Ai-je Besoin D’un Master/PhD Pour Devenir Data Scientist ?

Non, vous n’en avez pas besoin non plus, mais vous avez besoin du bon arrière-plan.

Il existe des tonnes de ressources gratuites pour apprendre la science des données en ligne, dont beaucoup sont répertoriées dans Comment devenir un scientifique des données ?

Pourquoi certains diplômés MS/PhD peuvent avoir des avantages

Les candidats issus de certains programmes MS / PhD peuvent avoir des avantages en science des données car au moins l’un d’entre eux est vrai :

Ils….

faire des recherches impliquant de la programmation et de grands ensembles de données
ont recueilli une intuition statistique et de données à travers leur travail
faire preuve de résilience en posant/répondant à des questions difficiles
peuvent expliquer les motivations et le raisonnement derrière leur travail
sont capables

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Non, vous n’en avez pas besoin non plus, mais vous avez besoin du bon arrière-plan.

Il existe des tonnes de ressources gratuites pour apprendre la science des données en ligne, dont beaucoup sont répertoriées dans Comment devenir un scientifique des données ?

Pourquoi certains diplômés MS/PhD peuvent avoir des avantages

Les candidats issus de certains programmes MS / PhD peuvent avoir des avantages en science des données car au moins l’un d’entre eux est vrai :

Ils….

faire des recherches impliquant de la programmation et de grands ensembles de données
ont recueilli une intuition statistique et de données à travers leur travail
faire preuve de résilience en posant/répondant à des questions difficiles
peuvent expliquer les motivations et le raisonnement derrière leur travail
sont capables de penser de manière critique à des problèmes difficiles
peut apprendre et s’adapter rapidement

Ce que vous pouvez faire en tant qu’étudiant de premier cycle

En tant qu’étudiant de premier cycle, vous pouvez exploiter vos cours, parcourir la myriade de ressources disponibles gratuitement en ligne et faire de votre mieux pour tirer des offres de stages / d’emplois en science des données tout en développant vous-même les compétences ci-dessus.

Si vous pouvez déjà obtenir des stages / offres d’emploi en science des données, il n’est pas nécessaire de poursuivre un diplôme supplémentaire pour faire progresser votre potentiel de carrière.

Pour une durée déterminée, l’expérience réelle en science des données l’emportera presque toujours sur le temps passé dans un programme MS/PhD, d’autant plus que les années d’expérience en science des données sont encore assez rares à ce stade.

Si vous êtes déjà sur le point d’obtenir votre diplôme et que vous n’êtes pas en mesure d’obtenir des stages / offres d’emploi en science des données, je vous recommanderais l’une des solutions suivantes :

obtenir n’importe quel emploi où vous pouvez travailler sur le développement de vos compétences en science des données
rejoindre un programme de maîtrise où vous pouvez travailler vos compétences en science des données.

Ensuite, vous pouvez passer à la science des données dès que vous êtes prêt.

Soyez averti que moins de postes seront disponibles si vous n’avez qu’un baccalauréat

Il existe de nombreuses entreprises qui n’acceptent que des candidats titulaires d’un doctorat pour leurs postes en science des données. Cependant, il y a encore un nombre croissant qui acceptera des candidats titulaires d’un baccalauréat pour leurs offres d’emploi. Vérifiez Quelles entreprises proposent des stages en science des données aux étudiants de premier cycle ? ou Quelles entreprises technologiques embauchent des stagiaires en science des données pour l’été 2016 ? pour les listes.

Pourquoi je recommanderais d’obtenir une maîtrise plutôt qu’un doctorat

Notez qu’un programme de doctorat peut être une tâche très longue. Si votre objectif principal est de vous lancer dans la science des données d’ici 5 ans, vous seriez plus préparé à passer 1 à 2 ans dans un programme de maîtrise et 3 à 4 ans dans un poste lié aux données que 5 ans sur un doctorat. Je ne recommanderais un programme de doctorat que si au moins l’une des conditions suivantes est vraie :

Vous avez passé des heures à essayer de comprendre un problème de recherche car vous ne pouviez pas imaginer le laisser sans réponse.
Vous n’êtes pas citoyen américain et avez besoin d’un point de départ pour immigrer aux États-Unis et travailler ici (si c’est le cas, vous pouvez essayer d’entrer dans un programme de doctorat aux États-Unis).

Si vous visez toujours un doctorat, vous devez faire très attention à ce que votre recherche s’aligne très bien sur la science des données (par exemple, implique une analyse de données lourde, beaucoup de programmation, pas complètement théorique). Beaucoup de docteurs sont mal préparés pour un rôle en science des données car ils n’ont pas l’expérience pratique en analyse de données/programmation/pratique. En tant que candidat à la maîtrise, vous aurez plus de flexibilité pour poursuivre ce qui est le plus utile pour la science des données.

Pourquoi je m’attends à ce que beaucoup plus d’étudiants de premier cycle entrent en science des données à l’avenir

Au fur et à mesure que davantage de ressources et de cours / programmes pertinents seront disponibles pour les étudiants de premier cycle au cours des 5 à 10 prochaines années, beaucoup plus de scientifiques de données débutants sortiront directement d’un programme de licence. Ensuite, vous commencerez à entendre beaucoup plus sur les scientifiques des données qui ont commencé juste après avoir terminé leurs études de premier cycle.

J’écris plus à ce sujet sur Est-ce que les docteurs en données scientifiques sont meilleurs que les autres qualifiés? et Les docteurs en données scientifiques sont-ils meilleurs que les autres qualifiés ?

Cela dépend vraiment du rôle que vous recherchez. Le label « data scientist » est attaché à de nombreuses descriptions de poste différentes, dont certaines pour lesquelles la formation doctorale est plus utile que d’autres.

Au cours d’un doctorat, vous développerez probablement un certain nombre de compétences qui ne sont pas souvent mises en évidence dans les études de premier cycle (ou même de maîtrise):

Parcourir la littérature pertinente : trouver des articles utiles et en extraire le sens est quelque chose que vous aurez beaucoup de pratique lors de la rédaction de votre thèse.
Définir un problème méthodologique clair à résoudre : Toutes les thèses devront répondre à une question, mais en

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Au cours d’un doctorat, vous développerez probablement un certain nombre de compétences qui ne sont pas souvent mises en évidence dans les études de premier cycle (ou même de maîtrise):

Parcourir la littérature pertinente : trouver des articles utiles et en extraire le sens est quelque chose que vous aurez beaucoup de pratique lors de la rédaction de votre thèse.
Définir un problème méthodologique clair à résoudre : toutes les thèses devront répondre à une question, mais déterminer à quelle question répondre peut être l’une des parties les plus difficiles de la recherche doctorale — vous devez trouver un problème qui soit intéressant, pertinent et nouveau… mais également résoluble en 2 à 5 ans par une personne ayant (probablement) relativement peu d’expérience en recherche.
Appliquer la théorie pour savoir quand une méthode est appropriée : Il y a une grande citation selon laquelle « connaître la différence entre une tolérance étroite et une tolérance lâche est peut-être la mesure la plus importante d’un artisan » [1]. La formation théorique au cours d’un doctorat aide à développer une compréhension plus profonde des raisons pour lesquelles certaines méthodes fonctionnent et à quel point il est dommageable de violer les hypothèses de chaque modèle. Une maîtrise vous permet également d’obtenir une partie de cette formation.

Cela dit, un doctorat prend généralement 5 à 7 ans après le premier cycle (ou 3 à 5 après la maîtrise). Il existe également des compétences et des attributs importants que vous seriez plus susceptible d’acquérir pendant cette période dans un environnement industriel :

Adopter une approche pragmatique des problèmes : vous ne pouvez pas vivre autant selon la règle des 80/20 en matière universitaire. D’énormes efforts sont consacrés au perfectionnement final d’un document académique et, en tant que tels, les docteurs ont tendance à pencher un peu trop vers le perfectionnisme à leur sortie de l’école supérieure. Dans l’industrie, vous sélectionnez également généralement une méthode en fonction du problème, tandis que dans le monde universitaire, c’est parfois (pas toujours) la méthode qui vient en premier.
Conscience de votre industrie spécifique : une connaissance approfondie des nuances des problèmes et des exigences de votre industrie choisie est (sans surprise) quelque chose qui se construit mieux sur le tas.
Compétences humaines : une grande partie du travail de doctorat est solitaire ou effectué uniquement avec un petit nombre de collègues. Les compétences générales telles que le mentorat, la gestion efficace des réunions et la recherche d’un consensus sont plus facilement acquises grâce aux environnements plus collaboratifs que vous rencontrez dans l’industrie.

Comme vous pouvez vous y attendre, les compétences en doctorat sont plus importantes si vous visez un poste en science des données axé sur la recherche qui implique le développement d’une nouvelle méthodologie. Cela ne veut pas dire que les doctorats ont le monopole de ces capacités, mais elles sont difficiles à acquérir même avec le soutien d’un département académique et d’un directeur de thèse, donc je ne sous-estimerais pas la difficulté de les acquérir par vous-même. Il convient également de noter que certaines entreprises ne sont pas non plus disposées à embaucher des étudiants de troisième cycle pour des postes en science des données, ou à les promouvoir au-delà d’un certain niveau dans une filière IC.

Cela dit, il existe de vastes pans de la science des données qui ne nécessitent pas ces compétences axées sur la recherche. Vous pouvez avoir un impact énorme en tirant parti des compétences mieux développées dans les paramètres de l’industrie également. Je recommanderais de consulter les offres d’emploi pour le type de travail que vous souhaitez effectuer et de parler à des scientifiques des données avec ou sans diplôme d’études supérieures afin de déterminer la direction qui vous convient le mieux.

Notes de bas de page

[1] Mes 10 commandements pour les créateurs – Testé

Non, vous ne le faites pas et laissez-moi vous dire pourquoi.

Il suffit de penser aux différents chemins qui pourraient mener à une carrière en science des données. Vous avez des astronomes qui sont des scientifiques des données (Jessica Kirkpatrick), des biologistes qui sont des scientifiques des données (Roger Peng), des informaticiens qui sont des scientifiques des données (Verena Kaynig-Fittkau), des physiciens qui sont des scientifiques des données (Shankar Iyer), des statisticiens qui sont des scientifiques des données (William Chen) et même des ingénieurs mécaniciens qui sont des data scientists (moi :P). Voir Quelles sont les différentes façons d’entrer dans le domaine de la science des données ?

Qu’est-ce que ces personnes ont peut-être en commun en plus d’être des scientifiques des données

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Non, vous ne le faites pas et laissez-moi vous dire pourquoi.

Qu’est-ce que ces personnes ont peut-être en commun à part le fait d’être des data scientists ?

Ils travaillent dans des domaines différents. Ils savent des choses différentes. Un biologiste, un astronome ou un physicien préférerait avoir un MS dans leur domaine respectif plutôt qu’un MS en science des données et quelle valeur un MS en physique pourrait-il ajouter pour un scientifique des données dans une entreprise comme, par exemple, Amazon. Je dis Zilch.

La partie principale que nous devons comprendre est que ces personnes ont acquis une habileté à jouer avec les données au cours de leur carrière.

Certains d’entre eux ont étudié les statistiques, les mathématiques et l’apprentissage automatique non pas dans le cadre de leur diplôme, mais comme quelque chose qui serait utile dans leur travail. Un biologiste a acquis de l’expérience en examinant les données génétiques, un astronome en examinant les données du télescope, etc.

Ces compétences sont ce qui les rend importantes pour des entreprises comme Amazon, pas leurs diplômes de maîtrise !!!

Et on pourrait acquérir ces compétences mentionnées ci-dessus en travaillant avec l’industrie ou en travaillant avec des ensembles de données accessibles au public.

Je peux parier sans risque que toutes les personnes mentionnées ci-dessus auraient certainement passé du temps à jouer avec l’ensemble de données Iris.

Et pour vous dévoiler un secret, vous pouvez le faire aussi sans MS.

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À part apprendre ce qu’est une base de données et pourquoi le domaine des langages de programmation, l’obtention d’un diplôme en informatique ne vous préparera pas à devenir un scientifique des données. Les data scientists les plus talentueux que je connaisse ont des diplômes de premier cycle en mathématiques, en physique ou les deux et un doctorat en mathématiques ou en physique. Ils n’aiment pas les données, peu importe ce que cela signifiait dans une autre réponse. En plus de cela, les scientifiques de données à succès que je connais ont un QI de génie, 140+ minimum. Les salaires de départ sont bien au-dessus de six chiffres, même avec ces salaires de départ, les augmentations de la première année étaient de près de 20% et ont reçu une prime de 11% à la fin de la première année. Oui, vous avez bien lu, dès le premier jour de leur tout premier emploi en tant que nouvelle recrue de data scientist, ils ont reçu tout cet argent et les meilleurs des meilleurs ont été connus au cours de cette première année par la haute direction. Un data scientist apprend les données hébergées par son employeur et comprend rapidement si les applications actuellement utilisées font réellement ce que la direction avait dit et, sinon, les corrigent ou, si c’est le cas, les rendent plus efficaces. Tout d’apprendre la configuration des données de son employeur, saisir les circonstances rapidement, analyser le besoin de l’entreprise et peut créer un environnement qui génère des résultats réels pour ses partenaires commerciaux en leur donnant un avantage commercial. Au fur et à mesure que de plus en plus de données sont accumulées, vous avez besoin de personnes brillantes qui comprennent les mathématiques, les problèmes commerciaux, peuvent examiner la conception et le codage utilisés par un prédécesseur et peuvent proposer l’approche pour obtenir la bonne réponse. Le travail des data scientists peut assurer le succès d’un produit ou même d’une entreprise. Tout le monde qui prétend être un data scientist n’est pas un data scientist. Ils peuvent avoir un data scientist sur leurs cartes de visite, mais ils ont généralement d’autres titres de poste et travaillent directement dans les cadres moyens, supérieurs et supérieurs. Ils n’aiment pas les données. Ils aiment le défi mathématique présenté par le partenaire commercial et la pensée critique pour obtenir la réponse, qu’il appuie ou non le partenaire commercial. R n’est pas un langage de programmation, mais plutôt un ensemble de packages utilisés pour l’analyse statistique. Pensez aux cours et aux programmes de certificat impliquant le big data. R était ok pour cela, car les mégadonnées mettaient l’accent sur l’analyse de régression. Vous pouvez effectuer une analyse de régression avec Excel. Python est un véritable langage de programmation utilisé pour les gros travaux par lots, conçu pour obtenir le meilleur résultat possible – des informations et le faire rapidement. Cela est ensuite examiné par le scientifique des données pour déterminer si le résultat attendu ou espéré souhaité par le partenaire commercial. Ceux qui ne connaissent que R ne peuvent souvent pas déboguer les problèmes qu’ils rencontrent et ne savent pas toujours si le résultat est correct. Les entreprises ont embauché des statisticiens qui étaient à l’aise avec le R familier, mais ils n’avaient généralement pas les connaissances mathématiques nécessaires et la capacité d’identifier comment appliquer les mathématiques au problème et ne pouvaient donc pas expliquer leurs résultats aux partenaires commerciaux. Depuis qu’ils ont été nommés la carrière la plus sexy par Harvard et d’autres, ceux qui sont désormais reconnus comme la véritable définition des scientifiques des données ont le bagage et les compétences techniques, l’éducation et l’expérience et, tout aussi important, la capacité de travailler patiemment avec et d’expliquer à d’autres qui ne comprennent pas et ne comprendront jamais ce qu’ils font et comment ils le font. Avoir un certificat de Cornell sur ce qu’on appelait le Big Data au cours des 10 dernières années n’est pas ce que fait un Data Scientist. Les progiciels statistiques sont bien, mais ils n’ont pas le niveau de sophistication de ceux qui connaissent Python et ont de solides compétences en mathématiques. Les meilleurs data scientists actuels ont des doctorats. Ils savent à qui penser de manière critique et peuvent instinctivement expliquer et défendre leur position. Si vous êtes intéressé par une excellente bourse pour en apprendre davantage sur la science des données dans le but final d’obtenir un emploi, vous devriez envisager celle gérée par Insight. Le programme ne prend que le doctorat. ‘s et il les forme sur la façon de faire des présentations d’affaires en développant les compétences qu’ils ont acquises tout en travaillant sur leur thèse et en la soutenant pour obtenir le diplôme. Vous pouvez gagner votre vie en tant qu’informaticien, mais vous pouvez faire une carrière tout au long de votre vie en tant que data scientist. Bonne chance et meilleures salutations à tous ceux qui recherchent l’excellence.

Je suis data scientist avec un doctorat en épidémiologie clinique. Au cours de ma licence, j’ai suivi plusieurs cours de statistiques (à l’aide du logiciel STATA) et un cours de liaison de données très court. J’ai également suivi un cours d’analyse et de conception de systèmes pendant mon MBA.

Mes connaissances en STATA m’ont été utiles, tout comme mes connaissances en statistiques, mais je ne fais jamais de statistiques compliquées. La plupart de ce que je fais est descriptif (à ce stade du moins). Le cours d’analyse et de conception de systèmes a été précieux pour comprendre comment recueillir les besoins des utilisateurs et le cycle de vie d’un projet de données.

Cela étant dit, presque tout ce que j’utilise maintenant, je

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Cela étant dit, presque tout ce que j’utilise maintenant, je l’ai appris sur le tas. Et je me suis fait un devoir de le mentionner à mon école de santé publique où j’ai été formé. , l’analyse visuelle et la formation non seulement avec des progiciels statistiques classiques mais avec R ou Python sont nécessaires pour apporter des compétences pratiques au travail et pour être compétitif. Toutes ces choses que j’ai dû apprendre sur le tas car je n’avais aucune expérience avec elles auparavant.

Je pense aussi que la question est compliquée car la description d’un poste de « data scientist » est probablement très variable. Mon rôle comprend également la rédaction d’articles et la réalisation de recherches, auxquelles je pense que mon expérience de troisième cycle m’a préparé.

Sur les trois autres data scientists avec lesquels je travaille, l’un a un doctorat en géographie. Il est notre cartographe médical et est l’expert lorsqu’il s’agit de travailler avec des données spatiales, mais lui aussi a dû apprendre beaucoup de choses sur la gestion des données et la validation/test des données sur le tas. Les deux autres avec qui je travaille ont tous les deux une maîtrise. L’un en santé publique et l’autre en informatique. Nous utilisons tous certains de nos diplômes d’études supérieures dans notre travail, mais une grande partie des connaissances provient de l’apprentissage de ce dont nous avions besoin pour travailler.

Je pense aussi que le codage devrait être obligatoire pour apprendre à l’école de nos jours. Le codage est une exigence de tant d’emplois maintenant et j’aurais aimé commencer à l’apprendre bien avant l’âge de 35 ans. J’aurais acquis les compétences nécessaires beaucoup plus rapidement si j’avais eu une compréhension de base du codage et de la logique de codage.

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Réponse courte : non. Je n’ai « que » un baccalauréat en économie et je mène une carrière très fructueuse en tant que data scientist. Trois ans après l’obtention de mon diplôme, j’ai décroché mon premier poste en science des données. Cela peut être fait, cela demande juste beaucoup de détermination et de préparation. Par exemple, au collège, il y avait un chemin facile vers le baccalauréat (cours A faciles et cours plus faciles en général), mais chaque fois que j’en avais l’occasion, je me poussais à suivre des cours plus difficiles : plus de maths, plus de statistiques, d’économie de niveau supérieur. , la programmation. Lorsque j’ai obtenu mon diplôme, mon GPA était solide, mais pas aussi élevé qu’il l’aurait été autrement, mais j’étais bien mieux préparé pour devenir data scientist après une certaine expérience professionnelle. Quel que soit le degré que vous avez, gardez à l’esprit que la raison pour laquelle les scientifiques des données sont bien payés est que le travail peut être exceptionnellement difficile. Récompenser, oui, mais difficile. Cela fait partie de l’appel. Donc, vous appliquer dans n’importe quelle éducation que vous obtenez est une bonne préparation, tout comme continuer à vous appliquer après l’obtention de votre diplôme.

Cela dit, je pense parfois à poursuivre une maîtrise, mais franchement, le coût d’opportunité est beaucoup trop élevé. Je me débrouille aussi bien, voire mieux, que mes amis et anciens collègues qui sont également data scientists ou analystes, et qui sont titulaires d’un master ou d’un doctorat.

Vous rencontrerez des entreprises qui accordent trop d’importance au diplôme d’études supérieures, mais c’est normal : les gens sont rassurés d’avoir des doctorats dans leur personnel. Après tout, même un titulaire de doctorat moyen sera probablement équivalent à un titulaire de licence intelligent et motivé. C’est un filtre raisonnable, aussi ennuyeux qu’il soit pour ceux d’entre nous qui n’ont pas de diplômes avancés. Cependant, cet obstacle est largement surmonté une fois que vous avez un ou deux rôles de data scientist à votre actif. L’expérience pratique et la réussite dans d’autres rôles en science des données l’emportent sur le diplôme d’études supérieures.

Non, vous n’avez pas besoin d’un doctorat. Mais vous devez avoir une connaissance suffisante des mathématiques (en particulier des probabilités et des statistiques) et de l’informatique. Ceux-ci viennent souvent avec l’obtention d’un diplôme d’études supérieures dans le bon domaine.

Avoir un diplôme d’études supérieures vous donne également le bénéfice du doute lorsque les recruteurs et les employeurs potentiels examinent votre curriculum vitae. Cependant, comme le souligne Wenwen, l’expérience du monde réel est plus importante.

Alors pourquoi ne pas travailler quelques années, puis décider d’obtenir une maîtrise ou un doctorat ?

Il y a aussi la question de *où* vous voulez être un scientifique des données. Certaines entreprises/groupes insisteront sur un Master’

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Alors pourquoi ne pas travailler quelques années, puis décider d’obtenir une maîtrise ou un doctorat ?

Il y a aussi la question de *où* vous voulez être un scientifique des données. Certaines entreprises / groupes insisteront pour obtenir un master ou un doctorat, mais la plupart des startups ne le feront probablement pas.

La façon dont un de mes managers me l’a expliqué (avant que je parte pour un doctorat) est que, au moins pour les statistiques : une personne avec un BS peut s’attendre à ce qu’elle sache quelles sont les nombreuses méthodes statistiques. On peut s’attendre à ce qu’une personne titulaire d’un master sache les appliquer. On peut s’attendre à ce qu’une personne titulaire d’un doctorat sache comment les dériver. Bien que je pense que c’est une généralisation assez grossière (et erronée) – de nombreux docteurs ne savent probablement pas grand-chose au-delà d’une maîtrise dans leurs domaines plus larges, et de nombreuses personnes titulaires d’un BS sont tout aussi capables que les personnes plus instruites – c’est le l’opinion de certaines personnes, et cela a un impact sur la façon dont elles embauchent.

Hier soir, j’ai participé à une table ronde destinée aux débutants en science des données. C’était moi et deux anciens data scientists de Google. Nous avons tous convenu que non, vous n’avez pas besoin d’un doctorat pour devenir data scientist. Cependant, la réponse à « un MS + projets/stages suffirait-il… » est probablement « non » également.

Ce qui manque dans ce que vous avez dit, ce sont les compétences de recherche d’emploi. Je parle de choses comme rédiger un CV efficace, optimiser votre profil LinkedIn, faire des recherches sur les entreprises, passer des entretiens d’embauche, épater les employeurs qui vous proposent des ensembles de problèmes à emporter, etc. J’ai passé des années à la fois à chercher un emploi moi-même et

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Ce qui manque dans ce que vous avez dit, ce sont les compétences de recherche d’emploi. Je parle de choses comme rédiger un CV efficace, optimiser votre profil LinkedIn, faire des recherches sur les entreprises, passer des entretiens d’embauche, épater les employeurs qui vous donnent des ensembles de problèmes à emporter, etc. J’ai passé des années à la fois à chercher un emploi et à interviewer des candidats. et j’ai constaté que la grande majorité des demandeurs d’emploi font un travail terrible sur presque tous ces éléments.

Donc un MS + projets/stages + COMPÉTENCES EN CHASSE D’EMPLOI, oui, suffiraient. Mais ne sous-estimez pas l’importance de ce dernier. Si vous avez un doctorat, ce n’est pas aussi critique. Mais pour les candidats MS ou BS, vous devrez savoir vous présenter sous le meilleur jour possible afin de rivaliser avec ceux qui ont un doctorat d’une école de premier plan.

Même si vous entendez parler de l’énorme demande de scientifiques des données, les employeurs restent très prudents quant aux personnes qu’ils embauchent.

Définitivement non!

Il existe deux types de data scientists : les rôles d’analyste et d’ingénieur. Le premier doit très bien connaître les statistiques/SQL/SciKit/etc, le second – le développement logiciel/machine learning/etc. Vous n’avez pas besoin d’un doctorat ou d’un master pour cela. J’ai embauché de nombreux data scientist avec un baccalauréat. Ils ont très bien fait leurs tâches.

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Définitivement non!

Mais parfois, le poste de recherche/science des données est nécessaire. Cela nécessite une connaissance approfondie de la théorie des mathématiques/ML pour certaines recherches théoriques ou pour l’adoption d’une théorie dans une pratique. Par exemple, RecSys – ACM Recommemender Systems a publié de nombreux articles de recherche sur les algorithmes de recommandation. Si quelqu’un décidait de les mettre en œuvre et de les essayer en production, un doctorat/une maîtrise serait très utile pour comprendre ces articles dans un court laps de temps.

La réponse courte est non, vous n’avez pas besoin d’un doctorat pour être data scientists.

Cependant, avoir un diplôme d’études supérieures est probablement utile car la plupart des emplois avec le titre de data scientist impliqueront un travail hautement technique, vous devez donc montrer que vous pouvez comprendre ce niveau de matériel. Maintenant, si vous avez du côté recherche de la science des données dans une organisation, cela ressemblera beaucoup plus à de la recherche universitaire et je dirais que la grande majorité des personnes occupant ces postes sont titulaires d’un doctorat (et probablement des meilleures écoles aussi). Mais si vous vous lancez davantage dans l’analyse et la prise de décision commerciale ou même dans une sorte de m

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La réponse courte est non, vous n’avez pas besoin d’un doctorat pour être data scientists.

De plus, je noterai que pour les meilleurs programmes de doctorat dans les domaines techniques, vous recevez généralement une dispense de frais de scolarité et une allocation pendant vos études. Vous ne devriez donc pas vous endetter davantage pour obtenir un doctorat. L’allocation devrait couvrir suffisamment pour que vous puissiez vivre (mais pas dans le luxe) obtenir un loyer et de la nourriture, etc. Et si vous n’obtenez pas l’exemption d’allocation/de frais de scolarité, cela signifie probablement que vous n’êtes pas qualifié pour les postes de type recherche en science des données .

Vous n’avez pas besoin d’un certificat de maîtrise/doctorat pour devenir data scientist.

Mais vous avez besoin d’un niveau de compétences et de connaissances Master/PhD qui peut être appliqué au rôle particulier.

Que vous l’obteniez en autodidacte, en mentorat au travail ou par d’autres moyens, les qualifications ne sont qu’un point de données qui signale que vous avez réussi un cours ou effectué des recherches à ce niveau. Rien de plus et rien de moins.

Le problème est que ces éléments ne sont pas toujours un bon indicateur de ce qui est requis pour exceller dans un véritable rôle de science des données.

Les environnements de travail sont souvent très différents des environnements académiques – il existe différentes

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Vous n’avez pas besoin d’un certificat de maîtrise/doctorat pour devenir data scientist.

Mais vous avez besoin d’un niveau de compétences et de connaissances Master/PhD qui peut être appliqué au rôle particulier.

Le problème est que ces éléments ne sont pas toujours un bon indicateur de ce qui est requis pour exceller dans un véritable rôle de science des données.

Les environnements de travail sont souvent très différents des environnements académiques – il existe différentes normes, dynamiques d’équipe et d’entreprise, contraintes budgétaires, restrictions d’outils, processus commerciaux et différentes saveurs de la politique.

Si vous avez le bon niveau de compétences et pouvez le prouver de manière adéquate lors du processus d’embauche, et pouvez naviguer dans cette réalité, alors vous réussirez, quelle que soit votre qualification.

Bien sûr, de nombreux emplois sont également mal définis, et une fois que vous décrochez le poste, il est malheureusement assez courant de constater que vous êtes surqualifié. Et les responsables du recrutement n’ont mis en place l’exigence de maîtrise/doctorat que parce qu’ils n’étaient pas sûrs de ce qu’ils recherchaient.

Mais c’est une autre question.

La question la plus posée concernant Ai-je besoin d’un master/doctorat pour devenir data scientist ? :

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