Peut-on devenir Data scientist en suivant des MOOC?

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Aujourd’hui tout le monde veut devenir Data scientist et pourquoi? Parce que c’est le métier le plus sexy du XXIe siècle mais surtout, avouons le, parce que le salaire moyen d’un Data scientist est bien supérieur à celui des autres métiers de la Data. Sur internet on trouve plein de conseils pour devenir Data scientist, mais qu’en est-il vraiment, et comment devenir Data scientist?

La première étape à mon avis pour monter en compétences est de maîtriser la théorie. Si vous avez suivi un cursus orienté statistiques c’est une excellente base. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez suivre un MOOC (Massive Open Online Course). Il s’agit de cours universitaires gratuits et ouverts à tous que vous pouvez trouver sur des plateformes comme Coursera ou FUN. Il y a vraiment beaucoup de MOOC sur le machine learning et même maintenant sur le Big Data, certains sont regroupés en spécialisation ce qui permet de monter en compétences sur beaucoup de concepts. Les MOOC, je trouve ça vraiment génial, la connaissance est à portée de main pour tous, gratuitement, avec des enseignements diffusés par de grandes universités; la seule condition c’est l’investissement personnel. Mais est ce qu’on peut devenir Data scientist en suivant des MOOC?

Malheureusement non, ça ne suffira pas! Il faut savoir que les MOOC vont vous demander un investissement en temps vraiment important. Chaque MOOC demande 1 à 2 heures de travail par semaine pour suivre les vidéos et faire les exercices demandés. Mais clairement ce n’est pas assez, il faut un investissement plus important pour s’entraîner. Vous arriverez peut être jusqu’à la fin de votre MOOC, c’est un peu comme terminer ses études et on sait tous que la théorie et la pratique ce n’est pas toujours pareil 🙂

La théorie, c’est validé avec le MOOC, passons à la pratique. Il faut maintenant expérimenter les algorithmes sur des cas concrets. Ça tombe bien, les plateformes comme Kaggle et Datascience.net permettent de faire le lien entre des entreprises qui ont un projet de modélisation et des Data scientists via des challenges de Data science. Il suffit de s’inscrire, de comprendre la problématique de l’entreprise, télécharger les données et c’est à vous de jouer. Vous allez pouvoir tester les algorithmes de votre choix, avec les outils de votre choix. Et c’est là que vous allez vraiment monter en compétences. C’est une véritable opportunité qu’offrent ces plateformes pour pouvoir tester et progresser.

Mais dans le fond, est ce qu’être Data scientist ça a de l’importance? Pour moi ce qui compte, ce sont les compétences. Alors MOOC + Challenge ça me parait être un super combo pour continuer de progresser, pour sortir de sa zone de confort et kiffer son métier quel qu’il soit.

 

 

 

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