Questions fréquentes salaire DevOps engineer
Quelle formation pour devenir spécialiste time series ?
Master statistiques/data science recommandé. École ingénieur informatique appréciée. PhD pour recherche. Formations courtes Coursera/edX possibles. Projets pratiques essentiels.
Python ou R pour les séries temporelles ?
Python dominant industrie (pandas, scikit-learn). R excellent recherche (forecast, TSA). Maîtrise des deux idéale. Python priorité débutants. SQL indispensable.
Le secteur finance paie-t-il mieux ?
Oui, +30-40% vs autres secteurs. Trading haute fréquence top salaires. Risk management valorisé. Stress élevé contrepartie. Alternatives : tech, e-commerce.
Comment débuter sans expérience ?
Projets personnels GitHub. Kaggle competitions. Formations en ligne. Stage/alternance. Portfolio diversifié. Spécialisation progressive. Réseau professionnel.
L'IA remplace-t-elle les méthodes classiques ?
Complémentarité plutôt. ARIMA reste référence. Deep learning pour données complexes. Hybridation approches. Expertise humaine indispensable interprétation.
Peut-on exercer en freelance ?
Oui, après expérience solide. TJM 1200-2500€. Missions projet, audit. Expertise pointue valorisée. Réseau clients essentiel. Spécialisation sectorielle.
Quelles compétences sont prioritaires ?
Statistiques, programmation Python/R. Machine learning. Business understanding. Communication. Visualisation. Cloud computing. MLOps déploiement.
Comment se tenir à jour ?
Veille académique (ArXiv). Conférences (NeurIPS, ICML). Formations continues. Expérimentation nouveaux outils. Communautés (Kaggle, GitHub). Lectures spécialisées.
Le métier est-il stressant ?
Variable selon secteur. Finance haute pression. Industrie plus sereine. Deadlines projets. Validation modèles critique. Gestion stress importante.
Quelles perspectives d'évolution ?
Lead Data Scientist, Head of Data. Consulting indépendant. Recherche académique. Entrepreneuriat (startup). Management équipes. Spécialisation sectorielle.