Démarrer une carrière de Data Scientist sur les chapeaux de roues ? Check!

par Apr 2, 2021Actualités

Pour se lancer en tant que data scientist, il est essentiel d’acquérir de l’expérience pratique. C’est pourquoi nous sommes toujours à la recherche de nouveaux projets pratiques pour mettre les connaissances de nos étudiants à l’épreuve. Cette fois, nous nous sommes associés à IBM pour offrir à nos étudiants de Liège et de Charleroi l’occasion unique de se plonger dans les données liées au coronavirus. Curieux de savoir ce qu’IBM leur a proposé et comment la collaboration s’est passée ? Alors lisez vite l’article ci-dessous !

Le plus difficile, quand on se lance dans une carrière de data scientist, c’est sans aucun doute le début. La plupart des postes vacants exigent un minimum de trois ans d’expérience dans des technologies telles que le machine learning, le deep learning ou la computer vision. Il est possible de suivre des formations en ligne ou de s’inscrire à un cursus universitaire pour acquérir les connaissances nécessaires, mais comment les mettre en pratique ? Après avoir suivi de telles formations, la question se pose inévitablement : comment décrocher un emploi dans ce domaine sans avoir d’expérience pratique ?

Nous avons toujours cru qu’on pouvait y parvenir en faisant montre de créativité. C’est ainsi qu’est née notre pédagogie active. Chez BeCode, nos étudiants apprennent en faisant, en appliquant leurs compétences à des projets concrets. L’environnement d’apprentissage peut être comparé à celui d’un bureau d’entreprise, ce qui donne aux apprenants un aperçu de ce à quoi ressemble le travail d’un data scientist. Cependant, combler ce déficit de compétences est un défi que nous ne pouvons relever que grâce à notre solide réseau de partenaires. Pour offrir à nos étudiants de Charleroi et de Liège un défi dans l’air du temps, nous nous sommes associés à IBM pour organiser une session d’ateliers en trois parties sur l’exploration, la visualisation et la modélisation des données liées au coronavirus.

L’intelligence artificielle, une réponse à la crise des soins de santé ?
Damiaan Zwietering, developer advocate chez IBM, joue le rôle d’intermédiaire entre IBM et la communauté des développeurs. En organisant des conférences et des ateliers techniques, il vise à inciter les gens à se lancer dans une carrière en IA ou à aider ceux qui sont déjà actifs dans ce domaine à découvrir de nouvelles techniques et technologies.

Et comme l’expérience le lui a appris, il n’y a pas de meilleure source d’inspiration pour ce genre de workshop que la vie de tous les jours. La crise sanitaire actuelle accroît considérablement la pression sur le secteur des soins de santé, un phénomène que Damiaan a pu observer de ses propres yeux puisque son épouse est infirmière. Dans l’espoir de contribuer à la suppression de cette crise, Damiaan a analysé et interprété les chiffres actuels et a commencé à organiser des ateliers autour de ses conclusions, auxquels nos apprenants ont eu la chance de participer.

Se préparer à une carrière dans la data science
L’atelier, composé de trois sessions, visait à immerger nos étudiants dans le monde merveilleux de la science des données. “Ce projet représente le parcours que les juniors de BeCode effectueront lorsqu’ils travailleront sur un projet pour le compte d’un client, et c’est exactement la raison pour laquelle je tenais à leur proposer cet atelier. Je voulais leur faire découvrir les différentes étapes d’un projet-client : la phase de recherche, d’analyse, l’interprétation des résultats, la construction de modèles, la visualisation des résultats, etc.” explique Damiaan. Et ce, bien sûr, en leur fournissant les conseils et le soutien nécessaires. “Lors de la première session, j’ai présenté différents datasets, outils et pistes de recherche intéressantes. Ensuite, les étudiants ont réfléchi à la question de recherche, liée au Covid-19, à laquelle ils aimeraient répondre. Ces questions ont été examinées et discutées lors d’une deuxième session, une séance de questions-réponses”, poursuit Damiaan.

Cependant, trouver la bonne question de recherche n’a pas été un jeu d’enfant. “Damiaan travaillait sur ce sujet depuis plus d’un an et avait déjà répondu à plein de questions. Il était donc difficile de trouver une nouvelle approche, mais nous avons réussi. Nous avons décidé de vérifier si les partisans de Trump avaient plus de chances de contracter le coronavirus”, explique Guillaume, junior chez BeCode Liège.

Le groupe de Morgane était particulièrement ambitieux et a décidé de s’attaquer à deux questions de recherche : la gravité du covid et le nombre de faillites résultant de la crise. Et les résultats ont été surprenants. “Nous nous attendions à ce que beaucoup plus de faillites soient attribuées à la crise du coronavirus, mais les mesures gouvernementales ont empêché un plus grand nombre d’entreprises de faire faillite que normalement. Cela étant dit, il est important de ne pas tirer de conclusions hâtives car la crise n’est pas encore terminée”, explique Morgane, junior chez BeCode Charleroi.

Trouver la bonne question de recherche n’a pas été le seul défi à relever. Le travail à distance, avec des personnes que l’on n’a jamais rencontrées auparavant a aussi été un challenge. “Chaque groupe était composé de trois personnes, deux apprenants de Liège, un de Charleroi. C’était vraiment intéressant de travailler avec des personnes avec lesquelles vous n’avez pas l’habitude de travailler, car cela vous offre la possibilité de découvrir un autre point de vue”, explique Morgane. “Mais travailler sur de tels projets à distance est difficile. Heureusement, ce n’était pas la première fois que nous devions collaborer en ligne, donc nous nous améliorons”, poursuit-elle.

Une humble curiosité
BeCode ne serait pas BeCode si nos juniors n’avaient pas à présenter le résultat final. “Les présentations se sont plutôt bien déroulées. Damiaan était satisfait et surpris par les résultats de notre analyse. Nous avons discuté de notre approche et il nous a fourni un retour constructif et des pistes pour des analyses ultérieures intéressantes”, explique Guillaume.

Il tient justement à cœur à Damiaan d’analyser ces résultats avec un œil critique. “J’ai l’habitude de remettre en question et de discuter des résultats obtenus. La curiosité est l’une des qualités les plus importantes d’un data scientist. Vous ne devriez jamais ouvrir un ensemble de données et effectuer immédiatement une analyse dessus sans vous demander d’abord d’où proviennent ces données. De plus, vous devez également faire preuve d’esprit critique à l’égard des résultats obtenus. Même si vous obtenez d’excellents résultats, vous devez toujours vous demander pourquoi. C’est là que le mot “humble” entre en jeu. Il ne faut jamais brandir ses résultats comme s’ils étaient la vérité absolue, ils sont plutôt l’expression de votre façon de voir les choses”, poursuit Damiaan.

C’est aussi la leçon que Morgane a tirée de cette série d’ateliers. “Il est important de faire d’abord des recherches et d’être prudent dans l’interprétation des résultats de son analyse. Damiaan nous a appris à ne pas tirer de conclusions immédiates et à garder à l’esprit que nous avons basé notre analyse sur un ensemble de données dont nous ne connaissons pas toujours l’origine.”

Ces ateliers ont aussi été très instructifs pour Damiaan, et ils méritent certainement d’être répétés. “Cet atelier a également été très inspirant pour moi car j’ai appris beaucoup de nouvelles choses. Pas de découvertes majeures, principalement une confirmation de la façon dont les choses fonctionnent et des défis auxquels les gens sont confrontés”, confie Damiaan. “J’aimerais beaucoup recommencer, alors n’hésitez pas à me le demander. J’ai vraiment apprécié de donner ces ateliers et quant à vous, continuez à faire du bon travail. Vous avez un groupe de coachs extraordinaires et j’espère que vous pourrez lancer vos juniors dans leur nouvelle carrière, mais je sais que vous faites tout ce qui est en votre pouvoir pour y parvenir”, conclut-il.

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