacunes Inévitables : Qu’est-ce qui manque malgré une formation intensive ?
Malgré tout l’enthousiasme, trois mois ne suffisent pas pour approfondir certains sujets cruciaux. Voici ce qui fait souvent défaut :
- Expérience Pratique : Les projets des cours n’ont rien à voir avec les problèmes réels que vous rencontrerez en entreprise.
- Statistiques Avancées : Une connaissance approfondie des stats est un must pour comprendre les modèles et méthodes complexes.
- Manipulation de Données Massives : Travailler avec des jeux de données volumineux, bien au-delà de ce que les petits projets peuvent offrir.
- Déploiement de Modèles : Ce n’est pas toujours abordé en profondeur. Or, savoir comment mettre un modèle en production est crucial.
- Sécurité et Éthique : Souvent sous-estimés, ces aspects sont pourtant essentiels.
Nous sommes d’avis qu’il est important de compléter cette formation accélérée par des cours plus spécialisés ou des certifications reconnues pour combler les lacunes.
Perspectives de Carrière : Que peuvent espérer les ‘data scientists’ issus de formations courtes ?
Les perspectives pour les data scientists fraîchement formés peuvent varier. Avec une formation de trois mois, voici à quoi vous pouvez vous attendre :
- Postes Junior ou d’Assistant : Des rôles où vous pouvez apprendre sur le tas et évoluer progressivement.
- Entreprises Moins Exigeantes : Certaines startups ou PME peuvent être moins strictes quant aux qualifications, privilégiant votre capacité à résoudre des problèmes concrets.
- Stages : Formations supplémentaires tout en accumulant de l’expérience pratique.
Recommandations
Il est crucial de continuer votre auto-formation et de ne jamais cesser de pratiquer. Participer à des compétitions Kaggle ou contribuer à des projets open source sont de bons moyens pour parfaire ses compétences. Ce n’est pas une fin en soi, mais un premier pas significatif vers une carrière enrichissante.
Pour en savoir plus sur les salaires proposés et les attentes des employeurs, vous pouvez consulter le rapport de LinkedIn sur les métiers technologiques et Glassdoor.
Un data scientist performant ne cesse jamais d’apprendre et s’adapte constamment aux nouvelles technologies et avancées du domaine.