Reprise du message précédent :
Je veux bien l’astuce    

Je répète ce que j'avais déjà expliqué avant: une astuce possible est de se forger une spécialité dans un domaine d'application en particulier (analyse de texte, imagerie satellitaire ou médicale, etc ), à travers des projets, stages ou xp
Forcément ça restreint les entreprises potentielles mais ça apporte une vraie plus value au profil par rapport à tous les JD ou les gens qui ont un profil trop générique

Une deuxième astuce est de maîtriser pas seulement python mais tous les concepts nécessaires pour déployer un modèle dans un produit ou en production
Cela intéressera aussi beaucoup les entreprises plus petites qui ne peuvent pas avoir quelqu'un spécifiquement pour chaque sous-tache

"Precision medicine".

Personne ne maîtrise le DL en sortie d’ecole voyons...

 
 
Vous vous rejoindrez là-dessus et c’est un peu le projet de mon côté. J’étais censé faire du NLP pendant ce stage, j’en ai fait mais pas autant que je l’aurais souhaité (annoncé != réel demandé...).
 
Merci encore des retours  

Pourrais-tu détailler cela ?

Personne ne maitrise rien en sortie d'école surtout.

Je travaille dans une petite boite, pendant longtemps j'ai été le seul à faire du ML
Ca veut dire que je devais maitriser la chaine entière de R&D: lire les papiers pour me tenir au courant des avancées, implémenter les méthodes, m'occuper de l'apprentissage des modèles ainsi que de leur évaluation, mais également écrire le code d'intégration des librairies genre Caffe/TensorFlow dans notre logiciel final pour que ca tourne en temps réel et enfin écrire les papiers  
 
Je suis d'accord que c'est pas forcément optimal, mais on a pas forcément le choix quand on est pas une grande boite
Les candidats qui sont uniquement capables de faire du "import tensorflow" en Python sans aucune connaissance d'intégration C++ ou d'expérience et de méthodologie scientifique, je ne peux malheureusement pas les recruter; par contre les autres peuvent espérer un bon salaire, surtout quand ils ont de l'xp dans le domaine d'application cible, car ils sont rares
 

En finance ou en industrie ?
 
Apres y'a pas que le salaire mais aussi le type de poste, etc.

Ce truc me donne de l'urticaire. Chaque mise-a-jour de mon image me bouffe tout l'espace disque.

Salut à tous,
 
J'ai un profil un peu particulier, j'ai fait une ESC plutôt bien classé et j'ai bossé en audit financier pendant 3 ans. J'ai peu à peu compris que je déteste cette voie et je regarde pour me reconvertir dans l'IA/Data science.  
Ca fait 2 mois que je mange les MOOC (andrew Ng / ML Python sur udemy) et que je me remet à niveau en Maths mais j'ai 0 espoir de trouver un job sans formation adéquate, cependant je vois pas trop à quoi je pourrais candidater avec un Master d'ESC sans repasser par la case 0 (licence 1).
Pour le moment mon seul plan c'est de passer par l'école 42 ou j'apprendrais à dev et développer sur le côté un portfolio sur du ML/DL et chopper un stage puis un job dans le domaine.
 
Est-ce que vous savez si c'est possible d'intégrer un M1 en maths appliqués / data science en sortant d'ESC? Je trouve 0 info en ligne c'est affolant.

Mais arrête avec ta lubie Docker bon sang...
 
Oui, Docker est un composant utile à l’industrialisation. Mais ça ne répond qu’à une toute petite partie du problème !  
Quid de la résilience de l’architecture de production ? De l’intégration avec les données de production ? De la gestion du cycle de vie de l’appli (pas un job de data scientist en théorie) ? De la gestion du changement avec les équipes métiers et IT ?
 
Et je ne te parle même pas des compétences nécessaires à tout cela...
Pour ne citer que les compétences techniques : au moins un langage de programmation, un langage de requête, maîtrise des technos Web Services, de l’administration système Linux, des techniques de passage à l’échelle, d’un scheduler, d’un load balancer, etc.
 
PERSONNE ne sait faire tout cela.

 
Pour la L3 je vais regarder ça bien que j'ai fait une post bac (avec quand meme des maths et des stats cela dit) merci.  
Je ne suis pas vraiment sûr de mon plan de carrière non mais j'ai toujours été passioné par la science et l'informatique a tj fait partir intégrante de ma vie. Idéalement si c'était à refaire je ferais une école d'ingé et ferait de la robotique  
mais il faudrait repartir de 0 et j'ai 26 ans donc c'est mort. L'IA / Data science / computer vision sont des domaines en vogue et le resteront probablement pour plusieurs décennies et ca me semble les plus atteignables en quelques années.  
Quand au fait que ca soit un taf chiant... Je pense que j'ai fait un des jobs les plus chiants pendant 3 ans alors ca ne peut être qu'une amélioration substantielle lol.  
 
Pour l'école 42 je me suis orienté vers ça car il y a pas mal d'avantages dont notamment la gratuité et le fait que le cursus étant "à ton rythme" si j'y vais comme une grosse brutasse 12h par jour je peux espérer avoir un job en 1 an 1/2 2 ans de ce que j'ai lu. J'ai vu dans les anciens que certains travaillent comme dev en deep learning par ex donc c'est certainement faisable après je suppose qu'ils se contentent de programmer ce qu'on leur demande.  
 
Honnêtement je préférerai pouvoir faire un master classique mais bon j'ai l'impression que les facs sont un peu "hostiles" aux reprises d'études et que mon cas est trop particulier pour être pris en compte.
 
Pour ta dernière remarque je ne sais pas trop, quel serait le côté "non technique"? Je suis spécialisé dans la finance/compta, je pense que travailler sur la partie support que je trouve ultra chiante à côté de gens qui font des choses qui m'ont l'air passionnantes va probablement me transformer en aigri de premier ordre ahah.
 

T'as pensé au fongecif et au cnam ? T'as des trucs genre rncp ou faut valider que 4 UE, tu peux en faire plus si tu veux apprendre la programmation. C'est en cours du soir ou à distance à ton rythme. Ça te laisse du temps pour bosser et gagner du fric à côté.

Il y a beaucoup de demande pour des profils un peu moins spécialisés, genre data analyst (melange de data et de développement).
Avec ce que tu as fait et ton xp, c'est jouable de démarrer par là puis voir comment tu peux évoluer ensuite.
Je me suis mangé tous les moocs dont tu parles (et un peu plus même) pendant un peu plus d'un an et j'ai pu me reconvertir comme ça.
Ok j'avais un doctorat en physique, donc de bonnes bases (y compris en analyse de données, visualisation, monitoring de procédés, informatique industrielle) mais vu ton Profil tu pourrais trouver.
À toi de tourner ton CV pour le rendre plus compatible aussi, ça peut aider.

Sinon chez nous on industrialise sans docker  

Certainement moyen de s’orienter en data analyst, oui. Surtout si tu as des connaissances dans un domaine précis, ça figure souvent dans les offres de ce type de poste (exemple connaissances de l’aéro pour y être data analyst, idem dans le marketing, etc).

Un outil comme Drake ?  
 
https://github.com/ropensci/drake
 
dd

Vous auriez des livres (en anglais + python) a recommander sur le deep learning et/ou tensorflow ?
 
 
J'ai repere ces bouquins, mais je ne sais pas s'ils sont bien ou pas.
 
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
http://shop.oreilly.com/product/0636920052289.do
 
Deep Learning Cookbook
Practical Recipes to Get Started Quickly
http://shop.oreilly.com/product/0636920097471.do
 
Fundamentals of Deep Learning
Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms
http://shop.oreilly.com/product/0636920039709.do
 
TensorFlow for Deep Learning
From Linear Regression to Reinforcement Learning
http://shop.oreilly.com/product/0636920065869.do
 
Learning TensorFlow
A Guide to Building Deep Learning Systems
http://shop.oreilly.com/product/0636920063698.do
 
 
Deep Learning
A Practitioner's Approach
http://shop.oreilly.com/product/0636920035343.do

Le Goodfellow, bien qu'excellent et une reference, n'est pas pratique. Tu ne vas pas apprendre à appliquer le deep Learning dans ton boulot de tous les jours avec ce livre. Par contre tu vas maîtriser les maths derrière

Deep Learning with Python de Chollet

Tu as demandé de combien était l'intéressement et le pourcentage moyen de variable les années précédentes ?
 
Sinon, difficile de se prononcer de manière générale sur la répartition fixe/variable car ca dépend du montant absolu: plus le salaire est haut, plus il y a des parts variables et moins c'est gênant.
C'est combien le fixe dont tu parles ?

Bon j'ai accepté l'offre ! je vais me spécialiser dans le deep Learning

Si c'est sur Toulouse et que t'as besoin d'un assistant pour 40h @60k€ tu peux me mp

Le débarquement !
Vous arrivez de quel topic ?