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#4 - Data Science Consultant (Agilytic) by Alex
💻Eclaircir le mystère derrière les postes en data 💻
Après son diplôme en école de commerce, Alex a directement commencé un CDI en tant que Data Scientist chez Agilytic, où il travaille depuis deux ans. On clarifie avec lui les différences entre Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer. On se penche ensuite sur son job de Data Scientist (Consultant) chez Agilytic, sur les différences avec d'autres entreprises, et sur comment se préparer au mieux pour un job en data.
⭐️ Les jobs en data ⭐️
💻 Data Analyst: le + business : focus sur tout ce qui est visualisation des données et sur le reporting - outils: Excel, SQL, PowerBI, Tableau.
💻 Data Scientist: focus sur la partie modélisation, machine learning - exemples de mission: https://www.agilytic.be/results - outils: Python, Knime, Anatella, R, Alteryx.
💻 Data Engineer: le + technique : focus sur l’architecture des données et les pipelines de données - outils: AWS, Spark, Azure. Pour + d'infos: cutt.ly/9umiYQV
⭐️ Glossaire ⭐️
💻 Pipeline de données: englobe une série d’actions qui débute avec l’ingestion de l’ensemble des données brutes issues de n’importe quelle source, pour les transformer rapidement en données prêtes à être exploitées. + de détails ici.
💻 Script: un programme/séquence d'instructions qui est interprété ou exécuté par un autre programme plutôt que par le processeur de l'ordinateur.
💻 BusDev ou Business Developer: a pour mission de trouver de nouveaux leviers de croissance d'une entreprise, doit apporter des solutions, projets pour développer le chiffre d'affaire de manière directe (nouveaux clients ou produits) ou indirecte (marketing, communication).
💻 ETL: logiciels de manipulation de données qui permettent de faire: extract, transform, load. Extract: se connecter à des sources de données comme Excel, transform: transformer ces données en rajoutant des colonnes, des formules, etc., load: les re-uploader où on en a besoin (que ce soit un excel ou une base de données). Exemples: Knime, Anatella, Alteryx.
💻 SQL: langage standard utilisé pour gérer et communiquer avec une base de données.
⭐️ Se préparer à un job en data ⭐️
• Livre Data Science for Business, Foster Provost - explique la “business value” d’une mission de data science.
• Livre Storytelling with Data - comment transmettre un message avec impact.
• Kaggle : plateforme qui propose des compétitions en data science. Alex conseille Titanic pour s'entrainer.
⭐️ Contacter Alex: linkedin.com/in/alex-schouleur/
⭐️Suivez-nous sur les réseaux!
Instagram : @bestregards.podcast
LinkedIn : Best Regards
LinkedIn Anaïs : https://www.linkedin.com/in/anais-schmidt/
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By Best Regards💻Eclaircir le mystère derrière les postes en data 💻
Après son diplôme en école de commerce, Alex a directement commencé un CDI en tant que Data Scientist chez Agilytic, où il travaille depuis deux ans. On clarifie avec lui les différences entre Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer. On se penche ensuite sur son job de Data Scientist (Consultant) chez Agilytic, sur les différences avec d'autres entreprises, et sur comment se préparer au mieux pour un job en data.
⭐️ Les jobs en data ⭐️
💻 Data Analyst: le + business : focus sur tout ce qui est visualisation des données et sur le reporting - outils: Excel, SQL, PowerBI, Tableau.
💻 Data Scientist: focus sur la partie modélisation, machine learning - exemples de mission: https://www.agilytic.be/results - outils: Python, Knime, Anatella, R, Alteryx.
💻 Data Engineer: le + technique : focus sur l’architecture des données et les pipelines de données - outils: AWS, Spark, Azure. Pour + d'infos: cutt.ly/9umiYQV
⭐️ Glossaire ⭐️
💻 Pipeline de données: englobe une série d’actions qui débute avec l’ingestion de l’ensemble des données brutes issues de n’importe quelle source, pour les transformer rapidement en données prêtes à être exploitées. + de détails ici.
💻 Script: un programme/séquence d'instructions qui est interprété ou exécuté par un autre programme plutôt que par le processeur de l'ordinateur.
💻 BusDev ou Business Developer: a pour mission de trouver de nouveaux leviers de croissance d'une entreprise, doit apporter des solutions, projets pour développer le chiffre d'affaire de manière directe (nouveaux clients ou produits) ou indirecte (marketing, communication).
💻 ETL: logiciels de manipulation de données qui permettent de faire: extract, transform, load. Extract: se connecter à des sources de données comme Excel, transform: transformer ces données en rajoutant des colonnes, des formules, etc., load: les re-uploader où on en a besoin (que ce soit un excel ou une base de données). Exemples: Knime, Anatella, Alteryx.
💻 SQL: langage standard utilisé pour gérer et communiquer avec une base de données.
⭐️ Se préparer à un job en data ⭐️
• Livre Data Science for Business, Foster Provost - explique la “business value” d’une mission de data science.
• Livre Storytelling with Data - comment transmettre un message avec impact.
• Kaggle : plateforme qui propose des compétitions en data science. Alex conseille Titanic pour s'entrainer.
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