Repenser sa carrière : Pourquoi devenir data scientist ?
Devenir data scientist est une vraie bouffée d’oxygène pour beaucoup d’entre nous. À la croisée de l’informatique, des mathématiques et des statistiques, ce profil est devenu incontournable dans toutes les industries. Et pour cause ! Les entreprises ont une soif insatiable pour les données. Les data scientists permettent de transformer ces données en informations précieuses pour prendre des décisions stratégiques.
Nous avons constaté une progression fulgurante des salaires dans ce secteur, avec une moyenne qui peut rapidement atteindre les 50 000 euros annuels pour un débutant en France. Avec ces perspectives alléchantes, il n’est pas étonnant que tant de professionnels choisissent de se reconvertir.
Les étapes indispensables pour réussir sa reconversion
Pour réussir cette transition, il est crucial de bien planifier ses actions. Voici les étapes essentielles :
- Formation : Suivre des cours en sciences des données. Des plateformes comme Coursera, edX ou encore DataCamp sont une mine d’or.
- Pratique : Mettre en pratique les connaissances acquises en participant à des projets sur Kaggle ou en contribuant à des projets open source.
- Réseautage : Intégrer des communautés, assister à des meetups et suivre des experts sur LinkedIn.
En tant que rédacteurs, nous préconisons de privilégier les MOOCs certifiants et les bootcamps intensifs comme celui de Le Wagon. Cela permet d’obtenir rapidement une légitimité auprès des recruteurs.
Témoignages de ceux qui ont tout quitté
Nous avons discuté avec Marie, ancienne cadre dans le marketing qui a tout plaqué pour devenir data scientist. « C’était un saut dans l’inconnu, mais c’est la meilleure décision que j’ai jamais prise », nous confie-t-elle. Elle a suivi un bootcamp de 9 semaines et a eu la chance de décrocher un job dès sa certification.
Vincent, lui, venait de l’ingénierie mécanique. Après une formation autodidacte et plusieurs projets personnels, il est maintenant responsable de la data chez une startup prometteuse de la French Tech. « Ça demande de la discipline et de la persévérance, mais les résultats en valent vraiment la peine », témoignage-t-il.
Les secrets des data scientists autodidactes enfin révélés
Les ressources gratuites pour se former hors des sentiers battus
Qui a dit qu’il fallait casser sa tirelire pour devenir un expert en data science ? De nombreuses ressources gratuites existent pour ceux qui sont prêts à s’investir :
- Khan Academy pour les bases en mathématiques
- Les cours de MIT OpenCourseWare
- Les tutoriels de Fast.ai pour apprendre le deep learning
Leçons tirées des parcours atypiques et autodidactes
Les data scientists ayant suivi un parcours autodidacte nous apprennent une chose essentielle : la clé est de savoir décomposer le projet en petites étapes réalisables et mesurables. Par exemple, Olivier, data scientist tranquille, nous explique qu’il a d’abord maîtrisé Python avant de se plonger dans l’apprentissage des différents packages comme Pandas, Numpy, puis de se lancer dans ses premiers modèles de machine learning.
Comment structurer sa formation quand on est son propre professeur
La meilleure stratégie consiste à se fixer des objectifs hebdomadaires. Que ce soit pour terminer un chapitre de livre ou réaliser un projet Kaggle, cette approche permet de garder la motivation. Nous recommandons également de suivre une routine stricte pour ne pas se disperser.
Les data scientists autodidactes y parviennent en :
- Fixant des créneaux horaires dédiés à l’apprentissage
- Faisant des exercices pratiques régulièrement
- Rejoignant des forums et communautés en ligne pour partager son avancée
Pour finir, il est intéressant de noter que le marché français est actuellement en pénurie de data scientists compétents. Les entreprises recherchent activement de nouveaux talents pour décrypter les données et optimiser leurs performances.