Analyste Données Senior → Data Scientist

Compétences transférables

• Python (pandas/scikit-learn)
• Experimentation (A/B)
• Data visualisation
• Business acumen

Compétences à acquérir

• Statistics & probability
• Machine learning
• SQL
• Feature engineering

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Analyste Données Senior

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Python (pandas/scikit-learn)
   • Experimentation (A/B)
   • Data visualisation
   • Business acumen

   Cartographier les compétences transférables — Python (pandas/scikit-learn), Experimentation (A/B), Data visualisation — face aux besoins d’un Data Scientist.

2. 2. Apprendre le cœur du rôle de Data Scientist

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Statistics & probability
   • Machine learning

   Technologies

   NumPyscikit-learnPyTorch

   Combler en priorité les écarts les plus importants : Statistics & probability, Machine learning.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Data Scientist

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Feature engineering
   • SQL

   Technologies

   TensorFlowSparkMLflow

   Maîtriser les sujets avancés : Feature engineering, SQL.

4. 4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Data Scientist

   4–8 semaines

   Technologies

   NumPyscikit-learnPyTorchTensorFlowSparkMLflowMatplotlibSeaborn

   Être à l’aise avec NumPy, scikit-learn, PyTorch et le reste de la stack cible.

5. 5. Pratiquer le travail de Data Scientist en conditions réelles

   4–8 semaines

   Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Data Scientist au travail.

6. 6. Se certifier et se positionner comme Data Scientist

   4–8 semaines

   Technologies

   Google Professional Data ScientistMicrosoft DP-100 Data ScientistAWS Machine Learning Specialty

   Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Data Scientist, puis postuler aux postes cibles.

Routes alternatives

• Développeur Python → Data Scientist
• Analyste Données → Data Scientist