Data Scientist → Data Scientist Senior

Compétences transférables

• Advanced statistics & ML
• Python / R
• Deep learning
• Experimentation
• Business strategy

Compétences à acquérir

• Causal inference
• Mentoring
• Model deployment

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Data Scientist

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Advanced statistics & ML
   • Python / R
   • Deep learning
   • Experimentation

   Cartographier les compétences transférables — Advanced statistics & ML, Python / R, Deep learning — face aux besoins d’un Data Scientist Senior.

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

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Causal inference
   • Mentoring

   Technologies

   KubeflowKubernetesOptuna

   Combler en priorité les écarts les plus importants : Causal inference, Mentoring.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Data Scientist Senior

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Model deployment

   Technologies

   Databricks

   Maîtriser les sujets avancés : Model deployment.

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

   4–8 semaines

   Technologies

   KubeflowKubernetesOptunaDatabricks

   Être à l’aise avec Kubeflow, Kubernetes, Optuna et le reste de la stack cible.

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

   4–8 semaines

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

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

   4–8 semaines

   Technologies

   Google Professional Data ScientistAWS Machine Learning SpecialtyMicrosoft DP-100 Data Scientist

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