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Si vous souhaitez obtenir un emploi dans le domaine de la science des données et que vous n’avez pas obtenu de diplôme en informatique, en science des données ou en mathématiques la première fois, vous examinez peut-être vos options maintenant. Vous pouvez retourner à l’école pour obtenir ce diplôme, ou vous pouvez essayer de suivre un cours ou un bootcamp accrédité en science des données.
Les deux sont coûteux et prennent du temps, mais les diplômes représentent un ordre de grandeur plus coûteux et long que la plupart des cours ou bootcamps. Ce prix en vaut-il la peine pour les employeurs ? Décomposons-le en fonction de ce que propose chaque type de programme.
La voie traditionnelle : diplômes en science des données
La voie standard consiste à obtenir un diplôme (voire deux) en science des données, en informatique ou en mathématiques. Ce type d’apprentissage structuré vous apprendra ce que vous devez savoir pour bien performer dans un travail en science des données.
L’un des avantages d’un diplôme est qu’il vous permet d’apprendre le sujet de manière solide et complète. Il offre une réelle profondeur et une compréhension approfondie des concepts théoriques que vous n’obtiendriez pas dans un bootcamp intensif ou un cours en ligne.
Les diplômes couvrent un large éventail de thèmes, y compris des sujets tels que les mathématiques avancées, les statistiques, les principes fondamentaux de l’informatique, les structures de données, les algorithmes, l’apprentissage automatique, la visualisation de données et peut-être même des domaines spécialisés comme l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond et les technologies du Big Data. sont devenus plus applicables ces dernières années.
L’avantage d’aller aussi loin et aussi profondément signifie que vous comprenez vraiment les principes fondamentaux. Vous n’êtes pas seulement un singe codé ; vous comprenez comment et quand utiliser des outils statistiques spécifiques ou exécuter des analyses particulières.
Non seulement cela, mais un diplôme a du poids. De nombreuses universités sont comme des marques renommées que les employeurs reconnaissent et admirent. Un candidat titulaire d’un diplôme en mathématiques du MIT, par exemple, se démarque de manière positive.
Cependant, comme je l’ai mentionné, un diplôme dure normalement quatre ans, bien qu’il existe des options plus courtes et plus ciblées. Par exemple, si quatre ans, c’est trop long, vous pouvez opter pour un programme accéléré ou un master spécialisé en science des données, qui s’étend généralement sur un à deux ans.
Ces alternatives sont un peu comme une série de diplômes universitaires accélérés, offrant un programme d’études plus concentré axé sur ce dont vous auriez besoin pour le poste : des compétences en science des données, en apprentissage automatique et en statistiques. Ils peuvent constituer une alternative intéressante pour les personnes déjà diplômées et souhaitant se tourner dès maintenant vers des emplois en science des données sans passer quatre ans pour le faire.
La voie moderne : cours en ligne et bootcamps
Comme vous le savez peut-être, le domaine de la science des données est robuste et en pleine croissance (non, pas de bulle). Le nombre de diplômés dans ces domaines ne correspond pas au nombre d’offres d’emploi. Cela signifie que même s’il n’est certainement pas facile d’obtenir un emploi sans diplôme, ce n’est pas non plus impossible : les employeurs veulent simplement que vous prouviez vos compétences.
Une façon d’y parvenir consiste à combiner des cours en ligne, des certificats et des bootcamps. Ce chemin est plus flexible. Vous pouvez même le faire à temps partiel, en parallèle d’un emploi existant.
Comparé aux diplômes standards, le programme de ces programmes est plus pratique et conçu en tenant compte des demandes actuelles du marché du travail. Ils incluent des projets pratiques qui se rapprochent d’un travail réel en science des données, enseignant les compétences spécifiques que vous pourriez voir dans les descriptions de poste standard, comme la maîtrise de Python, R, des algorithmes d’apprentissage automatique et des outils de visualisation de données. Cette approche peut être particulièrement utile pour tous ceux qui préfèrent une application directe plutôt que de s’asseoir dans des amphithéâtres.
De nombreux bootcamps ne durent que quelques mois, souvent avec une sorte d’offre de placement à la fin. Ils sont chers, s’élevant parfois à des dizaines de milliers de dollars, mais s’ils peuvent vous aider à décrocher un emploi à six chiffres en moins d’un an, cela peut avoir un retour sur investissement élevé.
Le problème est que cet itinéraire ne vous donne pas une image globale et globale. Vous pourrez peut-être remplir votre CV avec d’excellents projets de portfolio, mais trébucher lors de l’entretien parce qu’on vous pose une question fondamentale de base que le bootcamp n’a pas couverte.
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C’est pourquoi un seul bootcamp ne suffit pas ; vous devez souvent le compléter en auditant (ou en payant) des cours Coursera ou EdX, ou en effectuant votre propre apprentissage, recherche et pratique en parallèle.
Combler les lacunes
Les diplômes offrent définitivement une profondeur et un prestige inégalés. Mais l’agilité et les compétences pratiques acquises grâce aux cours et aux bootcamps ne sont pas seulement une alternative intéressante, mais pourraient en fait vous préparer mieux au marché du travail. Les diplômes, bien que traditionnels, ont également plus d’inertie : les cours et les bootcamps peuvent changer les choses beaucoup plus rapidement en réponse à l’évolution du marché du travail qu’un diplôme. De plus, l’accent est mis sur la théorie et moins sur des compétences telles que la préparation aux entretiens.
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Cela étant dit, si vous choisissez d’opter pour la combinaison hybride cours et bootcamp, vous manquez les connaissances approfondies et la confiance en la matière que vous obtenez en passant un an ou plus à vous consacrer à un sujet.
Heureusement, nous recommandons quelques ressources qui peuvent vous aider à combler cette lacune et à vous assurer de vous présenter comme un candidat complet et qualifié, que vous ayez suivi la voie du diplôme ou la direction du bootcamp.
En savoir plus sur un sujet de science des données
Vous pouvez procéder de deux manières. Premièrement, vous pouvez consulter les programmes d’études des diplômes en science des données et dresser une liste de tout ce que vous voulez apprendre. Deuxièmement, vous pouvez travailler à rebours : choisissez une offre d’emploi de rêve et notez tout ce que vous souhaitez apprendre dans les exigences du poste. Quoi qu’il en soit, dressez une liste de sujets que vous souhaitez apprendre.
Avec cette liste, vous pouvez utiliser les ressources suivantes pour compléter votre apprentissage :
- Coursera et edX: Si vous ne voulez pas payer le prix du cours, vous pouvez auditer le cours pour apprendre la matière, même si vous n’obtiendrez pas de certificat à la fin. Coursera et edX proposent des tonnes de cours complets sur des sujets théoriques et fondamentaux en science des données et en mathématiques.
- Académie Khan: Cours gratuits, y compris des cours de niveau collégial sur des sujets comme les statistiques et les probabilités.
- AVEC OpenCourseWare: Il n’y a aucune raison pour que vous ne profitiez pas également de cette marque du MIT ! Il s’agit d’une ressource précieuse pour les conférences gratuites et le matériel de cours du MIT, couvrant des sujets avancés en informatique et en science des données.
- Revues et articles académiques : cela peut paraître un peu ésotérique, mais la lecture d’articles de recherche est un excellent moyen d’approfondir votre compréhension des sujets avancés de la science des données et, plus important encore, de garder une longueur d’avance sur les tendances de recherche actuelles. Certains sont payants, mais beaucoup sont disponibles en ligne gratuitement. Commencer avec Google Scholar.
Pratiquer les compétences pour un sujet
Comme vous le savez, il ne suffit pas de simplement dire « maîtrise des statistiques » sur votre CV et d’espérer le meilleur.
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Vous devez appliquer vos compétences pratiques en science des données, du codage à la mise en œuvre du projet, et avoir des projets pour le prouver. Voici quelques ressources pour peaufiner votre CV. Remarque : ceux-ci peuvent être utiles en particulier pour les candidats diplômés, car les diplômes offrent souvent moins de possibilités de projets pratiques que les cours et les bootcamps ne le font généralement.
- Camp de données: Propose des cours interactifs axés sur des compétences pratiques telles que la programmation, l’analyse de données et l’apprentissage automatique.
- GitHub: Vous permet de vous engager dans des projets du monde réel et de collaborer avec d’autres pour acquérir une expérience pratique et démontrer vos compétences en codage et en gestion de projet.
- Kaggle: Fournit une plate-forme pour rivaliser avec d’autres débutants, travailler sur des problèmes du monde réel, accéder à des ensembles de données et collaborer avec une communauté mondiale.
Réussir l’entretien
Que vous ayez opté pour un diplôme ou un bootcamp, vous devez réussir l’entretien pour décrocher le poste. Vous devez vous préparer à l’entretien d’embauche en science des données, en vous concentrant à la fois sur les questions techniques et en présentant le travail de votre projet. Voici quelques ressources pour ce faire :
- StrataScratch: Avez-vous déjà souhaité savoir à l’avance ce que l’intervieweur va vous demander ? StrataScratch (que j’ai fondé) collecte plus de 1 000 questions d’entretien du monde réel, à la fois codées et non codées, ainsi que les meilleures réponses, vous permettant de vous entraîner et de vous préparer à tout ce qu’un intervieweur pourrait vous proposer.
- Meetups et conférences : les connexions et le réseautage ne peuvent être surestimés. Assistez-y, en personne ou virtuellement, pour en savoir plus sur les dernières tendances, réseauter avec des professionnels et peut-être même trouver des mentors qui peuvent fournir des conseils et des idées sur les entretiens.
- LeetCode: Propose une vaste collection de défis et de problèmes de codage pour améliorer vos compétences en algorithmique et en codage, cruciales pour les entretiens techniques.
- Porte en verre: Fournit des informations sur les questions et les processus d’entretien spécifiques à l’entreprise, ainsi que les avis des candidats sur leurs expériences d’entretien.
Dernières pensées
Si vous êtes un aspirant data scientist, la meilleure chose à faire est de faire le point sur votre position. Si vous avez le temps et l’argent à consacrer à l’obtention d’un diplôme, c’est une excellente option, à condition de compléter vos connaissances théoriques approfondies par une pratique pratique et une préparation aux entretiens. Si vous devez suivre un bootcamp ou un cours, cela devient une option plus compétitive d’année en année – assurez-vous simplement de bien comprendre les concepts.
Les deux options sont viables, mais l’une vous conviendra probablement mieux que l’autre. Espérons que ce guide de valeurs vous aidera à choisir celui qui vous convient tout en comblant les lacunes dont vous avez besoin pour décrocher l’emploi de vos rêves.
Nate Rosidi est un data scientist et en stratégie produit. Il est également professeur adjoint enseignant l’analyse et est le fondateur de StrataScratch, une plateforme qui aide les data scientists à préparer leurs entretiens avec de vraies questions d’entretien posées par les grandes entreprises. Nate écrit sur les dernières tendances du marché des carrières, donne des conseils d’entretien, partage des projets de science des données et couvre tout ce qui concerne SQL.
