Conseils

Depuis ces dernières années, les Data Scientist sont très recherchés par les entreprises. Ces professionnels travaillent avec d’importantes quantités de données ou Big Data. Leur rôle est de faire un croisement entre les données, les traiter et en déduire des conclusions qui permettent aux dirigeants de l’entreprise de prendre des décisions stratégiques en adéquation avec leurs objectifs.

En ce sens, un Data Scientist est un expert indispensable pour toute organisation qui souhaite se développer en anticipant les choix de ses clients grâce à une analyse des données les concernant.

Aujourd’hui, il s’agit d’un des métiers du Big Data (Data Analyst, Data Engineer…), dont la rémunération est l’une des plus élevées. Par considération de l’engouement des entreprises pour les compétences et l’expérience en Data Science, beaucoup se ruent pour décrocher un poste. Cependant, certains trouvent l’idée de devenir un Scientifique des données en freelance plus intéressant.

Le Data Scientist indépendant

Le Data Scientist connaît par cœur ce qu’est de gérer et d’analyser d’importantes quantités de données dans le genre du Big Data. Sa principale tâche est d’identifier des éléments grâce à l’analyse de données, et surtout le traitement de données qu’il a préalablement effectué pour la mise en place d’une stratégie apportant une solution à un problème.

Un freelance Data Scientist est donc un professionnel de la science des données en mission freelance. Tout comme un Scientifique des données en CDI dans une entreprise, il connaît tout ce qu’il faut faire avec le Big Data. Il anticipe les besoins de l’entreprise pour affronter ceux de ses clients.

Pour ce faire, il va :

–          Déterminer les besoins de l’entreprise après exploration, analyse et traitement des données

–          Conseiller les parties prenantes et les équipes par rapport à ces besoins

–          Construire un modèle statistique

–          Mettre au point des outils d’analyse pour la collecte de données

–          Référencer et structurer les sources de données

–          Structurer et faire la synthèse de ces sources

–          Tirer parti des informations tirées des résultats

–          Construire des modèles prédictifs

Compétences pour devenir Data Scientist freelance

Pour devenir Data Scientist indépendant, il faut bien évidemment avoir les compétences d’un Scientifique de données, à savoir :

•         Fondamentaux de la science des données
•         Statistiques
•         Connaissances en programmation (Python, R, SQL, Scala)
•         Manipulation et analyse des données
•         Visualisation de données
•         Apprentissage automatique (Machine Learning)
•         Apprentissage en profondeur (Deep Learning)
•         Big Data
•         Génie logiciel
•         Déploiement du modèle
•         Compétences en communication
•         Compétences en narration
•         Pensée structurée
•         Curiosité
•         Anglais

Devenir un Data Scientist, que ce soit en interne (dans une entreprise) ou en indépendant, il est nécessaire de suivre une formation spécifique à la Data Science avec ou sans aucune base sur les mathématiques et les statistiques.

En effet, la Science des données nécessite des connaissances en mathématiques, en statistique et en donnée informatique, et d’une certaine manière, en marketing. Être un Data Scientist, c’est devenir un expert dans la Data Science capable d’analyser les données dans le respect de la politique de confidentialité. Il en tire ensuite des informations précieuses permettant d’apporter des réponses aux problèmes actuels et des solutions aux besoins futurs.

Conditions pour devenir Data Scientist indépendant

Une fois que la certitude de pouvoir se lancer en freelance et d’assumer une variété de tâches est présente, il est possible de commencer à penser à passer dans l’environnement indépendant. Voici quelques éléments indispensables pour se lancer :

Expérience dans une variété de missions

Cette expérience peut résulter des études, d’une carrière en entreprise ou même d’un bénévolat. Pour un débutant, l’idéal est de proposer un service de consultant dans une entreprise locale pour acquérir de l’expérience tout en explorant ce qu’il faut pour être un freelance. Mais, il est essentiel d’avoir une expérience bien enrichie pour démontrer qu’une entreprise est très intéressée (ex : chef de projet data).

Portfolio des réalisations

Il est essentiel d’avoir un portfolio qui démontre le niveau de compétence. Cela devrait inclure plusieurs types de projets différents qui mettent en valeur la capacité à effectuer plusieurs types de travail tels que le développement et le test de diverses hypothèses, le nettoyage et l’analyse des données et l’explication de la valeur des résultats finaux.

Support du portfolio

Étant donné que l’un des avantages d’être indépendant est la possibilité de travailler à distance, il y a de fortes chances de décrocher un emploi à distance. Cela signifie que le premier contact avec des clients potentiels sera probablement en ligne. Un bon moyen de présenter les travaux déjà réalisés est de créer un site Web personnel afin de rendre le portfolio facile à parcourir. Il est important d’afficher clairement les moyens de contact.

S’inscrire sur une plateforme de recrutement en ligne

Un Data Scientist indépendant utilise généralement une plateforme en ligne ou un annuaire indépendant pour trouver du travail. Il y en a beaucoup où les entreprises publient des offres d’emploi et les freelances se vendent, ou où les entreprises contactent des freelances avec un projet data en tête.

Avoir de l’initiative pour trouver du travail

Bien que les plateformes de recrutement offrent la possibilité de soumissionner pour des emplois, un Data Scientist en freelance peut également sortir des sentiers battus dans la recherche d’un travail précieux et agréable. Il faut ne pas parfois chercher loin et penser « local » comme des entrepreneurs ou des start-ups qui pourraient bénéficier de compétences en Data Science.

Être leader dans son domaine

Au fur et à mesure que la situation d’indépendant prend de l’ampleur, il est important de mettre en valeur les connaissances et les compétences techniques dans le domaine de la Science des données. Par exemple, il est très vendeur d’être actif sur les forums en ligne pour les Data Scientists ou d’écrire des blogs ou des articles de leadership éclairé pour le site Web personnel. Les employeurs prendront note de ses connaissances, de cette perspicacité et de cette volonté de se démarquer lorsqu’ils recherchent un Data Scientist indépendant.

Avoir la volonté d’apprendre continuellement

Être dans un domaine nouveau et passionnant signifie qu’il faut être ouvert à tous et apprendre davantage sur la Data Science pour répondre aux besoins des futurs clients et plus encore. En ce sens, il ne faut pas hésiter à s’accorder du temps et les ressources nécessaires pour le perfectionnement professionnel comme la formation technique.

Pourquoi devenir Data Scientist indépendant ?

Maintenant que certaines des étapes clés à suivre sont connues, il est possible de se lancer dans une carrière de Data Scientist indépendant. Cependant, beaucoup se demandent pourquoi devenir un Scientifique des données en freelance.

Après tout, partir seul peut être un parcours intimidant. Il peut être effrayant de se demander où trouver du travail et si on gagne assez d’argent pour que cela en vaille la peine.

Si la présence d’un employeur, de collaborateurs et d’un lieu de travail n’est pas si importante, le statut d’indépendant est intéressant pour un Data Scientist. Voici quelques bonnes raisons de se lancer dans une carrière de freelance.

La place du marché

Le marché du travail indépendant en général a augmenté pour diverses raisons. Les employeurs sont de plus en plus à l’aise avec une main-d’œuvre distante et sont plus ouverts à l’embauche d’entrepreneurs plutôt que d’employés. Le marché des Data Scientists a également augmenté. Les entreprises comprennent de plus en plus la valeur de la Science des données et souhaitent que les efforts créatifs les aident à fournir des analyses et à traduire les informations en idées.

La flexibilité

En tant qu’indépendant, un Data Scientist travaille selon un horaire de travail flexible. Parfois, il doit travailler le week-end pour accélérer un projet. Mais parfois, il peut prendre un après-midi pour se reposer ou faire autre chose. C’est un réel avantage pour beaucoup. La flexibilité de travailler à distance, de n’importe où, est aussi un autre avantage d’être en freelance.

La diversité du travail

Il existe des profils de personnes qui aiment travailler sur une variété de projets pour une variété de clients. Une carrière de Data Scientist indépendant peut être dans ce cas le choix idéal.

La transformation digitale des entreprises est en marche ! Ce terme qui englobe tous les changements liés à l’intégration de nouvelles technologies dans la société contient le Big Data comme l’un de ses piliers les plus solides. Pour les entreprises, l’explosion des « grosses données » est au cœur des problématiques actuelles qu’elles doivent affronter. Cela nécessite la création de moyens efficaces pour les recevoir et les utiliser au mieux, permise par des professionnels aguerris des Data Sciences. 

Les cabinets de conseil en stratégie sont des acteurs majeurs dans cette digitalisation de l’entreprise. Ils accompagnent les autres entreprises dans leur stratégie de transformation digitale, soit en tant que cabinets spécialisés, soit pour les cabinets généralistes en intégrant un segment dédié à leur offre d’expertise. Mais ils sont eux-mêmes sujets de cette transformation digitale et doivent intégrer de nouvelles compétences à leur cœur de métiers pour des propositions à plus forte valeur ajoutée.   

Pourquoi intégrer les Data Sciences au conseil en stratégie ? 

Aujourd’hui, la Data Science, ou science des données est utilisée par les entreprises comme outil d’analyse pour aider à la décision. Et plus il y a de données, plus le recours aux spécialistes de la data science est indispensable. 

Le cas des cabinets de conseils en stratégie en est le parfait exemple. Ces derniers ont comme mission de répondre à une problématique précise pour le compte de leurs clients. L’expertise attendue d’eux repose sur la conduite de recherches et d’analyses stratégiques à partir de données fournies directement par les clients ou de données externes. Opérant sur une grande variété de secteurs, ils stockent donc un nombre de données très important. 

Mais si les data sont historiquement au cœur du métier de consultant, les temps changent et les technologies avec. Pour fournir la meilleure analyse possible et garder un avantage concurrentiel, les cabinets se doivent d’évoluer au rythme de ces avancées. L’amélioration du CRM grâce à la personnalisation de la relation client, l’optimisation et la prédiction des coûts, la sécurisation et la détection de fraude, la vérification de l’authenticité de produits… sont tant d’exemples permis aujourd’hui par des méthodes et algorithmes très poussés au centre des outils utilisés dans les Data Sciences. 

L’utilisation des Data Sciences intervient à chaque niveau de la chaine de valeur ; du début de la réflexion à la solution fournie au client en passant par le suivi. La conjoncture des 3 V qui définissent les Big Data – Volume, Vélocité, Variété – permet de mieux répondre aux due diligences et en un temps plus restreint.

C’est dans cette optique que le BCG a vu naître sa nouvelle entité dédiée à la Data Science : BCG Gamma. Avec Cedric Villani (médaille Fields 2010) comme conseiller scientifique, et l’INRIA (l’institut national de recherche en sciences du numérique) comme partenaire, le message porté par cette initiative est clair : mêler la recherche au monde de l’entreprise pour améliorer les performances. L’équipe est composée de 250 personnes : des experts scientifiques maitrisant les techniques mathématiques et statistiques liées à l’intelligence artificielle, au machine et deep learning, mais également des consultants experts dans les secteurs conseillés par le cabinet, concentrés sur l’aspect analytique des données.  

Les profils des data-consultants 

S’ils étaient absents du monde du conseil il y a encore 5 ans, les Data Sciences y sont aujourd’hui indispensables. Le recours à cette nouvelle science ne se fait plus seulement à travers l’utilisation ponctuelle de l’expertise d’acteurs de la tech dans le cadre de partenariats. Aujourd’hui, les Data Scientists arrivent au sein même des cabinets de conseils. Et demain, ils se mêleront à part entière aux consultants.

Chez ces férus d’informatique et de nouvelles technologies, les nouvelles façons de s’intégrer aux grands cabinets de conseil sont multiples. Toutefois, deux grandes tendances dominent : (1) être une fonction support (2) être un consultant à part entière.

L’équipe BCG Gamma réunit des doubles profils « consultants-data scientists » autour des problématiques classiques du grand groupe de conseil dans les différents secteurs où il opère. Ils sont pleinement intégrés au groupe et ont le même objectif final que tout consultant : conseiller le client en lui apportant une expertise poussée. Mais le moyen pour y parvenir diffère : « Là où un consultant utilisera Excel pour créer un modèle d’analyse, nous avons recours à des algorithmes pour modéliser des volumes de données plus complexes » (Thomas Lewiner, BCG Gamma). Aussi, à la différence du consultant type, les consultants « geeks » n’ont pas suivi un parcours en école de commerce ou d’ingénieur, mais des formations dédiées aux data sciences, en informatique, allant parfois jusqu’au doctorat (46%). Ces consultants s’inscrivent pleinement dans la transformation digitale des entreprises par leur utilisation des Data Sciences qui accélèrent et optimisent l’arrivée vers le résultat voulu.  

Dans d’autres cabinets, les data scientists ne sont pas consultants mais forment une équipe bien distincte dont la vocation unique est de gérer les données. 

C’est par exemple le cas de PMP ou d’EY qui se sont dotés en 2016 de leurs « Data Lab » ou « EY Digital Lab », choisissant de s’inscrire pleinement dans l’ère de la transformation digitale sans dénaturer la fonction de consultant.  Ces deux laboratoires de la donnée ont comme rôle d’assurer une fonction support pour les différentes entités des groupes. Les talents de ces laboratoires s’occupent de traiter et gérer les données avant que les consultants ne les analysent pour en fournir une interprétation. 

L’enjeu est de taille pour ces data scientists, car s’ils exercent leur métier sans se confondre aux consultants, ils doivent bien s’adapter à ces derniers. Pour générer un gain de temps grâce au Big Data, ils doivent donc parvenir à vulgariser leur langage afin qu’il soit exploitable au maximum et parfaitement intégré dans la chaine de valeur.

article rédigé par David Sitbon, Data Analyst Indépendant
dsconsult.contact@gmail.com / 06.25.60.59.61

Avec l’essor des technologies numériques, la collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux économiques stratégiques pour de nombreuses entreprises. Ces pratiques ont engendrées la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la Data science. 

IBM prévoyait une hausse de 28 % de la demande de profil Data Scientist en 2020. En effet, de nombreuses entreprises ont compris l’importance stratégique de l’exploitation de la donnée. La Data science étant au cœur de la chaîne d’exploitation de la donnée, cela explique la hausse de la demande des profils compétents dans ce domaine.

Tour d’horizon de la Data science 

La Data science, ou science de la donnée, est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des informations stratégiques à l’aide des données disponibles. Elle utilise l’analyse des données et le machine learning (soit l’utilisation d’algorithmes permettant à des programmes informatiques de s’améliorer automatiquement par le biais de l’expérience) pour aider les utilisateurs à faire des prévisions, à renforcer l’optimisation, ou encore à améliorer les opérations et la prise de décision.

Les équipes actuelles de professionnels de la science de la donnée sont censées répondre à de nombreuses questions. Leur entreprise exige, le plus souvent, une meilleure prévision et une optimisation basée sur des informations en temps réel appuyées par des outils spécifiques.

La science de la donnée est donc un domaine interdisciplinaire qui connaît une évolution rapide. De nombreuses entreprises ont largement adopté les méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle (soit l’ensemble des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine) pour alimenter de nombreuses applications. Les systèmes et l’ingénierie des données font inévitablement partie de toutes ces applications et décisions à grande échelle axées sur les données. Cela est dû au fait que les méthodes citées plus tôt sont alimentées par des collections massives d’ensembles de données potentiellement hétérogènes et désordonnées et qui, à ce titre, doivent être gérés et manipulés dans le cadre du cycle de vie global des données d’une organisation.

Ce cycle de vie global en data science commence par la collecte de données à partir de sources pertinentes, le nettoyage et la mise en forme de celles-ci dans des formats que les outils peuvent comprendre. Au cours de la phase suivante, des méthodes statistiques et d’autres algorithmes sont utilisés pour trouver des modèles et des tendances. Les modèles sont ensuite programmés et créés pour prédire et prévoir. Enfin, les résultats sont interprétés.

Pourquoi choisir l’organisme DataScientest pour se former en Data science ?

Vous êtes maintenant convaincu de l’importance de la maîtrise de la Data science pour renforcer votre profil employable et pour aider votre entreprise.

Les formations en Data Science de l’organisme DataScientest  sont conçues pour former et familiariser les professionnels avec les technologies clés dans ce domaine, dans le but de leur permettre de profiter pleinement des opportunités offertes par la science de la donnée et de devenir des acteurs actifs dans ce domaine de compétences au sein de leurs organisations. 

Ces formations, co-certifiées par la Sorbonne, ont pour ambition de permettre, à toute personne souhaitant valoriser la manne de données mise actuellement à sa disposition, d’acquérir un véritable savoir-faire opérationnel et une très bonne maîtrise des techniques d’analyse de données et des outils informatiques nécessaires.

L’objectif que se fixe DataScientest est de vous sensibiliser en tant que futurs décideurs des projets data, aux fortes problématiques des données à la fois sous l’angle technique (collecte, intégration, modélisation, visualisation) et sous l’angle managérial avec une compréhension globale des enjeux.

Pourquoi choisir la formule « formation continue » chez Datascientest ? 

Pendant 6 mois, vous serez formés à devenir un(e) expert(e) en data science, en maîtrisant les fondements théoriques, les bonnes pratiques de programmation et les enjeux des projets de data science.

Vous serez capable d’accompagner toutes les étapes d’un projet de data science, depuis l’analyse exploratoire et la visualisation de données à l’industrialisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, en faisant des choix éclairés d’approches, de pratiques, d’outils et de technologies, avec une vision globale : data science, data analyse, data management et machine learning. Vous pourrez cibler les secteurs extrêmement demandés de la data science.

Ce type de formation vous permettra d’acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir data analyst, data scientist, data engineer, ou encore data manager. En effet, elles couvrent les principaux axes de la science de la donnée.

Autonomie et gestion de son temps 

Que votre souhait de vous former en data science provienne d’une initiative personnelle ou qu’il soit motivé par votre entreprise, si la data science est un domaine totalement nouveau pour vous, il conviendrait de vous orienter vers le format « formation continue » de DataScientest. Effectivement, cela vous permettra de consacrer le temps qu’il vous faut pour appréhender au mieux toutes les notions enseignées. Sur une période de 6 mois, à partir de votre inscription (il y a une rentrée par mois), vous pourrez gérer votre temps comme bon vous semble, sans contrainte, que vous ayez une autre activité ou non. 

Aussi, pour de nombreux salariés, il est difficile de bloquer plusieurs jours par semaine pour se former. C’est pourquoi, de plus en plus d’entreprises sollicitent des formations en ligne, à distance, pour plus d’efficacité ; vous aurez la possibilité de gérer votre temps de manière à adapter au mieux vos besoins d’apprentissage avec votre temps disponible. 

Profiter de l’expertise de dizaines de data scientists 

La start-up a déjà formé plus de 1500 professionnels actifs et étudiants aux métiers de Data Analysts et Data Scientists et conçu plus de 2 000 heures de cours de tout niveau, de l’acquisition de données à la mise en production. 

 » Notre offre répond aux besoins des entreprises, justifie Yoel Tordjman,  CEO de Datascientest. Elle s’effectue surtout à distance, ce qui permet de la déployer sur différents sites à moindre coût, et de s’adapter aux disponibilités de chacun, avec néanmoins un coaching, d’abord collectif, puis par projet, dans le but d’atteindre un taux de complétion de 100 %.  « 

S’exercer concrètement avec un projet fil-rouge

Tout au long de votre formation et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Science nécessitant un investissement d’environ 80 heures parallèlement à votre formation. Ce sera votre projet ! En effet, ce sera à vous de déterminer le sujet et de le présenter à nos équipes. Cela vous permettra de passer efficacement de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours. C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises, car il confirme vos compétences et connaissances acquises à l’issue de votre formation en Data Science. Vous ne serez jamais seul parce que nos professeurs seront toujours à vos côtés et disponibles en cas de besoin ; nous vous attribuons un tuteur pour votre projet parmi nos experts en data science.  

Datascientest – Une solution de formation clé-en-main pour faciliter votre apprentissage et votre quotidien au travail 

Passionné(e) par le Big Data et l’intelligence artificielle ?  : 

Devenez expert(e) en Data Science et intégrez le secteur le plus recherché par les entreprises. Une fois diplômé, vous pourrez commencer votre carrière en répondant parfaitement aux besoins des entreprises qui font face à une profusion et multiplication de données.

Vous souhaitez échanger avec Datascientest France autour de votre projet ? 

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Leader français de la formation en Data Science. Datascientest offre un apprentissage d’excellence orienté emploi pour professionnels et particuliers, avec un taux de satisfaction de 94 %.

Pour plus d’informations, n’hésitez pas à contacter DataScientest : 

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Après avoir passé ces dernières semaines à acquérir de nouvelles connaissances en data science et être monté en compétences, vous avez obtenu votre diplôme en data science ! Congrats ! Python est devenu votre ami et vous êtes prêts à décortiquer des données pour leur donner un sens et apporter votre expertise au sein d’une entreprise. Maintenant il n’y a plus qu’à trouver l’entreprise qui aura la chance de vous accueillir. Pour ce faire, vous devez être en mesure de rédiger le CV data science parfait.

Première étape :  le CV

https://www.youtube.com/watch?v=xtN4ZVock78&feature=youtu.be

Tout le monde le sait aujourd’hui, le temps accordé à la lecture d’un CV est très court (5 à 10 secondes selon certains). A la décharge des recruteurs, pour certains postes il y a souvent des centaines de postulants. Quand vous recevez une telle masse d’informations, pas évident de faire le tri.

Donc vous devez capter immédiatement l’attention du recruteur et vous démarquer sans en faire trop, cependant il y a quelques erreurs à ne pas faire.

Nous avons concocté une petite liste de conseils pour vous aider à mettre en valeur vos compétences en data science et surtout ce qui fait de vous LA personne dont une entreprise ne pourra se passer. 

Le B-ABA

Ca peut paraître bête mais pensez à utiliser la même police, sobre de préférence (Calibri, Arial, etc.) surtout pas de police type Comic Sans MS.

Mettez en gras les éléments importants, l’alignement, pensez aux couleurs aussi, au maximum 3. Alors attention quand on parle de couleur, une couleur doit être utilisée avec parcimonie dans un CV. Les CV trop graphiques et originaux sont déconseillés en data science. 

Toute la difficulté de l’exercice est là justement, trouver le juste milieu entre le niveau d’informations à fournir (un CV trop lourd fait généralement fuir) et faire en sorte que votre CV ressorte du lot.

Être sobre et précis !  

Maintenant, des tas de template de CV sont à disposition sur le net, si vous êtes plus à l’aise avec Python qu’avec Word, n’hésitez pas.

Il y a des éléments indispensables qui doivent apparaître dans votre CV, pour que ces éléments ressortent il est préférable de l’organiser en sections ou blocs. 

Et le petit défi, il faut que l’ensemble de ces informations rentre dans 1 page, au-delà il y a un risque de perdre l’attention du recruteur. 

Le but d’un CV est de présenter rapidement votre parcours, votre évolution professionnelle,  c’est comme le teaser d’un film, le film étant votre futur entretien avec le recruteur. 

Dans un teaser, on voit les moments forts du film, les éléments mis en avant donnent envie d’aller voir le film. De plus, un teaser de film peut être différent selon le public visé, d’un pays à l’autre, parfois ce n’est pas la même version. Et bien pour votre CV c’est la même chose, votre public ce sont les recruteurs et ils sont tous différents vis à vis de leur besoin qui est l’annonce à laquelle vous postulez, il faut que le teaser corresponde à l’attente de votre public.

Attention au titre de votre CV, il doit être en adéquation avec l’annonce à laquelle vous répondez. En effet un CV doit être adapté à l’offre, il faut personnaliser votre CV en fonction des éléments qui sont évoqués dans l’annonce. Repérez quelques mots clefs dans l’annonce et utilisez-les dans votre CV. Certes c’est un petit travail supplémentaire mais le recruteur appréciera de lire un CV qui fait écho à son annonce. C’est ce genre de petit détail qui fera que votre CV se détachera du lot 

L’accroche d’intro, c’est là qu’il faut placer les fameux soft skills. Les postes en data science nécessitent des compétences techniques mais demandent également de posséder de nombreuses compétences transversales. La mission d’un expert en data science n’est pas seulement de faire des calculs et d’analyser des données mais aussi de mettre en pratique sa capacité à communiquer ces résultats afin de résoudre une problématique particulière.

On attendra donc d’un spécialiste des sciences des données un esprit d’analyse et de synthèse, une curiosité intellectuelle et une facilité à comprendre un secteur, qu’il puisse travailler en équipe ou gérer une équipe (le leadership), son aisance à restituer les résultats de manière claire et efficiente (communication), sa rigueur et sa méthodologie. 

Votre état civil

Bien évidemment nom, prénom, adresse, numéro de téléphone, votre adresse mail professionnel (par exemple “nom-prénom@XXX” et pas “darkdragon198xd@xxx” ou “jsuioufdecode@xxx”, etc. C’est du vécu). 

La photo c’est comme vous voulez, ne vous sentez pas obligé d’en mettre une. Mais si vous en mettez une, veillez à ce qu’elle soit professionnelle. Il est préférable d’avoir un CV sans photo qu’un CV avec une photo décalée.  

Vous pouvez aussi rajouter le lien (cliquable) de votre profil LinkedIn, uniquement si celui-ci est complet avec vos expériences et compétences renseignées. 

Le must si possible : un lien Github. Vous postulez pour des postes en data science, donc la plupart des recruteurs seront plus que ravis de jeter un coup d’œil à vos réalisations. Et bien évidemment lorsqu’un recruteur clique sur votre GitHub, il doit trouver un compte actif avec des projets de science des données. Mais nous reviendrons plus tard sur cet élément qui peut être déterminant pour un recruteur.

La formation

Cette section reprend les études suivies et les diplômes obtenus durant votre scolarité. Mentionnez également dans cette partie vos certifications acquises en formation continue. Les langues maîtrisées et leur niveau (bilingue, courant, opérationnel, scolaire), ou mention des éventuels séjours à l’étranger, l’idéal étant d’avoir une certification en langue reconnue. Une très bonne maîtrise de l’anglais est demandée pour les postes en data science, votre capacité à communiquer avec divers interlocuteurs à travers le monde est fortement appréciée des grands groupes.

Vos compétences

Cette section correspond à la liste des compétences techniques que vous maîtrisez. 

Les soft skills ayant été spécifiés dans votre accroche, pas besoin de les repréciser ici !

Petit conseil, concentrez vous sur les compétences techniques qui sont mises en avant dans l’annonce. Personne ne mobilise l’ensemble de ses compétences sur un projet, selon la problématique vous allez mobiliser différentes compétences. L’objectif de cette section est de donner au recruteur une idée de vos capacités. 

Surtout, encore une fois, n’en faites pas trop,  si vous mentionnez quelque chose sur votre CV, vous devez être en mesure de répondre au recruteur si celui-ci veut s’assurer que vous possédez bien les bases. Si vous avez suivi un MOOC sur R, mais que vous n’avez jamais codé en R, abstenez-vous de mettre R comme une de vos compétence. Ne mentionnez que les compétences dont vous pouvez parler en véritable professionnel.

Attention, la notion d’étoiles ou de notes pour illustrer un niveau n’est pas forcément très judicieuse puisque l’échelle d’étalonnage de cette note, c’est la vôtre, donc pas forcément objective. Il vaut mieux rester simple et ne pas vendre du rêve aux recruteurs.

 Toutes vos expériences professionnelles ou bénévoles pertinentes 

Indiquez clairement le poste exercé (le mettre en gras pour qu’il soit plus visible) et le nom de l’entreprise, le secteur d’activité. Et dans l’ordre chronologique bien sûr, du plus récent au plus ancien. Il faut qu’on voit votre montée en compétences au fur et à mesure des postes, qu’on sente votre évolution. Dans cette même section vous pouvez créer une ligne spéciale ou vous spécifiez vos participations à des data challenges, des hackathons IA. Cela montre aux recruteurs que vous avez un esprit de compétition et que vous cherchez à améliorer en permanence vos compétences et vos connaissances dans votre domaine.

Vos réalisations en entreprises / les projets menés 

Il faut faire la distinction entre une expérience professionnelle et vos projets menés. Vous avez réalisé des projets en science des données durant votre parcours de formation, mais également lors de vos expériences en entreprise, ou alors dans une démarche totalement personnelle, vous avez appliqué vos compétences techniques (hard skills) et vos compétences sociales (soft skills) et avez su les mobiliser pour résoudre une problématique. C’est dans cette section que les recruteurs pourront déterminer si effectivement votre profil correspond à leurs attentes et que vous êtes LA personne à recruter.

Chaque projet doit indiquer la problématique et sa solution, et pensez verbe d’action lors de la rédaction ! Le tout doit tenir en quelques lignes, c’est à notre sens l’exercice qui demande le plus d’attention car c’est là que les recruteurs vont focaliser leur regard. Lorsque vous décrivez un projet, soyez aussi précis que possible sur les compétences, les outils et les technologies que vous avez utilisés, comment vous avez créé le projet, n’oubliez pas de spécifier le langage de codage, les bibliothèques que vous avez utilisées, etc.

Par exemple :

Projet xxxxxx

Brève description de la problématique 

Solution

Mention de travail d’équipe éventuellement

Les outils et les méthodes utilisées

Cette section est stratégique, elle doit inclure des projets d’analyse de données, des projets d’apprentissage automatique et éventuellement les articles scientifiques publiés (avec leur lien) ou des didacticiels de codage. C’est LA section ou vous pouvez vous démarquer ! En spécifiant des projets en science des données menés vous démontrez que vous avez les compétences techniques mais également les compétences transverses indispensables à tout spécialiste de la data science. Les recruteurs ne retiendront pas votre candidature pour quelque chose que vous n’avez jamais fait auparavant, c’est une règle fondamentale dans n’importe quel secteur, et la data science ne fait pas exception à la règle.

Selon votre expérience (jeune diplômé ou en reconversion) et si vous avez mené beaucoup de projets, faites un choix et mettez en avant ceux qui sont en lien avec l’offre pour laquelle vous postulez. 

Tips spécial Doctorant 

Si vous êtes à la recherche de votre premier emploi dans en data science, il peut être difficile de démontrer l’étendue de vos compétences et l’adéquation de celles-ci avec l’annonce à laquelle vous postulez.

Mais il existe plusieurs façons de démontrer vos compétences, en plus de la liste de vos projets et publications en sciences des données qui apparaissent dans votre CV. Lorsque l’on a mené de nombreux projets en data science ou même publié des articles, il peut être très utile de partager un lien GitHub contenant les projets de data science les plus intéressants que vous ayez menés. Nous vous invitons à consulter l’article dédié comment créer un portfolio GitHub.

Un portfolio GitHub doit contenir 3 à 5 projets à minima, encore une fois l’objectif est de démontrer vos compétences donc il faut mettre en avant les projets en lien avec l’annonce. Ces projets seront certainement évoqués si vous obtenez un entretien, là il faudra prouver que vous maitrisez votre sujet sur le bout des doigts.  

Les centres d’intérêts et loisirs

Là, vous pouvez également vous distinguer mais toujours sans en faire trop. Si vous faites de la compétition sportive, mentionnez-le, ça prouvera votre esprit compétitif. Artiste à vos heures, n’hésitez pas non plus, cela démontre une créativité certaine. Vous faites du bénévolat n’hésitez pas à le mentionner, cela démontre l’engagement.

Etape finale

Ça y est, vous en êtes venus à bout, vous avez réussi à tout intégrer en 1 seule page ! Vos compétences sont mises en avant, votre expérience professionnelle apparaît chronologiquement, les projets sont décrits de manière succincte et claire. Surtout assurez-vous de la cohérence de votre CV/teaser par rapport à l’annonce que vous avez ciblée. Avez-vous bien compris les attentes de votre public (le descriptif de l’annonce), les moments forts de votre teaser sont-ils en cohérence avec les attentes du public, l’ensemble est-il aéré mais suffisamment complet pour donner l’envie d’aller plus loin. 

A force d’avoir la tête dedans, des fois il y a des petits détails qui peuvent nous échapper, n’hésitez pas à solliciter un de vos proches pour vous relire afin de vous assurez que vous n’avez pas oublié une petite coquille. 

Une fois sûr de vous, enregistrez votre CV en format pdf pour éviter tout problème de lecture, assurez vous également que les liens insérés dans votre CV soient actifs.

Maintenant, il n’y a plus qu’à rédiger la lettre de motivation, un autre exercice qu’il ne faut pas négliger, pour préparer cette autre étape, vous trouverez tous nos conseils dans notre prochain article dédié à ce sujet.

Devenir Data Scientist en ligne, mythe ou réalité ? Grâce à l’expérience d’apprenants, nous apportons des réponses à vos questionnements ! Bienvenue dans le premier épisode d’une série d’articles autour de la formation data en ligne ! 

Construire des modèles, apporter du sens aux données de l’entreprise et les rendre lisibles pour le commun des mortels : telles sont les missions quotidiennes d’un Data Scientist. Si vous aussi souhaitez manier la data comme un maître et apporter votre valeur ajoutée à l’entreprise. Restez avec nous, on vous explique comment faire !

Pourquoi devenir Data Scientist ? 

Le métier de Data Scientist est un métier d’avenir. D’ailleurs, selon le Harvard Business c’est le “métier le plus sexy du 21e siècle”. Ce n’est pas nous qui le disons, c’est Harvard et généralement ils savent de quoi ils parlent 😉 !  En effet, avec les nouveaux besoins issus des données massives de notre époque, plus communément connue sous l’ère du Big Data, c’est un métier qui est extrêmement recherché. Les géants comme Google, Amazon, Facebook en recrutent énormément depuis quelques années. 

Souvent, le métier de data scientist se concentre sur la mise en place d’algorithmes basés sur la donnée pour apporter des solutions à des problématiques aussi diverses que variées. Que ce soit de la détection d’anomalies, de la prévision ou de la gestion de risque, le Data Scientist est capable de répondre à ces enjeux grâce à son fer de lance : ses modèles.

Thibault, un Data Scientist ayant suivi une formation en ligne, a réussi à trouver une image parfaite pour décrire les outils du Data Scientist :  

« les modèles pour un Data Scientist sont ce que l’arc et les flèches sont pour Robin des bois »

Si cette image vous met l’eau à la bouche, je vous invite à découvrir plus en détails la formation adéquate pour devenir Data Scientist. De nombreux organismes de formation proposent des formations dont DataScientest, l’entreprise leader de la formation en Data Science.

Devenir Data Scientist en ligne, c’est possible ?

Effectivement, c’est tout à fait possible voire encouragé ! On pense que ce type de formation peut être extrêmement bénéfique pour l’expérience personnelle de l’apprenant. Après tout, chaque Data Scientist qui se respecte se doit d’être à l’aise sur un ordinateur 😉 ! 

L’avantage principal d’une formation en ligne est  « la flexibilité personnalisable » selon Marie, issue d’une formation intensive de 11 semaines à l’issue de laquelle elle a décroché une certification Data Scientist reconnue par la Sorbonne : 

«  La formation Data Scientist en ligne permet d’avancer à son rythme et en fonction de ses contraintes tout en bénéficiant d’un accompagnement  de bout à bout tout . »

La mise en place d’une plateforme d’apprentissage pour du “learning by doing”, permet de suivre votre évolution et votre parcours. 

Par ailleurs, Chad, un apprenant international qui a suivi  une  formation en anglais, partage des éléments pour rassurer les personnes qui auraient encore des hésitations. Il faisait référence par exemple, au matériel informatique utilisé se former et se lancer dans la formation de Data Scientist en ligne :

 « At first, I thought that I needed a specific material like a powerful laptop to join the training but I was wrong ! »  

Yes, he was wrong car grâce aux outils technologiques tels qu’une plateforme Full SaaS par exemple, vous n’avez plus besoin d’avoir un ordinateur spécifique mais juste un bon accès à internet et le tour est joué. 

D’autres prérequis évoqués par Sarah sont « la communication et l’autodiscipline », qui lorsqu’ils sont absents peuvent à priori mettre à mal l’apprentissage en ligne. Encore une fois, des solutions existent pour pallier ces lacunes.  En effet, DataScientest par exemple propose un accompagnement à tout instant : 

 «  Grâce à un accès h24 à la plateforme, le support et la présence continuelle de la part de nos formateurs, je me suis sentie accompagnée et remotivée dès que j’avais des coups de mou. »

Bref, je vous ai expliqué en quelques mots en quoi consistait  une formation Data Scientist en ligne, Si vous souhaitez plus d’informations concernant ce métier et la formation adéquate, n’hésitez pas à vous orienter vers un de nos organismes partenaires  !