Reprise du message précédent :
Merci pour vos retours.
Bon à priori, améliorer mes compétences en développement ne fera pas de mal.
J'ai trouvé des moocs vraiment bien faits en Java, mais finalement j'apprendrai beaucoup plus  en 400h de cours intensifs pendant 3/4 mois que tout seul à la maison.  
Je vais envoyer une candidature pour la formation on verra bien ce qu'ils me répondent.

A mon avis le facteur limitant est lié au nombre d'entretiens que tu as passé (3 pas suffisant pour généraliser) ce qui est plus lié à la localisation qu'à ton profil. Majorité des offres dans le domaine de l'info/ data science restent malheureusement en région parisienne car ce sont des postes rattachés aux sièges des entreprises.
 
D'un point de vue de "codage", ça ne sert a rien d'apprendre 50 langages surtout en Data Science ou Python est clairement, et de plus en plus, dominant (Une fois en maîtrise sur un langage, très simple d'apprendre un autre). Ensuite effectivement pour réaliser des applis plus robustes une fois les modèles établis, d'autres technos peuvent être utilisées, JAVA, C#, mais ça va dépendre des entreprises et de leur organisation et ça me semble donc difficile d'anticiper la dessus pour obtenir plus d'entretiens.
 
Le temps serait mieux utiliser a devenir meilleur avec Python et maîtriser les différentes librairies (numpy, pandas, scikit, matplotlib, seaborn, etc..)
 
Si tu as des vraies contraintes et que tu dois absolument retourner travailler, effectivement tu trouveras du travail très vite avec une formation JAVA / J2EE, mais tu ne feras pas de la data science, loin de là, mais plutôt des applis de gestion.

Je valide !  

C'est ce que j'avais cru comprendre aussi, c'est intéressant d'avoir vos avis.
 
Cela dit, à supposer que je prenne la formation (encore faut il qu'ils m'acceptent ), est-ce que ça sera un plus ou non dans l'optique de devenir data scientist ?
 
Mon plan serait  
- Me former à ces techniques, apprendre Java, commencer à travailler dans le milieu (être vu comme actif par les recruteurs)
- En parallèle, continuer à bosser machine/deep learning (moocs+kaggle)
- Trouver un taf de data scientist d'ici 1 an.
 
Ca vous parait jouable ?

 
Tu veux pas faire un petit bootcamp perso Python ?
Vu que tu fais déjà en autonomie des choses vachement plus compliquées, tu pourrais prendre trois mois pour aller à fond dans Python/SQL/Algorithmique. Tu publies tes codes sur Github ou Gitlab et ça te donne plus de crédibilité.

-1 pour le Java, même si j'avais est souvent utilisé a cause de Spark. Pour une roue de secoure en dev oui, pour de la datascience bof.
Quitte à maîtriser un autre langage vaut mieux du C/C++ qui est complémentaire de python pour gagner en performance ou utiliser des libraire spécifique, et l’intégrer en python via cython
Toute compétence en Administration système et intégration continue ou divers technique de dev sont bien apprécié, en vrac : bash/docker/machine virtuelle/environnement virtuelle/documentation/pep8/pylint/jenkins/git/...   y'a bien trop d'outil pour les citer et c'est trop spécifique a l'entreprise.
Mais c'est un fort gain de temps pour s’intégrer (car il ne faut pas compter sur une formation interne la dessus).
Un Data Scientist est effectivement un mauvais programmeur, et tu ne pourra pas concurrencer un Thésard sur son terrain de jeu.
Donc pour faire la différence soit un bon programmeur, pas en multipliant les langages mais en maîtrisant ton environnement de dev.
Pour cela participer à des projet open source est une super idée.

 
Si tu as la chance de faire partie d'une équipe dans une grosse boite oui, Si tu es tout seul, tu doit tout maîtriser, du poc à la mise en prod.

Tu dis que tu as une formation de phyisicien. Tu connais deja quoi en programmation ?

Labview, MATLAB, python sont les 3 que je maîtrise le mieux.
Mais j'ai tout appris en autodidacte, donc probablement un certain manque de rigueur dans le dev. Même si j'ai progressé en python cette dernière année

Je connais aussi C# (j'ai fait des petites app pour Windows phone) et C++ (mais j'y ai pas touché depuis 10 ans)

J'ai passé un entretien dans un très grosse cogip et le gars m'a dit que oui ils font ça, mais mieux c'est codé au départ et plus c'est efficace et qu'ils cherchent donc des gens qui ne sont pas trop des pipes

On m'a fait faire un des exercices de uDebug.
C'est une plateforme de "competitive programming". Il y a des milliers d'exercices assez sympas à faire.
Tu as 2h pour avancer le plus possible. Ça à l'air simple mais en fait 2h ça passe vite

Pour la région parisienne, c'est très compliqué pour raisons personnelles. Ça serait vraiment l'ultime recours..

Après difficile de faire la fine bouche après un an de chomage... Surtout que Grenoble on a déjà vu plus dynamique dans le domaine 'Tech'. Limite regarde en Suisse?

Oui tu as raison sur ce point, c'est d'ailleurs pour ça que j'ai commencé à regarder plus loin, déjà sur Lyon il y a plus d'offres.
J'ai envoyé 5 candidatures sans réponse malheureusement.
La Suisse j'y songe aussi il y a de l'embauche, mais j'ai pas commencé à regarder les offres.

Hello à tous
 
Avec zuf et quelques amis qui s’intéressent à la data science (non présents sur HFR) on monte un groupe pour participer a la nouvelle compétition Kaggle Cdiscount : https://www.kaggle.com/c/cdiscount- [...] -challenge
 
Le constat est le suivant : après quelques mois d'autoformation dans le domaine, on s'est rendu compte qu'on avait une tendance à la dispersion, le sujet étant tellement vaste. On a donc décidé de se trouver un projet concret pour creuser un des domaines phares du machine learning. Dans ce cas là il s'agit de computer vision, mais ça aurait pu être tout aussi bien un projet de type NLP.
 
L'idée est de se donner les moyens d'obtenir des résultats intéressants, sur toute la durée de la compétition (3 mois). Celle ci a l'avantage de poser clairement le problème (classification d'images), tout en ayant des contraintes intéressantes notamment de volumétrie (plus de 80GO de données), qu'il est a mon avis nécessaire de savoir traiter.
 
On a décidé en parallèle de suivre le récent MOOC deep learning d'Andrew Ng.
 
Donc si vous êtes dispo et motivé par ce projet vous êtes la bienvenue pour vous joindre à nous. Je pense que l'émulation de groupe peut être un véritable accélérateur de l'apprentissage, très complémentaire des initiatives individuelles et isolées d'autoformation.

je suis interessé

Pareil ! Déjà en poste mais je voulais me mettre aux challenges Kaggle

Miracle ! Et bienvenue !

On a juste à créer une équipe kaggle, un git pour bosser je suppose et zou.

Debutant aussi Mais interessé

Bonjour à tous,
 
Suis également intéressé pour rejoindre votre groupe Kaggle. Par contre, je suis débutant dans le domaine   .
 
J'ai 31 ans, un profil ingénieur généraliste, 4 ans de conseil en organisation dans l'industrie et 2 ans dans une petite boite du secteur ferroviaire où je fais un peu de tout (management, planning, finance, recrutement ...).  
 
La "technique" me manque et je me passionne pour la data depuis 1 an environ. J'étudie seul, en parallèle de mon taff (qui n'a rien à voir !). Ci-dessous les MOOC que j'ai déjà réalisés :
 
- Fondamentaux pour le big data (Telecom Paristech) : 94%
- Aléatoires : Introduction aux probabilités (X)
 
Je code aussi pas mal en Python sur la plateforme Datacamp (payante, mais vraiment efficace et très pédagogique).
 
En 2018, je souhaite intégrer une formation hors temps de travail (le master Statistiques et Big Data de Paris Dauphine). Mon dossier de candidature est parti semaine dernière.
 
Je compte me diriger vers un job plutôt orienté "analyse" dans un premier temps, ou faire du conseil dans le domaine.  
 
Enfin voilà, ça me plairait bien de rejoindre votre groupe. Même si je ne pense pas avoir le niveau pour vous apporter énormément, c'est une bonne opportunité pour moi de mettre un peu les mains dans le cambouis   .
 
Au plaisir.
 
A+

Il est pas donné le master
Tu es financé par ton entreprise ?

D'ailleurs la plupars des MOOC deviennent payant, Coursera a aussi mis en place un systeme de paiement par mois... 40€/mois je crois, je trouve que ca reste cher pour des cours qui reste difficile à revendre sur le marché du travail.

Je trouve ça raisonnable 43€/mois, les cours sont très bien fait.
Après c'est vrai que c'est difficile à valoriser en France où on reste encore bloqué sur les diplômes parcours initial, c'est dommage.
J'ai une copine qui vit à Singapour, elle a suivi des moocs coursera et là bas c'était reconnu par les employeurs, elle a pu trouver un poste rapidement...

 
Oui mais le probleme c'est que le systeme de controle des connaissances varie beaucoup d'un cours à l'autre. C'est difficle de juger les performances à partir des MOOC car ils ont trop d'ecarts de notation entre eux.
Un recruteur peut difficilement avoir confiance.
Ca vaudra pas un M2 de ML.
 
De la meme maniere les nanodegree à 800€ x3, c'est beaucup trop cher, ils surfent sur la vague des cours en ligne je trouve.  
Pour rappel, j'ai payé 300€ pour mon M2

Selon vous, quel langage est indispensable ajd pour tout ce qui est machine learning.
Python ? R ? Sas ?
Sas est un peu en perte de vitesse ajd non ?

Python.

Je dirais python aussi, avec TensorFlow, openCV et scikit-learn, tu as de quoi t'occuper.
 
Meme si les vrais codent en C++  

Carrément, +1 pour Python, c'est le langage à maitriser en priorité

Python.
 
Python => Porté par les jeunes et toute l'industrie
R => Usage historique dans milieu académique, en perte de vitesse
 
Sas coûte très cher et certaines boites décident d'en sortir  
 
Aujourd'hui les gens veulent faire du Python et les entreprises s'adaptent.

J'ecume les annonces depuis un moment et python est partout, suivi de java.

40 euros c'est trop cher pour les pays en développement. Et c'est justement là-bas qu'il n'y alas ce genre de cours à l'université.

Suffit de travailler à fond le cours et le torcher en 1 mois au lieu de 4

Donc si je suis dans une formation qui travaille uniquement sur R et SAS, j'ai intérêt à me former sur Python ?
Difficile de passer d'un soft à un autre ?
Vous me recommandez quoi comme cours pour apprendre Python ?

Dans tous les cas ça ne pourra pas faire de mal de te former à python, ne serait-ce que pour évoluer plus tard.
Il y a eu plusieurs articles ces derniers jours qui montrent que python est en phase ascendante en data.
Ca fait que 1 an et demi, 2 ans que je m'y suis mis et je me souviens déjà plus par où j'ai commencé...
 
Tu pourrais peut-être déjà commencer par codeacademy, j'avais trouvé ça pas mal pour un débutant.
J'aime bien cette page aussi, je trouve qu'ils expliquent simplement les choses : https://www.tutorialspoint.com/python3/

Ah si je me souviens
Le truc qui m'a vraiment aidé à démarrer c'est ce cours :  
https://www.youtube.com/playlist?li [...] kPCbfso_Gm
 
Il est super bien fait je trouve pour les débutants.

+1 pour Python

Intéressé par la Team kaggle, niveau pratique intermédiaire et non niveau théorique

Bonjour, je suis intéressé par la team Kaggle également, niveau débutant en ML théorique et Python.