Les éléments INDISPENSABLES pour devenir un VRAI DATA ENGINEER

Summary

The video discusses the complexities and rapid evolution of the data science profession. The speaker emphasizes the importance of documentation, mastering programming languages (SQL, Python, Java, Scala), continuous learning, understanding business models, effective communication, independence, collaboration, distributed systems, proactivity, and having a 'data mindset.' These ten key points are crucial for thriving and standing out in the data science field. The video also highlights the significance of liking, subscribing, and hitting the notification bell for more valuable content, and offers a free gift with insights into technical skills and salary information.

Takeaways

• 📝 Takeaway 1: Documentation is crucial in data science and software development, often underestimated but essential for maintaining and understanding code over time.
• 🐍 Takeaway 2: Mastery of programming languages like SQL, Python, Java, or Scala is fundamental for a data scientist, with Python being a good starting point due to its accessibility.
• 🌐 Takeaway 3: Continuous learning is vital in the fast-evolving field of data science; staying updated with daily advancements helps avoid being left behind.
• 💼 Takeaway 4: Understanding the business model and how it operates is key for a data scientist to positively impact the business with data-driven insights.
• 🗣️ Takeaway 5: Effective communication is indispensable for collaboration in a team setting, crucial for a data scientist working in a collective environment.
• 🏋️ Takeaway 6: Independence in problem-solving is important for a data scientist, enabling them to advance projects and contribute to team success.
• 🤝 Takeaway 7: Collaboration, both in terms of communication and technical aspects such as code readability and documentation, is a core skill for a data scientist.
• 🔄 Takeaway 8: Grasping the workings of distributed systems, commonly used in data science for handling large datasets and complex computations, is vital.
• 🔎 Takeaway 9: Proactivity in seeking opportunities and work is key to standing out in the competitive field of data science.
• 🧠 Takeaway 10: Cultivating a 'data mindset', which involves analytical thinking and the ability to identify issues within datasets, is the most challenging but also the most valuable attribute for a data scientist.

Q & A

What is the main focus of the video script?

The main focus of the video script is to discuss the complex and rapidly evolving profession of data science, highlighting 10 important points to consider in order to succeed and feel comfortable in the field.

Why is documentation considered important in data science and software development?

Documentation is important because it helps maintain the understandability and maintainability of code over time. Without proper documentation, teams may lose the ability to work on or understand the code, which can lead to significant financial losses in the industry.

What programming languages are emphasized in the script for mastering in data science?

The script emphasizes the importance of mastering SQL, Python, and suggests learning Java or Scala as well. Python is recommended as an accessible starting point, with Java or Scala being considered for more advanced or specific needs.

What does the script suggest for continuous learning in the field of data science?

The script suggests that continuous learning is crucial in data science due to its fast-paced nature. It encourages doing research and staying updated with new concepts and techniques to avoid being left behind by the competition.

Why is understanding the business model important for a data scientist?

Understanding the business model is important because it allows the data scientist to have a vision of how they can positively impact the business with their work. It helps in making informed decisions that can contribute to the growth and profitability of the company.

What role does communication play in the success of a data scientist?

Communication plays a vital role as data science is largely a team sport. Effective communication with colleagues, clients, or managers is essential for collaboration and ensuring that the work done by the data scientist aligns with the business goals.

Why is being independent important for a data scientist?

Being independent is important because it allows a data scientist to advance projects on their own. It shows an ability to work autonomously, which is a valuable skill in a field that requires problem-solving and self-direction.

What does the script say about the importance of collaboration in data science?

The script emphasizes the importance of collaboration both in terms of communication and technical aspects. It includes understanding how to work with others, comment on code, make code readable, and use documentation to facilitate teamwork.

Why should a data scientist understand distributed systems?

A data scientist should understand distributed systems because they are widely used in the data science world for processing large amounts of data efficiently. Knowledge of how these systems work is crucial for leveraging cloud services like AWS, Azure, or Google Cloud.

What does the script suggest as the most important point for a data scientist?

The script suggests that the most important point is having a 'data mindset' or an analytical approach. This mindset involves being able to look at a dataset and identify potential issues and insights, which comes with experience.

How does the script encourage viewers to advance their data science career?

The script encourages viewers to apply the discussed points to their career, emphasizing the importance of continuous learning, understanding business models, effective communication, and having an analytical mindset. It also offers a free gift in the description for further insights into data science careers.

Outlines

00:00

📘 The Complexity and Evolving Nature of Data Science

This paragraph introduces the video's focus on the intricate and rapidly evolving field of data science. The speaker emphasizes the importance of not just technical skills but also other crucial aspects that contribute to success in this domain. They outline a list of 10 key points to be discussed, which go beyond technical mastery and delve into essential skills such as documentation, continuous learning, and understanding business models. The speaker also encourages viewers to engage with the content by liking, subscribing, and using the notification bell for updates, and teases a free gift that provides further insights into technical skills, diplomas, and salary expectations in data science.

05:01

🔍 Essential Skills for Aspiring Data Scientists

The second paragraph delves into the specific skills and mindset required to excel in data science. It starts with the importance of independence, the ability to work solo and advance projects without constant guidance. Collaboration is highlighted as a key team skill, with the need for clear communication and documentation to facilitate teamwork. Understanding distributed systems and cloud technologies like AWS, Azure, or Google Cloud is identified as crucial for handling big data scenarios. The paragraph also stresses the importance of being proactive and developing a 'data mindset', which involves the analytical ability to identify issues and patterns within datasets.

Keywords

💡Data Science

Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. In the video, the speaker emphasizes the importance of various skills for someone aspiring to be a data scientist, highlighting that it's not just about technical skills but also includes understanding business models and having an analytical mindset.

💡Documentation

Documentation in the context of the video refers to the practice of creating written records or manuals that describe how a system, software, or process works. The speaker mentions that documentation is often underestimated in data science and software development, but it is crucial for maintaining and understanding code over time.

💡SQL

SQL, or Structured Query Language, is a domain-specific language used in programming and designed for managing data held in a relational database management system. The script suggests mastering SQL as one of the key technical skills for a data scientist, as it is fundamental for querying and managing databases.

💡Python

Python is a high-level programming language known for its readability and versatility, making it a popular choice for beginners and experts alike. The video script recommends mastering Python as it is accessible and widely used in data science for tasks such as data analysis and machine learning.

💡Continuous Learning

Continuous learning is the concept of consistently acquiring new knowledge and skills throughout one's life. The speaker stresses the importance of learning something new every day to stay ahead in the fast-paced field of data science, as it helps in adapting to new tools and technologies.

💡Business Understanding

Having a business understanding means being aware of how a company operates, including its business model and profitability. The video emphasizes that a data scientist should not only be technically proficient but also understand the business context to positively impact the company's activities and profitability.

💡Communication

Communication is key in any team-based work environment, and the video script highlights its importance for data scientists when working with colleagues, clients, or managers. Effective communication helps in conveying complex data insights in a clear and understandable manner.

💡Independence

Independence in the context of the video refers to the ability of a data scientist to work autonomously, find solutions on their own, and advance projects without constant supervision. This trait is valued as it contributes to a data scientist's problem-solving skills and overall productivity.

💡Collaboration

Collaboration is the process of working together to achieve a common goal. The script mentions that being able to collaborate effectively, both in terms of communication and technical aspects like code readability and documentation, is essential for a data scientist's success in a team environment.

💡Distributed Systems

Distributed systems are a type of system where components, which can be computers or services, are located on different networks. The video mentions the importance of understanding distributed systems for a data scientist, as they are widely used in data processing and cloud computing environments.

💡Proactivity

Proactivity is the ability to act or initiate something without being prompted by external influences. The speaker encourages data scientists to be proactive in seeking opportunities and taking initiative, which can lead to greater success in the competitive field of data science.

💡Data Mindset

A data mindset refers to the ability to analyze and interpret data to identify patterns, trends, and insights. The video script identifies this mindset as the most important attribute for a data scientist, as it involves seeing the bigger picture and understanding the implications of data for decision-making.

Highlights

The profession of data science is complex, rapidly evolving, and not easy to grasp.

Focus is often on technical skills, but they are not the most important for becoming a fulfilled data scientist.

The importance of documentation in data science and software development to prevent loss of knowledge and billions of dollars.

Mastering SQL and Python is fundamental for a data scientist, with Python being more accessible for beginners.

The necessity of continuous learning and staying updated in the fast-paced field of data science.

Understanding the business model and how a data scientist can positively impact a company's profitability.

The importance of communication skills for collaboration within a team and with clients or managers.

Being independent in problem-solving and advancing projects without constant guidance.

Transcripts

bon le métier d'atteindre lumière comme

tu sais est un métier très complexe qui

évolue très vite et qui n'est pas facile

à saisir donc j'ai décidé de faire une

vidéo assez cool dans laquelle je te

parle de ce que c'est et surtout de 10

points qui sont importants à connaître

pour tenter à l'aise dans le métier

l'idée c'est que on se focus souvent sur

la technique bien évidemment c'est

important et je vais t'en parler mais

c'est pas forcément le plus important

c'est pas ce qui t'aidera à devenir

d'atteindre venir épanoui et ça

justement je veux t'en parler de manière

honnête dans cette vidéo et juste avant

de te parler de ces 10 points je vais te

demander des quatre actions que tu

connais c'est mettre un like à la vidéo

parce que c'est très important pour le

référencement de ces vidéos ensuite

c'est abonné à la chaîne parce que si tu

apprécies mes vidéos il y a pas de

raison que tu t'abonnes pas en vérité la

troisième action c'est de mettre la

cloche pour être averti de toutes les

vidéos qui vont venir dans les semaines

à venir et la quatrième action c'est mon

cadeau gratuit dans mon cadeau gratuit

justement je te parle des compétences

techniques pour devenir

te parle aussi des diplômes des

compétences techniques mais surtout des

salaires et crois-moi que les salaires

sont assez énormes en data science

d'atteindre tu trouveras le tout en

description vas-y va choper ça ça dépend

que toi dans cette vidéo je voulais

vraiment parler de ce qui est pour moi

important en tant que vous êtes à venir

ça fait longtemps que je suis en

informatique donc j'ai souvent je décèle

des points souvent des manquements que

les gens ont et pour moi ça me choque

parce que je me dis comment la personne

ne veut pas savoir ça c'est super

important de savoir ces points et

justement on va commencer par le premier

point qui est la documentation la

documentation c'est vraiment un point

qui est sous estimé en tant que datant

du NIR et globalement dans le

développement informatique le cycle

informatique c'est quoi la plupart du

temps une équipe fait un logiciel fait

un produit en informatique et après

quelques années bah plus personne n'est

capable de code plus personne ne

comprend le code tout simplement parce

qu'il y a pas de documentation donc

ouais c'est vraiment pas ouf et ça fait

perdre des milliards de dollars

l'industrie donc soit un peu différent

et fait la documentation je sais que

c'est chiant mais je le répète c'est

super important de faire la

documentation et ça t'aidera à te

différencier en tant que dire donc ça

c'était mon point numéro 1 mon point

numéro 2 j'ai pas la technique et je

t'en ai parlé dans les deux vidéos

précédentes c'est maîtrise le SQL et

maîtrise le python en tout cas maîtrise

un langage de programmation soit depuis

ton le Java ou le Scala je te conseille

de faire du python en premier parce que

c'est quand même plus facile d'accès et

puis après quelques mois ou années

d'expérience de partir sur du Java ou du

Scala puis si tu fais les trois bah tu

es genre un boss et ça c'est cool pour

ta carrière bref la connaissance de ces

langages SQL python Scala Java et

fondamental pour être à l'aise épanouie

et trouver du travail tout simplement en

tant que data indien c'est un métier qui

avance vite et si tu connais déjà ses

bases tu vas pouvoir t'adapter très

facilement parce que ce qui avance c'est

surtout les outils et pas tant les

langages on passe au troisième point le

troisième point c'est être capable

d'apprendre un peu tous les jours et il

faut faire de la veille j'en parle

souvent sur cette chaîne mais c'est

fondamental de faire de la veille en

tant que datant du lien si tu fais pas

de la veille tu vas te laisser dépasser

tu vas être dépasser en fait et

clairement tu vas te faire rouler dessus

par la concurrence par tes collègues ou

par des gens qui vont être recruter

c'est pas une compétition c'est pas un

métier de compétitif mais quand même il

faut savoir apprendre pour en fait être

capable d'apprendre des nouvelles

notions un peu tous les jours et ça va

vraiment t'aider dans ta carrière et ça

c'est vraiment un point très très

important qui est souvent sous-estimé

par les gens mais souvent parler nouveau

qui disent ah bah ça y est je suis

arrivé c'est facile mais non il faut

vraiment que tu sois capable d'apprendre

un peu tous les jours et ça c'est mon

troisième point apprend un peu tous les

jours quatrième point c'est le business

comprend le business un datant de

Lignières travaille dans un entreprise

donc un business donc il y a un business

model il y a une rentabilité à avoir

l'idée c'est de comprendre comment le

business fonctionne pour justement avoir

une vision de comment toi en tant que

lumière tu peux impacter positivement du

business pour moi par exemple tu

travailles avec un produit de toner tu

dois également l'aider à justement

prendre des décisions business et lui

dire ok moi là j'ai une base de données

avec des données peut-être que les

données financent peut-être que les

données activités monétisation peuvent

t'aider à justement croître l'activité

croître améliorer l'activité la

rentabilité de la société c'est

important c'est quelque chose qui est

souvent négligé par les datant du lien

ne pas comprendre le business donc là je

te parle de la CP financier mais ça peut

être l'aspect amélioré je sais pas une

application

ergonomie une application etc donc c'est

important en tant que génial de

comprendre le cœur et de business pour

justement l'impact et fortement et

correctement donc ça c'était mon

quatrième point comprendre le business

cinquième point c'est la communication

il est fondamental de correctement

communiquer avec ensemble de tes

collègues de tes clients ou même de ton

manager c'est important parce que être

d'atteindre être développeur c'est

surtout un sport d'équipe mais bref je

t'en parle un peu plus loin dans la

vidéo donc reste accroché ici parce

qu'on en parle un peu plus on va

développer un peu plus ça je parlais de

collaborer juste avant et justement je

vais te dire une chose qui est

importante c'est savoir être indépendant

en tant que d'atteindre un lien si des

métiers qui sont quand même assez

indépendant c'est à dire que tu dois

être capable de trouver tout seul

c'est-à-dire que bien évidemment aussi

tu ne comprends pas posé des questions

mais quand on te donne un sujet il faut

que tu fasses avancer le sujet et plus

tu seras indépendant plus tu auras une

fête une capacité de travail qui sera

qui va aider ton équipe donc être

indépendant donc être capable de

travailler seul et quelque chose de très

important et qui te permettra de

différencier évidemment si tu es bloqué

ne soit pas timide pose des questions ça

c'est évident septième point c'est

savoir collaborer je t'en parlais un peu

avant sur la communication mais savoir

collaborer ses capitales donc je te dis

savoir collaborer en termes de

communication on sert aussi en termes

d'outils il est important de commenter

ton code il est important de faire du

code lisible il est important de faire

la documentation parfois je t'en ai

parlé il est aussi important de savoir

faire du guide et comprendre comment

fonctionnent la collaboration en guide

bref collaborer d'un point de vue humain

d'un point de vue technique sont des

capacités capitales en tant que encore

une fois si les métiers qui avancent

très vite donc tu dois être capable de

voir en fait d'apprendre des autres pour

justement éviter de tout apprendre donc

ça c'était mon septième point donc pour

ce huitième point il est capital de

comprendre comment fonctionne un système

distribué les systèmes distribués sont

très utilisés dans le monde de la data

scène c'est du Data parce que c'est

vraiment on part sur la logique de

diviser pour mieux régner donc faut

comprendre comment cette logique de

diviser pour mieux régner a été mise en

place par des providers par des

fournisseurs comme AWS azur ou Google

Cloud très important de comprendre les

biens de signes de ces technologies en

tant que datant à venir mais pas que

parce que aussi les Data scientistes

États-Unis ils utilisent ces

technologies donc peut être amené à

comprendre et analyser ces systèmes

neuvième point il faut être proactif oui

parce que dans le monde de taille il y a

énormément de travail il y a énormément

de Job et d'opportunités et plus vous

êtes proactif plus tu es proactif plus

tu vas vraiment tirer ton épingle du jeu

et vraiment pouvoir devenir un vrai

datant de généreux dixième point qui est

pour moi le point le plus important

c'est l'esprit data c'est probablement

l'élément le plus difficile à acquérir

mais cet esprit vient avec l'expérience

et si je devais définir concrètement

c'est être capable de voir un jeu de

données et de voir les problématiques

qui ce que tu rencontreras dans ce jeu

de données parce que tu constates qu'il

y a beaucoup de gens à nuls beaucoup

trop de données sur une certaine date

des doublons etc donc ça c'est vraiment

un esprit data un esprit analytique qui

s'acquiert avec l'expérience et qui est

très important à avoir surtout pour

devenir d'atteindre venir donc voilà

avec ces 10 points je voulais vraiment

te parler des compétences qui te font

devenir un vrai tatin général parce que

clairement sinon tu peux apprendre plein

de technologies mais tu te sens très

toujours pas à l'aise dans le métier de

Data indien c'est des points qui peuvent

être utiles à des tasser un tisses ou

data Naïs donc pareil data c'est un

artiste est un analyste et n'hésitez pas

à prendre ces points pour justement

booster bah votre carrière forcément sur

ces 10 points j'espère que ces 10 points

ton service ils vont te servir dans ta

carrière bien évidemment tu trouveras

comme d'habitude mon cadeau gratuit en

description ou tu trouveras plein

d'informations sur les métiers de la

data ne fais pas le timide et va choper

sur ce je te laisse c'était Willis pour

d'autres from scratch bye