Thèse pour data scientist
Bonjour,
Pourquoi faire une thèse pour devenir data scientist ? A quoi ça sert dans le quotient quotidien du métier ?
Pourquoi faire une thèse pour devenir data scientist ? A quoi ça sert dans le quotient quotidien du métier ?
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Réponses
Qu'est ce que le quotient d'un métier ?
Cordialement,
Rescassol
Bref c'est du marketing.
Rate t-on quelque chose en bossant dans l'IA sans thèse?
Après je ne vois [pas] forcément le lien entre le travail durant la thèse et le travail de data scientiste au quotidien. Alors ça peut être très lié quand on travaille dans une boîte qui cherche par exemple à gagner quelques micro seconde sur les performances d'un algo. Mais y a aussi la facette data, et d'ailleurs c'est discuté dans le post topalg de prépa.org. Dans ce cas, il y a par exemple le programme "Digital Tech Year" que j'envisage.
En fait, c'est pas en 6 mois de master 2 ML + un stage qu'on peut être très à la pointe du sujet. Je comprends l'intérêt d'un + 3 ans. Après faut pas faire une thèse qui enferme trop alors.
Pour ceux qui ne font pas de recherche, ils ont acquis un savoir théorique en 6 mois. Ca fait pas des masses de savoirs même s'ils sont très brillants.
Pourquoi pas faire une thèse de philosophie en lien avec ces maudites datas (maux dites datas) ?
Bon, il ne faut pas oublier que c'est un master qui, il y a quelques années au moins, rassemblait essentiellement des X, ENS, Mines-Ponts, Centrale, et dans lequel nombre de profs ont également un pied dans l'industrie (Google, Facebook, Criteo, etc...), ce qui favorise les stages "prestigieux" et possibles poursuites en thèse (CIFRE par exemple).
Une bonne partie des enseignements (à la carte, rappelons-le) fonctionne sur projets, ce qui génère souvent un mélange entre applications (programmation typiquement) et théorie (cours et lectures d'articles), où l'étudiant récupère de l'enseignement ce qu'il y a investi en temps (bon, c'est vrai de tous les enseignements ...). Tout comme le dit @mini_calli, il ne faut pas s'attendre à en sortir avec un niveau théorique démentiel, en revanche il y a une vraie diversité des sujets abordés.
Polka : je vais me faire un avis, la plupart des UE que je choisis de suivre ce semestre sont du MVA. Effectivement tout ou presque fonctionne en projets.
Cela dit, Alain Connes rigolait bien de l'IA en maths à la fin d'une de ses conférences, en pointant bien le ridicule de certaines attentes à son égard.
Riemann_lapins_cretins: Je suis curieux de savoir si ça te plaira
D'un autre côté j'ai chopé un master de mathématiques fondamentale dans une (la ?) des meilleurs université françaises en maths. Et ça c'est du concret ! Plus concret que mes idées de start up si vous voyez ce que je veux dire.
Donc je vais franchir le pas, c'est une certitude, trouver un M2 ML entre théorie et applications est une belle transition. Il y a de telle master à Paris j'ai noté la Sorbonne et Dauphine.
@Ludwig je crois que ce message répond aussi à votre message, vous pouvez mieux comprendre mes intentions maintenant.
- un projet en L3 (rien de ouf, données INSEE) + atelier d'économétrie + programmation et stats sous R.
- trois projet en M1 (vraies données) + atelier + encore du R
- trois projets en stats en M2 (un auto-validation) + un projet d'optimisation sous GAMS + stage
En master ESA à Orléans ils font encore plus et c'est encore plus très théorique.
Si dans un master de ton ami il n'y a pas de projets... c'est grave. Parce que en statistiques, que cela soit approche classique ou ML, il faut "sentir" les données et savoir ne pas faire du grand n'importe quoi.
Et n'oublie pas que ... Primo : le stage sert exactement à cela : à utiliser ses connaissances dans une vraie situation professionnelle (qu'elle soit recherche ou non). Secundo : la thèse cela sert aussi à cela, en plus tu proposes tes solutions et pas juste application bête et méchante.
Imaginons que tu ne fais pas ce genre de master... Bah dans ce cas tu risques faire ce genre d'analyse ou "analyse" : pauvres données de mushrooms torturées. Cette personne ne comprend pas les maths qu'il y a derrière tous ces modèles et techniques...
Cet été je vais essayer de faire un stage en ML même si je n'ai qu'une formation en maths fonda. Je comprends ton argument, j'ai un pote qui a fait la Digital Tech Year et aujourd'hui il est en M2 ML. Et il m'a dit que c'est horrible de cocher les boutons sans comprendre. Je suis d'accord. En plus j'ai le bagage donc autant en profiter ! Toutefois quand tu cherches à créer des choses concrètes taper sur des boutons à un sens en soi, même s'il ne recouvre absolument pas la recherche des fondements.
Il y a de plus en plus de boites où un an d'études à l'étranger est une étape indispensable pour faire une carrière 'correcte'.
Sinon, je te conseille de regarder le lien que j’ai donné. Essaye de comprendre ce qui ne va pas. Je peux bien sur expliquer, mais ce serait trop facile. :-D Ce jeu des données est facile : sans trop connaitre les stats on peut quand même avoir des bonnes intuitions. Considère que si une personne a lu un bouquin sur les champignons, elle arrivera sans erreur à séparer les champignons en comestibles et toxique (vénéneux?).
Entre un très bon cursus, incluant 1 année à l'étranger, et un excellent cursus, sans aucune année à l'étranger, les recruteurs préfèrent le 1er profil.Et ce n'est pas seulement lors du recrutement, c'est aussi dans la suite de la carrière.
Et même il peut faire du télétravail si il parle l'anglais avec une société étrangère.
En France le cursus joue en effet un rôle déterminant, à l'étranger il faut faire ses preuves.