3 conseils pour démarrer dans la Data
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Monter en compétence
 Publié le 
30/7/2020

3 conseils pour démarrer dans la Data

Beaucoup de personnes qui se lancent dans la Data se demandent comment est-ce qu'elles pourraient évoluer dans le milieu. Il y a maintenant pléthore de ressources et c'est vrai qu'il peut être compliqué de s'y retrouver. Voici un article et une vidéo pour vous donner tous nos conseils afin de démarrer dans le métier, et ne pas tomber dans des travers qui pourraient vous faire perdre du temps et de la crédibilité.

Des ressources d'apprentissage

D'abord, si vous démarrez dans la Data, il faut que vous ayez avec vous des bonnes ressources d'apprentissage.

Parmi quelques bonnes ressources, vous avez des publications Medium comme Towards Data Science qui sont très bien. Vous pouvez suivre directement les auteurs des articles qui publient souvent les projets qu'ils ont mené. Vous avez encore des chaînes Youtube comme 3Blue1Brown qui ont pour but de vous expliquer de la théorie Mathématiques derrière la statistique.

Bref, la liste peut être très longue !

Petite parenthèse, il est très fortement probable que vous ne compreniez pas tout au départ. C'est tout à fait normal ! Vous verrez rapidement que démarrer dans la Data (et dans la tech de manière générale), donne l'impression de plonger dans une piscine sans savoir nager. Il faut parvenir à trouver les bonnes ressources sans avoir trop d'expérience. Mais ça finit toujours par venir ! Il faut que vous restiez ouvert à l'idée que vous ne comprendrez pas tout dès le départ. Au fur et à mesure, vous mémoriserez de plus en plus de concepts et tout finira par s'éclaircir.

Chez Jedha, notre but est de donner toutes les clés pour que nos élèves puissent apprendre en permanence même après être passé par nos formations. Nous pensons réellement qu'avoir accès à de bonnes extra-ressources vous sera utile pour vous appuyer durant votre carrière. En effet, la tech évolue extrêmement vite, et il peut être compliqué de tout retenir dans sa tête.

Lisez de la documentation

Les auteurs ou collaborateurs de chaque librairies ou technologie publie toujours un wiki sur l'outil : la syntaxe de code à utiliser, le fonctionnement générale de l'outil en question etc.

Cette documentation vous permettra de vous familiarisez avec ces ressources : commencez à en lire. La première chose est d'ailleurs de ne pas espérer de trouver des ressources ou de documentation en français. Elles sont très rares et même les français écrivent leurs dernières trouvailles dans la langue de Shakespeare. Si vous n'êtes pas à l'aise en anglais, nous vous conseillons d'avoir Google Translate avec vous : pour être à la pointe de ce qu'il se fait en Data, l'anglais sera votre meilleur ami.

Cherchez ensuite les documentations de chacune des librairies. Par exemple, lorsque vous apprendrez Python, vous aurez très certainement à apprendre Pandas ou Sklearn. Très souvent les documentations sont très denses, mais les bonnes documentations ont souvent une section Get Started ou QuickStart.

Démarrez par cette section, ce sont souvent des condensés de ce qu'il faut savoir pour bien démarrer et comprendre les concepts principaux. Vous pourrez ensuite construire sur cette fondation et aller plus dans le détail. Place ensuite au code ! Vous verrez bien assez que des erreurs font régulièrement surface lorsque vous démarrez votre apprentissage.

Google has the answer

Lorsque vous ne comprenez pas quelque chose ou que vous êtes bloqué, allez chercher des réponses dans Google ! Tapez l'erreur que vous avez sur votre code dans votre barre de recherche avec quelques mots clés en anglais et regardez ce qui en sort. Il y a 9.9 chances sur 10 que quelqu'un ait eu la même erreur que vous avant. Vous trouverez très certainement des réponses sur la plateforme StackOverFlow. C'est un forum extrêmement utile, sur lesquel vous passerez beaucoup de temps !

La communauté Data est extrêmement active. Comme vous pouvez le lire plus haut, les technos évoluent rapidement et se tenir au courant des dernières versions et outils reste primordial.

Cela conclue nos différents conseils pour réussir dans la Data. Rien qu'avec ces 3 tips, vous pourrez d'ores et déjà apprendre beaucoup plus rapidement et monter vite en compétences. S'il y a des éléments que vous souhaitez que l'on discute, ou des questions que vous souhaitez poser, n'hésitez pas à nous en faire part par mail à admissions@jedha.co. Nous nous ferons un plaisir d'y répondre pour vous donner encore plus de conseils pour bien démarrer dans la Data.

Si cette vidéo & cet article vous ont plu n'hésitez pas à la liker sur Youtube, et à vous abonner à notre chaîne Youtube. Vous pouvez aussi vous renseignez sur notre site jedha.co pour tout savoir de nos offres de formation en Data.

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