La question la plus importante pour moi avant de commencer votre carrière en tant que Data Scientist est celle-ci : aimeriez-vous vraiment la Data Science ? J’ai listé ci-après sept questions. Si elles sont vraies pour vous, c’est que vous êtes prêt à travailler dur. Cela signifie que vous pourriez acquérir les compétences initiales et nécessaires pour être Data Scientist !

1. LES 7 QUESTIONS
À SE POSER AVANT DE DEVENIR
DATA SCIENTIST

2. CARRIÈRE EN TANT QUE DATA SCIENTIST
– TALENT OU COMPÉTENCES ?
De nos jours, toute personne peut acquérir des compétences si elle est vraiment dévouée, motivée. En d’autres termes :
si vous voulez avoir des compétences en Data Science, vous pouvez apprendre la Data Science.
Mais comment ne pas perdre la motivation dans cet apprentissage ? J’ai constaté de mon côté que l’on ne peut travailler
sur une compétence spécifique sans perdre sa motivation. c’est très dure de rester motivé à 100% sur 1 mois, 2 mois
voir 3 mois. Pour moi la clé de voute, c’est d’apprendre en pratiquant. On retrouve le même parallèle quand on
commence à faire quelque chose de ses propres mains : un panier en osier, de la peinture, travailler du bois, jardiner,….
Apprendre en faisant et accomplir jour après jour de mini-résultat, être fier du résultat final et valider ses objectifs
restent le meilleur moyen de rester motivé sur une longue période.
Je ne citerai pas de clichés du type « fais ce que tu aimes, et tu ne travailleras jamais un jour de plus dans ta vie », car ce
n’est pas vrai de toute façon.Travailler sur quelque chose a toujours ces hauts et ces bas, mais si vous appréciez
généralement le processus, cela vous aidera certainement beaucoup à vous maintenir dans le flot.
Donc, la question la plus importante pour moi avant de commencer votre carrière en tant que Data Scientist est celle-ci
: aimeriez-vous vraiment la Data Science ? J’ai listé ci-après sept questions. Si elles sont vraies pour vous, c’est que
vous êtes prêt à travailler dur. Cela signifie que vous pourriez acquérir les compétences initiales et nécessaires pour être
Data Scientist !

3. 1. AVEZ-VOUS UN ESPRIT D’ANALYSE ?
• Croyez-vous à la chance lorsque vous jouez à des jeux de société ou à des
jeux de cartes ? Ou êtes vous davantage sur les probabilités ?
• Quand vous prenez une décision, vous vous basez plutôt sur vos émotions ou
plutôt sur des réflexions rationnels ?
• Si vous avez plutôt répondu aux deuxièmes réponses, vous êtes sur la voie du
Data Scientist

4. 2. VOUS ÊTES UN FÉRU DE
PROBABILITÉ ?
• Si vous aimez les probabilités, les mathématiques, et si R ou une variance vous parle,
passez à la slide suivante : Vous serez surement un bon Data Scientist !
• Si ce n’est pas le cas, ne vous en faites pas ! il reste encore de bons moyens de se
familiariser avec la discipline, même si vos cours de maths vous ont traumatisé.
• La Data Science vous permettra par exemple d’investir efficacement dans les crypto-
monnaies, ou ne pas perdre d’argent sur votre premier investissement immobilier.
C’est quand même plutôt ludique et plaisant, non ?

5. 3. VOUS PENSEZ BUSINESS ?
• Il ne suffit pas d’analyser ou de récolter des données, il faut en
comprendre la potentielle utilité pour accélérer l’activité
• Si vous travaillez dans le marketing ou des les sales, vous avez sans
doutes déjà cette approche terrain, orientée sur les besoins du
client.

6. 4. VOUS AVEZ LA BOUGEOTTE ?
• Si vous avez répondu oui, faites ce qu’il faut pour vous tranquilliser ! Le job de
Data Scientist, c’est souvent des longues heures devant un PC à coder.
• Vous allez devoir taper un tas de lignes de codes, de scripts, d’automatisations
et de programmes.
• Les commerciaux hyperactifs qui doivent rencontrer 5 personnes par jour
pour se sentir utile ne pourraient pas devenir en tant que Data Scientist

7. 5. VOUS AIMEZ TRAVAILLER AVEC
PLUSIEURS ÉQUIPES ?
• La plupart du temps, les équipes sont constituées d’un spécialiste, et de
collaborateurs complémentaires (marketing, produit, sales..)
• Un Data Scientist passe donc beaucoup de temps avec des personnes qui ne
connaissent pas la discipline, et cela peut rapidement devenir énervant pour les
moins patients d’entres nous
• Si être dérangé par un commercial bavard ou par un responsable marketing
avec qui vous ne vous entendez pas, vous êtes faits pour être Data Scientist

8. 6. VOUS PRÉSENTEZ VOS RÉSULTATS
DE MANIÈRE SIMPLE ET CLAIRE ?
• Quand on pense développeur ou ingénieur, on pense rarement à un orateur
capable de bien s’exprimer devant plusieurs personnes.
• Il est possible de s’améliorer rapidement, en pratiquant devant un échantillon
de personnes bien intentionnées : une réunion non officielle ou un meet-up.
• L’essentiel n’est pas d’être le meilleur, mais de faire passer l’idée clé à des
personnes qui ne connaissent rien à la technique. Le meilleur moyen est
d’utiliser des images ou des comparaisons avec leurs métiers.

9. 7. VOUS AIMEZ APPRENDRE TOUS LES
JOURS ?
• Il y a des bases indispensables. Les maths ou les stats, ainsi que les langages
(Python, SQL, R..) doivent être maitrisés, même si vous n’êtes pas à un niveau
sénior.
• Quand on parle Data Science, on parleTech, et donc forcément, de nouveaux
outils et méthodes apparaissent chaque année.
• Maîtriser les outils et les méthodes ne suffit pas, il faut comprendre le secteur
dans lequel vous évoluez.Travailler dans la logistique ou dans l’agro alimentaire
ne posera pas forcément les mêmes problématiques

10. POUR CONCLURE
• Data Scientist nécessite différentes compétences (extraverties,
introverties, rationnelles et émotionnelles), et peu importe de quel
secteur vous venez, il est toujours possible de se perfectionner encore
et encore en Data Science pour atteindre de meilleurs objectifs
• Le tout pour être un bon Data Scientist ? Le goût de l’apprentissage et la
motivation !

11. BILAN DE COMPETENCES
• 1. Avez-vous un esprit d’analyse ?
• 2.Vous êtes un féru de probabilité ?
• 3.Vous pensez Business ?
• 4.Vous avez la bougeotte ?
• 5.Vous aimez travailler avec plusieurs équipes ?
• 6.Vos présentations sont claires ?
• 7.Vous aimez apprendre tous les jours ?
OUI NON
OUI NON
OUI NON
OUI NON
OUI NON
OUI NON
OUI NON

12. VOUS AVEZ OBTENU 5/7 ?
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