Skill path
How to become a Scientifique des données
How to become a Scientifique des données: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Education & experience requirements
- Education
- La plupart de ces professions nécessitent un baccalauréat de quatre ans, mais certaines non.
- Experience
- Une quantité considérable de compétences, connaissances ou expériences professionnelles est nécessaire pour ces professions.
- On-the-job training
- Les employés dans ces professions ont généralement besoin de plusieurs années d'expérience professionnelle, de formation sur le terrain et/ou de formation professionnelle.
Fondations
- StatistiquesFoundation
Collecte et interprétation de données numériques. Les employeurs en ont besoin pour tirer des conclusions à partir des données. Apprenez par l'étude et l'analyse pratique de jeux de données.
- ProbabilityFoundation
Étude mathématique du hasard. Les employeurs en ont besoin pour les modèles statistiques et l'évaluation des risques. Apprenez par le biais de cours et de problèmes appliqués.
- Linear algebraFoundation
- Programming (Python, R)Foundation
Écriture de code pour la manipulation et l'analyse de données. Les employeurs ont besoin de solutions analytiques personnalisées. Apprenez en codant régulièrement et en travaillant sur des projets.
- Database managementFoundation
Stockage, mise à jour et récupération efficaces des données. Les employeurs ont besoin d'un accès organisé aux données. Apprenez par le biais de SQL et d'outils de base de données.
- PythonHigh demand
Un langage de programmation polyvalent. Les professionnels des données l'utilisent pour l'analyse, l'automatisation et la création d'applications axées sur les données.
- SQLHigh demand
Un langage pour gérer et interroger les bases de données. Les analystes et les ingénieurs l'utilisent pour extraire et analyser des données de diverses sources.
- StatistiquesHigh demand
Collecte et interprétation de données numériques. Les employeurs en ont besoin pour tirer des conclusions à partir des données. Apprenez par l'étude et l'analyse pratique de jeux de données.
- ExpérimentationHigh demand
Mener des tests contrôlés pour recueillir des données. Les professionnels l'utilisent pour valider des hypothèses et optimiser les processus ou les produits.
- Apprentissage automatiqueHigh demand
IA qui apprend à partir de données pour faire des prédictions ou des décisions. Utilisée par les scientifiques et les gestionnaires pour analyser des données complexes et automatiser des tâches.
- AWSIn demand
La plateforme cloud d'Amazon pour le calcul, le stockage et les services. Les employeurs l'utilisent pour une infrastructure évolutive. Apprenez en expérimentant avec le niveau gratuit AWS et en suivant la documentation officielle.
- CIn demand
Un langage de programmation de bas niveau pour le développement système et embarqué. Apprécié pour les applications critiques en termes de performance. Apprenez en écrivant des programmes C et en étudiant la gestion de la mémoire.
- C++In demand
Un langage orienté objet pour les logiciels haute performance. Nécessaire pour les moteurs de jeux, les systèmes et les applications volumineuses. Acquérir par des projets pratiques et des guides C++.
- SASIn demand
Logiciel d'analyse statistique utilisé pour l'analyse avancée. Les employeurs l'utilisent pour traiter des données et générer des rapports. Apprenez grâce à la documentation et à la pratique.
- HadoopIn demand
Un framework pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données sur des clusters. Les employeurs en ont besoin pour gérer le big data. Apprenez en configurant des clusters et en utilisant ses outils.
- RIn demand
Un langage de programmation pour le calcul statistique. Les data scientists et les gestionnaires utilisent R pour l'analyse, la visualisation et la modélisation des données.
- TensorFlowIn demand
Un framework pour construire et entraîner des réseaux neuronaux. Utilisé en apprentissage automatique et en science des données. Développez vos compétences par la création pratique de modèles et les ressources communautaires.
- StatistiquesIn demand
Collecte et interprétation de données numériques. Les employeurs en ont besoin pour tirer des conclusions à partir des données. Apprenez par l'étude et l'analyse pratique de jeux de données.