La data science transforme les données en décisions. Mélange de statistiques, programmation et expertise métier, c'est un domaine en pleine croissance avec de nombreuses opportunités.
Le parcours d'apprentissage
La data science demande plusieurs compétences. Construisez-les progressivement.
Les piliers techniques
- Python : le langage dominant. Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- SQL : manipuler les bases de données. Incontournable.
- Statistiques : probabilités, tests, distributions. Les fondations.
- Machine Learning : algorithmes prédictifs. La partie "science".
Ressources pour commencer
- Python : Codecademy, DataCamp (gratuit en partie)
- SQL : Mode Analytics, SQLZoo
- Stats : Khan Academy, StatQuest (YouTube)
- ML : Coursera Andrew Ng (le classique)
Projets pratiques
- Kaggle : compétitions et datasets gratuits
- Analyser des données publiques (data.gouv.fr)
- Créer un portfolio GitHub avec vos projets
Questions Frequentes
Faut-il un master pour travailler en data science ?
Plus maintenant. Les bootcamps et l'auto-formation fonctionnent si vous construisez un portfolio solide. Les projets concrets valent plus qu'un diplĂŽme sans pratique.
Data Analyst vs Data Scientist ?
Data Analyst : analyse descriptive, visualisation, SQL/Excel/BI. Data Scientist : modélisation prédictive, ML, plus de maths. L'analyste est plus accessible pour débuter.
Conclusion
La data science se démocratise. Commencez par Python et SQL, construisez des projets, partagez-les. Le chemin est long mais les opportunités sont réelles.