Lorsque vous poursuivez votre carrière en tant que data scientist, vous travaillez à résoudre certains des problèmes les plus critiques auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui. Vous analysez les données pour identifier les modèles et les tendances, puis vous construisez des pipelines d’apprentissage automatique pour créer des produits de données personnalisés. Les emplois de qualité ne manquent pas pour les data scientists, et vous êtes entouré de quelques-unes des entreprises les plus innovantes au monde.
Quelles sont les façons d’apprendre à connaître vos clients ?
L’une des meilleures façons d’apprendre à connaître vos clients est de surveiller leur comportement en ligne. Cela inclut les sites web, les commentaires en ligne et même les messages sur les médias sociaux. Outre les données, de nombreuses entreprises collectent également des métadonnées sur leurs utilisateurs, telles que le nom du navigateur, le système d’exploitation et les redirections d’URL. Ces données peuvent être analysées pour découvrir des modèles cachés, trouver des valeurs aberrantes et glaner de précieuses informations sur les clients.
Comme de plus en plus d’entreprises entrent dans le monde des données ad hoc, il est plus important que jamais de tirer le meilleur parti de votre trésor d’informations. Identifier la meilleure façon d’analyser et de donner du sens à toutes ces données peut être une tâche décourageante, mais ce n’est pas une fatalité.
Il existe de nombreux outils et astuces pour aider le chercheur novice à naviguer sur ce terrain miné. Il s’agit notamment de la collecte de données ad hoc, de l’analyse automatisée et des techniques de visualisation. À partir de là, il s’agit simplement d’apprendre à utiliser les informations à votre avantage. Selon la taille et la complexité de votre ensemble de données, l’étape suivante pourrait consister à sélectionner et à former un algorithme d’exploration de données sur mesure.
Comment créer des pipelines d’apprentissage automatique ?
Lorsque vous construisez des pipelines d’apprentissage automatique et des produits de données personnalisés, vous devez garder certaines choses à l’esprit. Un pipeline bien planifié peut vous aider à éviter certains pièges courants, comme des fonctionnalités manquantes ou une étape de validation manquante. Bien qu’il puisse être difficile de créer un pipeline par soi-même, c’est possible. Une façon de construire un pipeline est d’utiliser un outil tel que Kubeflow Pipelines. Grâce à cet outil, il sera plus facile de réutiliser certaines parties de votre flux de travail. Vous pouvez également utiliser TFX pour former vos modèles, puis composer votre pipeline à l’aide de composants TFX.
Un pipeline automatisé est un excellent moyen de réduire votre charge de travail. Il vous permet de vous concentrer sur d’autres tâches. En outre, les pipelines standardisés peuvent améliorer votre taux de rétention sur un marché du travail compétitif. Les pipelines ML peuvent également vous faire gagner du temps en vous permettant de développer rapidement de nouveaux modèles.
Un pipeline doit comprendre plusieurs étapes clés. Ces étapes comprennent la collecte de données, l’entraînement de votre modèle et son déploiement. Vous pouvez choisir parmi de nombreux outils de pipeline, tels que Apache Beam et Kubeflow. Choisir un pipeline qui utilise la meilleure combinaison possible d’outils peut garantir l’efficacité, l’efficience et l’évolutivité de votre pipeline. La clé est de s’assurer que la sortie de chaque étape de votre pipeline peut être facilement liée à l’entrée.
Comment trouver un emploi de data scientist ?
Trouver un emploi en tant que data scientist est une tâche difficile. Vous aurez besoin d’un large éventail de compétences, notamment de solides bases en programmation, en analyse prédictive et en techniques d’analyse des données. La première étape pour trouver un emploi en data science consiste à constituer un portfolio qui montre que vous êtes un data scientist compétent. Il peut s’agir d’un site web, d’un blog ou d’une collection d’articles. Assurez-vous également que votre portfolio est facile d’accès pour les employeurs potentiels.
Si vous débutez, un stage non rémunéré montrera que vous êtes engagé dans votre carrière et que vous souhaitez en apprendre davantage sur le secteur. Idéalement, vous rencontrerez des gens en personne, ce qui renforcera le lien. Le réseautage est l’un des meilleurs moyens de trouver un emploi en data science. Il existe plusieurs options, de la rencontre d’autres professionnels à l’adhésion à des groupes de réseautage en passant par la participation à des conférences du secteur.
LinkedIn est un excellent endroit pour créer un réseau. Le flux de LinkedIn affichera vos publications en fonction de mots clés. C’est également un bon moyen d’entrer en contact avec des personnes qui connaissent les entreprises avec lesquelles vous cherchez à travailler. Les data scientists sont très demandés, et les embauches sont en hausse. C’est pourquoi il est important de prévoir de se spécialiser dans un certain domaine de la data science. Que vous soyez intéressé par les soins de santé, le commerce de détail, la finance ou la fabrication, vous devrez vous assurer d’avoir les compétences requises. Pour plus d’information sur ce sujet, cliquez sur https://www.lewagon.com/fr/data-science-course.