Les éléments INDISPENSABLES pour devenir un VRAI DATA ENGINEER
Summary
TLDRThe 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
📘 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.
🔍 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.
Mindmap
Keywords
💡Data Science
💡Documentation
💡SQL
💡Python
💡Continuous Learning
💡Business Understanding
💡Communication
💡Independence
💡Collaboration
💡Distributed Systems
💡Proactivity
💡Data Mindset
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
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