Quel Métier Est Bon Pour Le Génie Mécanique ? Je Suis Intéressé à Devenir Analyste De Données. Dois-je Y Aller ?

Posted on by Frank Milhaud

Vous pouvez en effet opter pour le profil Data Analyst, sa carrière très exigeante de nos jours si vous avez la passion des chiffres et une bonne croissance de carrière à laquelle vous pouvez vous attendre.

Je pense que vous êtes confus au sujet des deux profils d’emploi. Beaucoup de gens pensent que devenir Data Analyst est le chemin pour devenir Data Scientist. Il est vrai qu’il existe des compétences communes entre les deux et si l’on est un analyste de données et que l’on veut devenir un scientifique des données, il doit acquérir ces compétences pour le devenir. Vous pouvez certainement commencer en tant qu’analyste de données et devenir Data Scientist, mais ces deux-là sont très différents l’un de l’autre. Le travail, les outils et les techniques utilisés. Le K…

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À proprement parler, la « science des données » n’existe pas (voir Qu’est-ce que la science des données ? ). Voir aussi : Vardi, la science n’a que deux jambes : http://portal.acm.org/ft_gateway…

Voici quelques ressources que j’ai recueillies sur le travail avec les données, j’espère que vous les trouverez utiles (remarque : je suis un étudiant de premier cycle, ce n’est en aucun cas un avis d’expert).

1) En savoir plus sur les factorisations matricielles

  • Suivez le cours d’algèbre linéaire computationnelle (il est parfois appelé algèbre linéaire appliquée ou calculs matriciels ou analyse numérique ou analyse matricielle et il peut s’agir d’un cours d’informatique ou de mathématiques appliquées). Décomposition matricielle al

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À proprement parler, la « science des données » n’existe pas (voir Qu’est-ce que la science des données ? ). Voir aussi : Vardi, la science n’a que deux jambes : http://portal.acm.org/ft_gateway…

Voici quelques ressources que j’ai recueillies sur le travail avec les données, j’espère que vous les trouverez utiles (remarque : je suis un étudiant de premier cycle, ce n’est en aucun cas un avis d’expert).

1) En savoir plus sur les factorisations matricielles

  • Suivez le cours d’algèbre linéaire computationnelle (il est parfois appelé algèbre linéaire appliquée ou calculs matriciels ou analyse numérique ou analyse matricielle et il peut s’agir d’un cours d’informatique ou de mathématiques appliquées). Les algorithmes de décomposition matricielle sont fondamentaux pour de nombreuses applications d’exploration de données et sont généralement sous-représentés dans un programme standard d'”apprentissage automatique”. Avec des To de données, les outils traditionnels tels que Matlab ne sont plus adaptés au travail, vous ne pouvez pas simplement exécuter eig() sur Big Data. Les packages de calcul matriciel distribué tels que ceux inclus dans Apache Mahout [1] tentent de combler ce vide mais vous devez comprendre comment fonctionnent les algorithmes numériques/les routines LAPACK/BLAS [2][3][4][5] afin de utilisez-les correctement, adaptez-vous aux cas particuliers, créez les vôtres et mettez-les à l’échelle jusqu’à des téraoctets de données sur un cluster de machines de base. [6] Habituellement, les cours de numérique sont construits sur l’algèbre et le calcul de premier cycle, vous devriez donc être bon avec les conditions préalables. Je recommanderais ces ressources pour l’auto-apprentissage/le matériel de référence :
  • Voir Jack Dongarra : Cours et Quelles sont les bonnes ressources pour apprendre l’analyse numérique ?

2) En savoir plus sur l’informatique distribuée

  • Il est important d’apprendre à travailler avec un cluster Linux et à concevoir des algorithmes distribués évolutifs si vous souhaitez travailler avec des mégadonnées (Pourquoi l’obsession actuelle pour les mégadonnées, alors que généralement plus les données sont volumineuses, plus il devient difficile de faire même analyse et traitement de base ? ).
  • Les Crays et les Connection Machines du passé peuvent désormais être remplacés par des fermes d’instances cloud bon marché, les coûts de calcul sont tombés à moins de 1,80 $/GFlop en 2011 contre 15 M$ en 1984 : http://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS.
  • Si vous voulez tirer le meilleur parti de votre matériel (loué), il devient également de plus en plus important de pouvoir utiliser toute la puissance du multicœur (voir http://en.wikipedia.org/wiki/Moo… )
  • Remarque : ce sujet ne fait pas partie d’un parcours d’apprentissage automatique standard, mais vous pouvez probablement trouver des cours tels que les systèmes distribués ou la programmation parallèle dans votre catalogue CS/EE. Voir les ressources informatiques distribuées, un cours sur les systèmes à l’UIUC, les travaux clés et pour commencer : Introduction aux réseaux informatiques.
  • Après avoir étudié les bases des réseaux et des systèmes distribués, je me concentrerais sur les bases de données distribuées, qui deviendront bientôt omniprésentes avec le déluge de données et atteindront les limites de la mise à l’échelle verticale. Voir les travaux clés, les tendances de la recherche et pour commencer : Introduction aux bases de données relationnelles et Introduction aux bases de données distribuées (HBase en action).

3) En savoir plus sur l’analyse statistique

  • Commencez à apprendre les statistiques en codant avec R : Quelles sont les références essentielles pour R ? et expérimenter avec des données du monde réel : où puis-je trouver de grands ensembles de données ouverts au public ?
  • Cosma Shalizi a compilé d’excellents documents sur les statistiques informatiques, consultez ses diapositives de conférence, et aussi Quelles sont les bonnes ressources pour apprendre l’analyse statistique ?
  • J’ai découvert que l’apprentissage des statistiques dans un domaine particulier (par exemple, le traitement du langage naturel) est beaucoup plus agréable que de suivre Stats 101. Ma recommandation personnelle est le cours de Michael Collins à Columbia (également disponible sur Coursera).
  • Vous pouvez également choisir un domaine où l’utilisation de statistiques quantitatives et de principes de causalité [7] est inévitable, disons la biologie moléculaire [8], ou un sous-domaine amusant tel que la recherche sur le cancer [9], ou même un domaine plus étroit, par exemple l’analyse génétique de l’angiogenèse tumorale [10] et essayez de répondre à des questions importantes dans ce domaine particulier, en apprenant ce dont vous avez besoin dans le processus.

4) En savoir plus sur l’optimisation

  • Ce sujet est essentiellement un préalable à la compréhension de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du signal, en plus d’être important en soi.
  • Commencez par les conférences vidéo de Stephen P. Boyd et aussi Quelles sont les bonnes ressources pour en savoir plus sur l’optimisation ?

5) En savoir plus sur l’apprentissage automatique

  • Avant de penser aux algorithmes, examinez attentivement les données et sélectionnez les fonctionnalités qui vous aident à filtrer le signal du bruit. Voir cette conférence de Jeremy Howard : Chez Kaggle, c’est un inconvénient d’en savoir trop
  • Voir aussi Comment apprendre le machine learning ? et Quelles sont les ressources d’introduction pour en savoir plus sur l’apprentissage automatique à grande échelle ? Pourquoi?
  • Statistiques vs machine learning, combattez ! : http://brenocon.com/blog/2008/12…
  • Vous pouvez structurer votre programme d’études en fonction des catalogues de cours en ligne
    et des programmes du MIT, de Stanford ou d’autres grandes écoles. Expérimentez
    beaucoup avec les données, piratez du code, posez des questions, parlez à de bonnes personnes, installez un robot d’exploration Web dans votre garage : l’anatomie d’un moteur de recherche
  • Vous pouvez rejoindre l’une de ces startups et apprendre en faisant :
  • L’option alternative (et plutôt coûteuse) consiste à s’inscrire à un
    programme CS / piste d’apprentissage automatique si vous préférez étudier dans un
    cadre formel . Voir : Qu’est-ce qui fait la valeur d’un Master en informatique (MS CS) et pourquoi ?
  • Essayez d’éviter la surspécialisation. L’approche large d’abord fonctionne souvent mieux lors de l’apprentissage d’un nouveau domaine et de la résolution de problèmes difficiles, voir le deuxième voyage du HMS Beagle sur les aventures d’un jeune ingénieux mineur de données.

6) En savoir plus sur la recherche d’informations

  • L’apprentissage automatique n’est pas aussi cool qu’il y paraît : http://teddziuba.com/2008/05/mac…
  • Quelles sont les bonnes ressources pour commencer une formation en recherche d’informations et pourquoi sont-elles préférées aux autres ?

7) En savoir plus sur la détection et l’estimation du signal

  • C’est un sujet classique et “data science” par excellence à mon sens.
    Certaines de ces méthodes ont été utilisées pour guider la mission Apollo ou détecter
    des sous-marins ennemis et sont toujours utilisées dans de nombreux domaines. Cela fait
    souvent partie du programme d’études en EE.
  • De bonnes références sont les diapositives de la conférence de Robert F. Stengel sur le contrôle optimal et l’estimation : la page d’accueil de Rob Stengel, les signaux et systèmes d’Alan V. Oppenheim. et Quelles sont les bonnes ressources pour en savoir plus sur l’estimation et la détection de signaux ? Un bon sujet sur lequel se concentrer en premier est le filtre de Kalman, largement utilisé pour la prévision des séries temporelles.
  • En parlant de données, vous voulez probablement en savoir plus sur l’information : sa transmission, sa compression et le filtrage du signal par rapport au bruit. Les méthodes développées par les ingénieurs en communication dans les années 60 (comme le décodeur de Viterbi, aujourd’hui utilisé dans environ un milliard de téléphones portables, ou l’ondelette de Gabor largement utilisée dans la reconnaissance de l’iris) sont applicables à une variété surprenante de tâches d’analyse de données, de la traduction automatique statistique à la compréhension du organisation et fonctionnement des réseaux moléculaires. Une bonne ressource pour les débutants est la théorie de l’information et la communication fiable : Robert G. Gallager : 9780471290483 : Amazon.com : Livres. Quelles sont les bonnes ressources pour apprendre la théorie de l’information ?

8) Algorithmes maîtres et structures de données

  • Quelles sont les ressources les plus conviviales pour l’apprentissage des algorithmes ?

9) Pratique

  • Se mettre en forme pour le sport de la science des données
  • Menuiserie : http://software-carpentry.org/
  • Quels sont les bons problèmes de jouets (peut être fait sur un week-end par un seul codeur) en science des données ? J’étudie l’apprentissage automatique et les statistiques, et je recherche quelque chose de pertinent sur le plan social en utilisant des ensembles de données/API accessibles au public.
  • Outils : Quels sont les meilleurs outils d’analyse de données ?
  • Où puis-je trouver de grands ensembles de données ouverts au public ?

Si vous décidez de faire un Master :

10) Étude d’ingénierie

J’opterais pour CS en mettant l’accent sur l’IR ou l’apprentissage automatique ou sur une combinaison des deux et je suivrais des cours sur les systèmes en cours de route. En tant que “data scientist”, vous devrez écrire une tonne de code et probablement développer des algorithmes/systèmes distribués pour traiter des quantités massives de données. MS in Statistics vous apprendra comment faire de la modélisation et de l’analyse de régression, etc., pas comment construire des systèmes, je pense que ce dernier est plus urgent de nos jours car les anciens outils deviennent obsolètes avec l’avalanche de données. Il y a une pénurie d’ingénieurs capables de construire un système d’exploration de données à partir de zéro. Vous pouvez récupérer des statistiques dans des livres et des expériences avec R (voir le point 3 ci-dessus) ou suivre des cours de statistiques dans le cadre de vos études d’informatique.

Bonne chance.

[1] http://mahout.apache.org/
[2] http://www.netlib.org/lapack/
[3] http://www.netlib.org/eispack/
[4] http:// math.nist.gov/javanumeric…
[5] http://www.netlib.org/scalapack/
[6] http://labs.google.com/papers/ma…
[7] Amazon.com : Causality: Models, Reasoning and Inference (9780521895606): Judea Pearl: Books
[8] Introduction to Biology , MIT 7.012 video lectures
[9] Hanahan & Weinberg, The Hallmarks of Cancer, Next Generation: Page on Wisc
[10] The chaotic organisation du système vasculaire associé aux tumeurs, de The Biology of Cancer: Robert A. Weinberg: 9780815342205: Amazon.com: Books, p. 562

La science des données est un domaine très intéressant et diversifié. Alors que l’utilisation des mégadonnées augmente et que le stockage des données devient moins cher, les entreprises s’efforcent d’obtenir des informations utiles à partir des données disponibles. Vous pouvez suivre le chemin ci-dessous pour commencer en tant que débutant. Pour un analyste de données/scientifique des données, ces quatre compétences sont essentielles.

  1. Statistiques
  2. R/python
  3. Connaissances SQL
  4. Visualisation des données et communication

1.Statistiques : C’est la compétence la plus importante pour un analyste de données/scientifique. Vous pouvez commencer par les bases comme la probabilité, la mesure de la tendance centrale (moyenne, médiane, mode), la variance (celle-ci est la plus importante dans l’ensemble de s

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La science des données est un domaine très intéressant et diversifié. Alors que l’utilisation des mégadonnées augmente et que le stockage des données devient moins cher, les entreprises s’efforcent d’obtenir des informations utiles à partir des données disponibles. Vous pouvez suivre le chemin ci-dessous pour commencer en tant que débutant. Pour un analyste de données/scientifique des données, ces quatre compétences sont essentielles.

  1. Statistiques
  2. R/python
  3. Connaissances SQL
  4. Visualisation des données et communication

1.Statistiques : C’est la compétence la plus importante pour un analyste de données/scientifique. Vous pouvez commencer par les bases comme la probabilité, la mesure de la tendance centrale (moyenne, médiane, mode), la variance (celle-ci est la plus importante de toutes les statistiques), la distribution gaussienne, la distribution t, etc. J’ai trouvé ces deux cours sur coursera assez utile.

  • Statistiques avec R – Duke University | Coursera
  • Inférence statistique – Université Johns Hopkins | Coursera

Le premier couvre les statistiques en détail, cela peut être accablant pour un débutant. Le deuxième est bon pour un débutant, mais vous devez avoir des connaissances de base en programmation R pour ces deux-là. Pour cela, vous pouvez d’abord suivre quelques cours sur R de Coursera, pour commencer. Je couvrirai cela dans la prochaine partie.

2. R/python : Vous pouvez choisir n’importe lequel d’entre eux, les deux sont également bons pour un débutant. J’utilise R, j’ai trouvé R très intuitif. Pour R, vous pouvez commencer par ce cours Data Science | Coursera. Celui-ci couvre R à partir des bases, vous apprendrez comment nettoyer un ensemble de données désordonné, comment utiliser ggplot2 (package graphique dans R), inférence statistique, régression linéaire (celle-ci est la technique la plus importante dans l’apprentissage automatique et la science des données, alors concentrez-vous sur celui-ci, pratiquez-le autant que possible), d’autres techniques comme la forêt aléatoire, etc.

Après avoir terminé cette spécialisation, vous ne serez pas débutant en science des données, vous pourrez commencer à participer à kaggle (Your Home for Data Science) et à d’autres forums pour la science des données.

3. Connaissance de SQL : Un analyste de données doit avoir une très bonne connaissance de Sql . Vous pouvez suivre ce cours sur coursera Gérer le Big Data avec MySQL | Coursera pour sql. Celui-ci est spécialement conçu pour l’analyse de données. Ils utilisent jupyter notebook pour sql.

4. Visualisation et communication des données : La visualisation des données est la partie importante de la vie quotidienne des scientifiques des données. Vous devez convertir vos informations sur les données en une histoire intéressante pour le public non technique. Supposons que vous ayez découvert 10 informations utiles à partir d’un ensemble de données désordonné, vous ne pouvez pas toutes les utiliser et commencer à les expliquer avec des graphiques complexes. Ils deviendront confus et votre travail sera du gaspillage. Vous devez donc faire une histoire très intéressante avec des graphiques sélectifs et simples (cela dépend de qui est votre public). En commençant, vous pouvez apprendre l’un des logiciels de visualisation tels que Tableau, Qlikview, etc. Il existe un cours sur la visualisation de données et la communication de coursra avec Tableau – Duke University | Coursera.

En dehors de cela, vous devriez visiter ces trois sites régulièrement et participer à leurs concours.

  1. Kaggle Your Home pour la science des données
  2. Communauté Analytics Vidya Analytics | Discussions analytiques | Discussion sur les mégadonnées. Vous trouverez ici des articles utiles sur la science des données.
  3. Kdnuggets Analytics, exploration de données et science des données

Les data scientists et les data analysts ne sont pas interchangeables, mais ils ont un objectif commun : tirer des enseignements des données.

Bien que leurs compétences se chevauchent (à bien des égards, les scientifiques des données sont des analystes avancés), les scientifiques des données auront généralement un ensemble de compétences plus large et plus approfondie, en particulier en ce qui concerne leur sens des affaires. Ils auront des connaissances techniques dont un analyste n’aura pas nécessairement besoin au quotidien, telles qu’une connaissance approfondie de Hadoop, de la modélisation statistique avancée et de l’apprentissage automatique.

Analyste de données vs Data Scientist : quelle est la solution idéale pour votre projet ? aide à expliquer les différences

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Les data scientists et les data analysts ne sont pas interchangeables, mais ils ont un objectif commun : tirer des enseignements des données.

Bien que leurs compétences se chevauchent (à bien des égards, les scientifiques des données sont des analystes avancés), les scientifiques des données auront généralement un ensemble de compétences plus large et plus approfondie, en particulier en ce qui concerne leur sens des affaires. Ils auront des connaissances techniques dont un analyste n’aura pas nécessairement besoin au quotidien, telles qu’une connaissance approfondie de Hadoop, de la modélisation statistique avancée et de l’apprentissage automatique.

Analyste de données vs Data Scientist : quelle est la solution idéale pour votre projet ? aide à expliquer la différence. Voici quelques-uns des points clés :

Analystes de données

Les analystes de données prennent des données connues et glanent des informations exploitables et trouvent des réponses aux questions spécifiques que vous vous posez sur vos données. Par exemple, un analyste de données peut analyser les données de santé ou de voyage pour aider des entreprises comme les hôpitaux ou les compagnies aériennes à mieux fonctionner et à offrir un meilleur service aux clients. Certaines des tâches qu’un analyste de données peut effectuer sont les suivantes :

  • Nettoyer et trier les données
  • Découvrez de nouveaux modèles et corrélations
  • Trouvez des informations exploitables et regroupez-les pour une utilisation professionnelle
  • Utilisez des visualisations et des tableaux de bord interactifs pour présenter les résultats
  • Interroger les données pour répondre à des besoins spécifiques
  • Créer des rapports pour les principales parties prenantes

Lorsqu’il s’agit de données non structurées, les analystes peuvent travailler avec un spécialiste des données ou un ingénieur de données pour obtenir de l’aide pour extraire de nouveaux ensembles de données à analyser.

Scientifiques des données

Les scientifiques des données ont un ensemble de compétences plus large et plus approfondie, en particulier en ce qui concerne leur sens des affaires. Ces professionnels créent des algorithmes et des modèles que les entreprises utilisent pour prédire les ventes futures, prendre des décisions critiques ou lancer des produits. Ils sont capables de faire plus avec des données plus complexes. Les tâches d’un data scientist peuvent inclure les suivantes :

  • Extraction de grandes quantités de données structurées ou non structurées
  • Entreposage de données
  • Programmation avancée, avec R, SQL, Python, MatLab et SAS
  • Modélisation statistique
  • Développer des modèles d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive
  • Travailler avec l’écosystème Hadoop, y compris Hive et Pig
  • Formuler des questions et hypothèses commerciales importantes, puis tester la validité avec des mathématiques et des statistiques

La grande différence réside dans la capacité d’un data scientist à travailler avec des données plus complexes et non structurées, comme des données que votre entreprise ne comprend pas actuellement ou avec lesquelles elle ne peut pas travailler car elles proviennent de plusieurs sources déconnectées. Si un analyste travaille principalement avec vos « données connues », un scientifique des données est équipé pour travailler avec toutes les données de votre entreprise qui ne sont pas connues ou actuellement comprises.

La science des données est un outil que nous utilisons pour le surveiller et l’évaluer. C’est partout autour de nous; Les e-mails, les messages sur les réseaux sociaux, les archives de médias numériques, les téléphones intelligents, les rapports médicaux, les dossiers financiers et, en fin de compte, les réseaux d’ingénierie, tels que les avions et les usines, sont toutes des formes de science des données.

À mesure que la demande de scientifiques des données augmente, de plus en plus de professionnels de diverses industries sont de plus en plus intéressés à en savoir plus sur les opportunités de changement de carrière. De nombreux ingénieurs en mécanique ont également réussi dans le domaine de la science des données et de l’analyse.

Comment commencer à apprendre la science des données : – Commencer à apprendre

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La science des données est un outil que nous utilisons pour le surveiller et l’évaluer. C’est partout autour de nous; Les e-mails, les messages sur les réseaux sociaux, les archives de médias numériques, les téléphones intelligents, les rapports médicaux, les dossiers financiers et, en fin de compte, les réseaux d’ingénierie, tels que les avions et les usines, sont toutes des formes de science des données.

À mesure que la demande de scientifiques des données augmente, de plus en plus de professionnels de diverses industries sont de plus en plus intéressés à en savoir plus sur les opportunités de changement de carrière. De nombreux ingénieurs en mécanique ont également réussi dans le domaine de la science des données et de l’analyse.

Comment commencer à apprendre la science des données :-Commencez Apprenez un langage de programmation, tel que Python ou R, et devenez très bon en statistiques et en mathématiques. Il est également nécessaire d’apprendre les algorithmes d’apprentissage automatique, les techniques de visualisation et de surveillance des données, le nettoyage et la gestion des données et, surtout, de trouver un projet de science des données dans lequel vous pouvez vous plonger et appliquer vos compétences.

Pour les nouveaux diplômés et les professionnels, différents modes d’apprentissage sont disponibles. Vous pouvez vous aider de l’apprentissage en ligne.

Les cours de certification en ligne de la science des données et de l’analyse en ligne de Learnbay sont un excellent endroit pour commencer votre apprentissage dans ce domaine. Mode de distribution des cours en ligne, le cours comprend plus de 12 projets de l’industrie du monde réel et 2 projets de synthèse sous le mentorat et les conseils de Data Science et expert en IA. Cours spéciaux pour formation non technique.

Learnbay propose des cours pour apprendre :-

  • Cours de Data Science et Intelligence Artificielle
  • Cours d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique
  • Cours de science des données pour les gestionnaires

J’espère que cela vous aidera !!!

Merci!!

Non ce n’est pas …..

Les entreprises embauchent principalement des personnes ayant une formation en informatique qui ont une certaine expérience en codage (de préférence en python) ou celles qui ont une formation en statistiques.

Ne vous laissez pas berner par les gens qui disent qu’il y a 100 000 ou 10 000 000 postes vacants pour le poste d’analyste de données sur le marché du travail. Et n’allez pas non plus pour ces cours à court terme (cours de 2 à 3 mois) où les instituts de coaching trompent les gens et leur volent de l’argent. plus frais à mon avis). De nombreuses sociétés d’analyse de premier plan visitent les meilleurs collèges UG li

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Non ce n’est pas …..

Les entreprises embauchent principalement des personnes ayant une formation en informatique qui ont une certaine expérience en codage (de préférence en python) ou celles qui ont une formation en statistiques.

Ne vous laissez pas berner par les gens qui disent qu’il y a 100 000 ou 10 000 000 postes vacants pour le poste d’analyste de données sur le marché du travail. Et n’allez pas non plus pour ces cours à court terme (cours de 2 à 3 mois) où les instituts de coaching trompent les gens et leur volent de l’argent. plus frais à mon avis). De nombreuses sociétés d’analyse de premier plan visitent les meilleurs collèges UG comme les IIT et les NIT pour embaucher des étudiants. votre carrière à partir de là.

Si vous êtes issu d’une formation non informatique et que vous travaillez dans le secteur informatique, vous pouvez vous inscrire au programme IIT-IIM-ISB de 2 ans (à condition que vous ayez réussi le test écrit)

Certaines entreprises comme Mu Sigma organisent une campagne hors campus à travers laquelle vous pouvez entrer dans ces entreprises et commencer votre carrière.

Le salaire d’un plus frais offert par une entreprise de niveau inférieur/moyen pour le rôle d’analyste de données/commercial est d’environ 10 à 30 000 $.

Le salaire des étudiants de premier cycle des collèges de premier plan comme les IIT et les NIT se voit offrir un salaire d’environ 60 000 à 80 000 par mois.

Le salaire moyen de ceux qui s’inscrivent au programme IIT-IIM-ISB est de 15 à 19 lakhs par an.

Ceux qui n’ont pas d’expérience en informatique ou en statistiques ne reçoivent même pas d’appels d’entretien (leur CV ne sera pas présélectionné) même s’ils sont bons en codage et en mathématiques.

Les Mech UG sont les moins préférés lorsqu’il s’agit de rôles comme développeur ou analyste de données.

Ce que fait réellement un analyste de données dépend souvent de l’entreprise en question et peut-être de ce que la personne qui fait le travail fait du poste. En bref, un analyste de données prend des données et essaie d’en tirer un sens qui sera utile et informatif pour l’entreprise. Il existe de nombreuses techniques différentes qui peuvent être utilisées pour ce faire.

Une réponse un peu plus longue : une analyse de données rassemblera et tirera un aperçu de diverses sources d’information. Dans un contexte d’entreprise/d’organisation, cela commencerait par un lien vers des sources d’informations souvent via des outils de Business Intelligence. Un analyste de données peut avoir besoin de t

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Ce que fait réellement un analyste de données dépend souvent de l’entreprise en question et peut-être de ce que la personne qui fait le travail fait du poste. En bref, un analyste de données prend des données et essaie d’en tirer un sens qui sera utile et informatif pour l’entreprise. Il existe de nombreuses techniques différentes qui peuvent être utilisées pour ce faire.

Une réponse un peu plus longue : une analyse de données rassemblera et tirera un aperçu de diverses sources d’information. Dans un contexte d’entreprise/d’organisation, cela commencerait par un lien vers des sources d’informations souvent via des outils de Business Intelligence. Un analyste de données peut avoir besoin de connaître le codage SQL ou d’autres moyens d’obtenir des informations ou les informations peuvent être fournies par un gestionnaire de base de données distinct dans un format facilement consommable comme un fichier csv. De plus, l’analyste de données peut rechercher des informations supplémentaires en ligne, auprès de sources internes ou d’experts en la matière (PME) ou de rapports de l’industrie (comme Gartner).

Une fois les données recueillies, l’analyste de données les analysera à l’aide d’une variété d’outils sophistiqués en fonction de leurs antécédents et de leurs besoins particuliers. Ceux-ci peuvent inclure Excel, Tableau, des techniques statistiques, des graphiques/visualisations, R, Python, SAS JMP, SPSS et bien d’autres. L’analyse pourrait être aussi basique que d’agréger certaines choses par catégories (c’est-à-dire des tableaux croisés dynamiques/graphiques/graphiques) ou impliquer des techniques statistiques plus sophistiquées comme la régression, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, l’amplification de gradient, l’apprentissage automatique, etc. techniques sont mises en œuvre, elles ressemblent davantage à un rôle de Data Science plutôt qu’à un analyste de données. Cependant, aucune n’est très bien définie, donc exactement où se trouve ce point de croisement, est sujet à débat.)

Enfin, l’analyste doit consolider les conclusions dans une sorte de rapport. Il peut s’agir d’une présentation Power Point ou d’un rapport écrit ou même de quelques visuels.

Je pense que votre plus grand défi en ce moment est que lorsque les entreprises voient votre CV, elles ne voient aucune expérience en affaires, et, en supposant ici, mais vous manquez probablement aussi de projets impressionnants. Avoir un baccalauréat en mathématiques, c’est bien, mais les entreprises veulent savoir comment vous pouvez leur apporter de la valeur. Si vous avez de la chance, vous pouvez obtenir un emploi d’analyste de données, mais je pense que ce sera assez difficile.

Chez K2 Labs, nous rencontrons des personnes qui sont exactement dans votre situation. Dans le programme d’analyse de données K2, nous travaillons sur de véritables études de cas d’entreprise afin que nos étudiants s’entraînent à entrer dans cet état d’esprit commercial. À la fin de la co

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Je pense que votre plus grand défi en ce moment est que lorsque les entreprises voient votre CV, elles ne voient aucune expérience en affaires, et, en supposant ici, mais vous manquez probablement aussi de projets impressionnants. Avoir un baccalauréat en mathématiques, c’est bien, mais les entreprises veulent savoir comment vous pouvez leur apporter de la valeur. Si vous avez de la chance, vous pouvez obtenir un emploi d’analyste de données, mais je pense que ce sera assez difficile.

Chez K2 Labs, nous rencontrons des personnes qui sont exactement dans votre situation. Dans le programme d’analyse de données K2, nous travaillons sur de véritables études de cas d’entreprise afin que nos étudiants s’entraînent à entrer dans cet état d’esprit commercial. À la fin du cours, nous avons également 2 grands projets dignes d’un CV. C’est la clé ! Ces projets montrent aux employeurs que même si vous n’avez pas de formation formelle, vous êtes toujours capable de faire le travail. En fait, notre dernier projet est avec un partenaire de l’industrie. Cela signifie que vous travaillez avec une startup pour l’aider à répondre à certaines questions en utilisant ses données. Il n’y a pas de meilleure façon de se présenter devant une entreprise!

J’espère que cela t’aides!

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