Le guide ultime pour réussir votre prochain entretien en science des données
Mise à jour en décembre 2023.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, les mathématiques, les méthodes scientifiques, l'IA, la programmation spécialisée, l'analytique et la narration pour extraire de la valeur des données.
Un Data Scientist applique des méthodes statistiques et utilise un large éventail 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 à résoudre leurs problèmes. La science des données sert de pont entre les données et la salle de conférence, reliant le monde des affaires et le monde technique. Un scientifique des données compétent peut communiquer efficacement avec des personnes de différents niveaux d'expertise.
Ce guide est destiné aux novices en science des données. Il propose deux pistes à explorer : une piste technologique et une piste commerciale. Vous pouvez choisir de vous concentrer sur un domaine d'amélioration ou de passer facilement d'un domaine à l'autre. Il fournit des informations exploitables qui vous aideront à résoudre n'importe quel problème lié à la science des données.
Tech track 💻
Avant d'entrer dans les détails des modules de science des données, nous avons listé deux pistes de science des données tout-en-un (l'une gratuite, l'autre payante). Une fois que vous aurez couvert ces sujets, vous pourrez 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 d'entrée en science des données (python de base, manipulation de données, visualisation, modélisation, requêtes SQL, git, ligne de commande...).
Si l'un des sujets ci-dessus n'est pas clair pour vous, ou si vous souhaitez simplement améliorer une compétence spécifique, voici les différentes ressources pour chaque module que nous trouvons intéressantes.
1. Explorer la science des données
Quel que soit votre bagage technique, la science des données est ouverte à tous si vous avez un intérêt pour le codage et la manipulation de données. Nous listons ici des ressources pour s'initier au langage de programmation le plus utilisé, Python, et mieux comprendre cette approche pluridisciplinaire.
Livres
Introduction au monde du codage : Automate the Boring Stuff with Python (Automatiser les choses ennuyeuses avec Python). Un excellent livre pour commencer à coder avec Python. Il commence par les concepts fondamentaux de la programmation. Il est très pratique si vous faites les exercices tout en le lisant.
Commandes de base de Python : Data Science from Scratch First Principles with Python par Joel Grus. Ce livre se concentre sur l'introduction des bases de Python, et des concepts de codage pratiques de ce que vous pouvez faire au jour le jour en tant que Data Scientist.
Introduction à l'apprentissage automatique : The Hundred-Page Machine Learning Book par Andriy Burkov. Bien que l'idée de condenser les connaissances sur l'apprentissage automatique puisse sembler douteuse, l'auteur fait un excellent travail en donnant une vue d'ensemble de ce qu'est l'apprentissage automatique. Quelques exemples de mathématiques et de codage sont présents, et l'ouvrage contient beaucoup de détails pour un livre aussi court.
YouTube : Tutoriels Python
Une chaîne qui couvre un éventail de sujets très basiques (installation de Python, types de données, etc.) à des sujets Python plus complexes (par exemple, la construction d'une application web).
Autodidacte (Essai-Erreur-Succès) :
Compile des ressources pour créer un "curriculum open-source pour l'apprentissage de la science des données". Il y a beaucoup de ressources, toutes open source (mais pas nécessairement gratuites). Non seulement ils donnent des recommandations sur les ressources d'apprentissage pour ML, Math, Data viz, Python, mais ils donnent aussi des suggestions sur l'ordre dans lequel ils devraient être abordés.
Les maîtres de la science des données en open source par datasciencemasters
2. Améliorez vos compétences en science des données
Si vous avez une formation en mathématiques, en statistiques ou en analyse de données, ces ressources plus avancées vous aideront à améliorer vos compétences techniques.
YouTube
Comprendre l'essence cachée derrière les formules compliquées utilisées dans les cours de science des données et de statistiques avancées.
Livres
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
Véritable bible de l'apprentissage automatique, les 2/3 du livre sont consacrés au Deep Learning. Il ne craint pas les mathématiques mais reste pratique dans son approche en utilisant les bibliothèques Python habituelles de la science des données. Au-delà des concepts, il présente également des outils et des techniques.
The Data Science Interview Book
Comme son nom l'indique, vous trouverez un résumé très utile de nombreux aspects techniques de la science des données. Il n'est pas exhaustif à 100 % pour un entretien sur Agilytic , car l'aspect commercial est absent. Néanmoins, il s'agit d'un résumé très structuré et utile.
3. Mettez à l'épreuve vos compétences en science des données
Vous avez donc absorbé autant d'informations, de concepts et de techniques qu'il vous semble humainement possible. Il est temps de mettre vos compétences à l'épreuve ! Voici quelques pistes pour vous aider à vous faire une idée plus précise de ce que vous maîtrisez et de ce qui pourrait être amélioré. N'oubliez pas de télécharger votre travail sur GitHub. Cela mettra en lumière toutes vos compétences en science des données dans l'ensemble du monde numérique.
Concours Kaggle
Téléchargez votre travail sur votre profil GitHub
Utiliser 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 recherchez un parcours d'apprentissage plus structuré
Si vous avez le temps et que vous recherchez une formation complète, envisagez de vous inscrire à un programme de master en science des données. Un master vous offre plus de temps pour une pratique approfondie, permettant une compréhension plus profonde des outils statistiques et des techniques d'apprentissage automatique. En outre, compléter votre parcours académique par un stage en science des données constitue une excellente opportunité d'élever vos compétences dans un cadre réel.
Vous trouverez ci-dessous une liste non exhaustive de programmes de master en Data Science de grande qualité en Belgique.
Mastère spécialisé en Big Data & Data Science (MS-BGDA) - ULB - 1 an
Ce programme de master exige des candidats qu'ils aient obtenu un master au préalable. Il est conçu pour les personnes ayant une compréhension fondamentale des statistiques et du codage qui souhaitent approfondir leur expertise et se spécialiser dans la science des données.
Dans le cadre du programme de master, vous avez la possibilité de choisir entre un mémoire ou un stage. Ce choix offre une occasion précieuse d'appliquer les connaissances théoriques acquises dans les cours à des problèmes concrets.
Il est important de noter que le programme de master donne accès aux cours de science des données dans toutes les facultés, y compris l'ingénierie, les sciences et Solvay (économie).
Master en statistiques et science des données - KUL - 2 ans
Que vous soyez en train de terminer votre baccalauréat ou que vous cherchiez à améliorer vos connaissances après le master, ce programme offre une opportunité unique de deux ans pour plonger dans le domaine de la science des données et élever vos compétences en codage. Veuillez noter que notre programme de master ne comprend pas de stage structuré. Si vous souhaitez acquérir ce type d'expérience, vous devrez le faire de manière indépendante, parallèlement à vos engagements académiques.
Piste d'affaires 💼
1. Comprendre un problème / Définir l'objectif
Votre principal objectif en tant que data scientist est de tirer des informations exploitables des données. Pour éviter de courir après des questions sans réponse qui ne mèneront nulle part, il est important de savoir où vous allez et comment vous allez y arriver. Savoir comprendre le problème d'un client et définir son objectif commercial sera un atout important. Nous vous conseillons le livre Cracked it ! et les cadres d'entretien de cas :
Ce livre vous apprend à aborder efficacement tout problème difficile et à vendre sa solution. Basé sur des exemples de cas d'entreprise, il montre comment énoncer, structurer et résoudre les problèmes et comment être orienté vers les solutions/résultats.
Pour les cas d'entreprise, nous recommandons la lecture de certains cadres d'entreprise très connus (utilisés par des cabinets de conseil de premier plan) uniquement pour mieux structurer vos pensées (ne les apprenez pas par cœur) :
2. Maîtrisez votre entretien
L'entretien est l'occasion de vous mettre en valeur et de vous vendre, tout en donnant un premier aperçu de vos compétences en matière de communication. Nous avons rassemblé des conseils approfondis qui pourraient vous être utiles. C'est un cliché, mais c'est vrai : veillez à vous entraîner, à vous entraîner, à vous entraîner.
Préparez-vous à répondre aux questions relatives à la science des données. Notamment, la manière d'aborder un problème, votre structure et la façon dont vous parvenez à tirer des conclusions. Ce site web propose quelques exemples : Plus de 100 questions et réponses pour des entretiens avec des data scientists ! | par Terence Shin | Vers la science des données
3. Apprendre à partager ses connaissances avec les autres :
Ce qui est encore plus important que la nouvelle solution, le nouvel outil ou le nouveau modèle que vous avez créé, c'est la manière dont vous le partagez avec les autres. La science des données consiste tout autant à travailler à l'exécution d'un nouveau projet qu'à communiquer ses résultats à des clients ou à des collègues. Mettez au point vos compétences en matière de présentation et de narration et vous serez en bonne position.
Nous recommandons vivement la lecture du livre Storytelling with data - lecture obligatoire sur Agilytic. Nous constatons des améliorations significatives dans la qualité des visualisations et des présentations de nos collègues après qu'ils l'ont lu.
Un atout pour votre CV ⚡
1. Travailler en collaboration avec l'équipe chargée des données
De temps en temps, nos défis d'équipe peuvent inclure des dinosaures en plastique.
Vous avez peut-être l'impression qu'un scientifique des données est quelqu'un qui travaille seul pendant de longues périodes. Nous sommes là pour casser ce mythe ! Au fil des ans, nous avons constaté à maintes reprises que les idées les meilleures et les plus utiles naissent de la collaboration et de la discussion au sein d'une équipe. Pour faciliter l'examen et l'enrichissement du travail des uns et des autres, nous utilisons le très populaire GitHub.
Git et GitHub :
Il est possible que plusieurs personnes travaillent sur le même code. La plateforme GitHub a été créée pour gérer la communication des différentes versions et améliorations du code. Cette vidéo montre en temps réel l'utilité de GitHub à l'aide d'exemples pratiques. A voir en x2.
Pour un aide-mémoire, il est intéressant de se référer à ce site web :
git - the simple guide - no deep shit ! (rogerdudler.github.io)
2. Apprendre de nouveaux outils de BI
La veille stratégique peut être utile pour tirer des enseignements des données existantes afin d'éclairer les décisions et d'exploiter l'état actuel de l'entreprise. Ce terme peut être comparé à celui d'analyse commerciale, qui fait référence 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, à l'accès et à l'analyse des ensembles de données, principalement à des fins de reporting.
Les logiciels de BI sont très utiles pour l'établissement de rapports, pour aider les entreprises à mieux comprendre ce qui se passe au sein de l'entreprise et pour mieux les conseiller dans leur prise de décision quotidienne.
Tableau est la solution que des milliers d'entreprises utilisent aujourd'hui pour résoudre les problèmes de big data. Découvrez la visualisation de données grâce à des exercices pratiques et passez l'examen d'analyste de données.
3. Connaître son ordinateur
L'informatique nous permet chaque jour de produire des analyses de qualité et de faire de grandes découvertes. Comprendre le fonctionnement d'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 Tutoriels du MIT : Un cours ouvert du MIT divisé en 10 conférences/chapitres en ligne, et vous pouvez sélectionner ceux qui vous intéressent le plus. Une excellente ressource pour apprendre des sujets utiles aux développeurs, mais qui ne sont généralement pas abordés dans l'enseignement formel, comme les outils shell, les éditeurs (vim...), la ligne de commande, Git et le débogage.
4. Connaître la technologie de l'informatique en nuage
Dans le domaine de la science des données, il est indispensable de se familiariser avec la technologie "cloud". Elle offre évolutivité, accessibilité et efficacité, permettant aux scientifiques des données d'analyser les données, de déployer des modèles et de collaborer de manière transparente. La maîtrise du cloud est essentielle pour rester compétitif et fournir des informations pertinentes dans le monde actuel axé sur les données.
Passer une certification fondamentale d'un fournisseur de cloud vous aidera à comprendre le fonctionnement des solutions de cloud(AWS Certified Cloud Practitioner, Microsoft Certified : Azure Fundamentals, ...).
Une carrière en science des données à Agilytic vous intéresse ?
Saviez-vous que Agilytic propose actuellement des postes de scientifiques, d'ingénieurs et de gestionnaires de données ?
Nous sommes toujours à la recherche de nouveaux collègues pour nous aider à faire passer notre science des données et notre pratique de l'ingénierie au niveau supérieur et contribuer au projet entrepreneurial.
Pour en savoir plus sur le poste et la procédure de candidature , cliquez ici.
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