Le 26 mars 2020 à 03:32:33 Gentil_Chaton a écrit :
Le 25 mars 2020 à 10:30:04 MonsieurBeauf a écrit :
Le 24 mars 2020 à 19:26:08 male_sigma a écrit :
Je bosse dans une boite qui fait de la datascience. Oui c'est un secteur d'avenir mais à mon sens moins que la cybersécurité.
Je pense que les deux perdureront bien longtemps après notre mort. Pour l'auteur : Essaye de te renseigner sur ce qui se fait réellement sur les deux secteurs et choisis ce qui te plaît le plus. Je suis data scientist, j'adore vraiment ça mais, honnêtement, je pense que du côté de la data, c'est peut être un peu "utopique" dans la tête des gens et il est facile de se retrouver data analyst et passer 7h/j à faire des histogrammes à partir d'un fichier excel.
C'est pas le métier de b.i ça ?
sinon est-ce que c'est relativement difficile comme job ?
t'as des pistes sur ce que je devrais apprendre ? (j'ai achete un cours udemy la )
bi ? Business intelligence ? Qu'est ce que tu entends par là ?
Je dirais que ça dépend des boîtes. On me donne un projet nécessitant une analyse de données ou des fois, les données sont déjà analysées : les données peuvent être de n'importe quel type (argent, personnes, problèmes etc.. ) et je cale une réunion par semaine pour présenter mes résultats : la plupart du temps, aucune analyse n'a jamais été faite et comme tu ne peux pas être expert dans le domaine de tes clients, ils te guident vers ce qui les intéresse. Typiquement, t'as tes données, ils savent pas trop vers où aller ou quoi chercher, tu fais une analyse préliminaire, tu présentes tes résultats, ils te disent qu'ils sont impressionnés par le fait qu'en "2019 par rapport à 2018 blablabla" et te demandent d'approfondir certains points, et en fonction de ça, si tes données et le projet te le permet, tu fais de la prédiction. Grosso modo, je me laisse généralement une semaine de délai même si des fois, le taf est fait en 3h, ça ne dérange personne et c'est l'avantage de la boîte où je bosse actuellement. Après un truc qui peut plaire à certains et pas à d'autres c'est le fait que tu doives absolument comprendre ce que tu fais : au début, tu passes des heures à discuter avec les experts métier pour comprendre toutes les données sinon tu peux pas avancer et des fois les données ne t'aideront pas dans ta carrière tant c'est spécifique à la boîte.
Pour les techs, en gros je ne fais que du python : pandas, matplotlib, numpy, seaborn, plotly et sklearn généralement même si j'ai déjà utilisé keras une fois, c'est pas compliqué à prendre en main si tu es à l'aise avec les IA. Mais je ne te conseille pas de ne faire que ça, fais aussi du R, c'est demandé. Ensuite, j'ai au fur et à mesure approfondie mes connaissances en stats et honnêtement ça aide, que ce soit des trucs bêtes genre savoir ce qu'est une variance ou quelle est la différence entre une corrélation de pearson et une corrélation de spearman par exemple. Pour la partie IA, t'as plein de types différents, k plus proches voisins ( c'est ultra ultra utilisé ) par exemple et connaître globalement leur utilisation est très intéressant et te fais gagner du temps. Les skills personnels à avoir sont : anglais, savoir parler devant du monde, être capable de synthétiser, être analyste, réfléchir rapidement : on m'a déjà demandé en pleine présentation des chiffres particuliers et j'ai dû coder quelques lignes devant plein de monde pour gagner du temps, c'est stressant mais rigolo à la fois. pour t'entraîner, vas sur kaggle et fais des rapports et prédictions fictifs, avec le corona virus en plus t'as de quoi faire.
L'avantage de ce taf c'est que si tu as de la chance, tu changes souvent d'univers de travail même au sein de la même boîte, tu peux d'abord bosser avec du fric puis passer sur de la gestion de ressource humaines et enchaîner le mois d'après sur la partie logistique etc Aussi ça paye très bien et plus tu changes de boîte souvent (tous les ans par exemple) plus t'es payé généralement, t'as des fois des voyages... En freelance, une connaissance facture 1k2$ la journée et aux états unis/canada tu démarres très très bien, il est pas rare de voir des bons data scientists sortir avec 200k$/an avec quelques années d'exp.
Après, je pense qu'il faut être dur avec les boîtes où tu postules et ne pas hésiter à se montrer sévère vis à vis des missions proposées sinon tu finis à faire du coloriage sur excel.
