Les Data Scientists sont une nouvelle catégorie d’experts en données qui possèdent les compétences techniques nécessaires pour résoudre des problèmes complexes et la curiosité nécessaire pour les explorer. Si vous envisagez d’en devenir un, sachez un peu plus sur ce professionnel du Big Data et comment vous pourriez vous former à ce métier.
Qui sont-ils ?
Ils sont en partie mathématiciens, en partie informaticiens et en partie observateurs de tendances. Et comme ils couvrent à la fois le monde des affaires et de l’informatique, ils sont très recherchés et bien payés.
Ils sont également la marque d’un changement majeur du marché du travail. En effet, les Data Scientists étaient encore méconnus il y a dix ans. Mais, leur popularité soudaine reflète la façon dont les entreprises conçoivent désormais le Big Data.
Cette masse d’informations non structurées et ingérables ne peut plus être ignorée et oubliée. Il s’agit d’une mine d’or virtuelle qui permet d’augmenter les revenus pour autant que quelqu’un soit capable de creuser et de dénicher des informations commerciales que personne n’avait pensé à chercher auparavant. C’est à partir de là que les Scientifiques des données sont devenus très recherchés.
D’où viennent-ils ?
De nombreux Data Scientists ont commencé leur carrière comme statisticiens ou analystes de données. Mais à mesure que le Big Data (et les technologies de stockage et de traitement des Big Data comme Hadoop) a commencé à se développer et à évoluer, leurs rôles ont également évolué. Les données ne sont plus une simple réflexion après coup pour l’informatique. Il s’agit d’informations clés qui nécessitent une analyse, une curiosité créative et un don pour traduire des idées de haute technologie en nouveaux moyens de générer des profits.
Activités courantes des Data Scientists
Il n’existe pas de description de poste définitive lorsqu’il s’agit de définir le rôle d’un Data Scientist. Mais voici quelques-unes des choses qu’il est susceptible de faire :
- Recueillir de grandes quantités de données brouillées et les transformer en un format plus utilisable.
- Résoudre des problèmes liés à l’entreprise en utilisant des techniques axées sur les données.
- Travailler avec une variété de langages de programmation, notamment SAS, R et Python.
- Avoir une large maîtrise des statistiques, y compris des tests statistiques et des distributions.
- Maîtrise des techniques analytiques telles que l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’apprentissage profond (Deep Learning) et l’analyse de texte (Text Mining).
- Communiquer et collaborer avec les services informatiques et les différents départements.
- Rechercher l’ordre et les modèles dans les données, et repérer les tendances qui peuvent aider la base opérationnelle d’une entreprise.
Que contient la boîte à outils d’un Data Scientist ?
Ces termes et technologies sont couramment utilisés par les Data Scientists :
- Visualisation des données : présentation des données sous forme d’images ou de graphiques afin de pouvoir les analyser facilement.
- Apprentissage automatique : branche de l’Intelligence Artificielle (IA) basée sur les algorithmes mathématiques et l’automatisation.
- Apprentissage profond : domaine de recherche en apprentissage automatique qui utilise des données pour faire de la modélisation.
- Reconnaissance des formes : technologie qui reconnaît les formes dans les données.
- Préparation des données : le processus de conversion des données brutes dans un autre format afin qu’elles puissent être plus facilement consommées.
- Analyse de texte : processus consistant à examiner des données non structurées pour en tirer des informations utiles.
Comment devenir un Data Scientist ?
Si vous êtes un étudiant
Embrasser une carrière de Data Scientist pourrait être une décision intelligente. Vous aurez de nombreuses possibilités d’emploi. En outre, c’est aussi une opportunité de pouvoir travailler dans le domaine de la technologie en laissant place à l’expérimentation et à la créativité.
Si vous êtes en reconversion professionnelle
Si la plupart des Data Scientists ont une formation d’analyste de données ou de statisticien, d’autres viennent de domaines non techniques comme le commerce ou l’économie. Il peut s’agir de professionnels issus de domaines aussi divers que d’un même secteur.
Cependant, ils ont des points en commun : un don pour la résolution de problèmes, la capacité de bien communiquer et une curiosité insatiable pour le fonctionnement des choses.
Ce sont ainsi des qualités que vous devez avoir en plus de compétences techniques que vous acquerrez durant votre formation :
- Statistiques et Machine Learning.
- Langages de programmation tels que SAS, R ou Python.
- Bases de données telles que MySQL.
- Technologies de visualisation des données et de production de rapports.
- Hadoop et MapReduce.
Si vous ne souhaitez pas acquérir ces compétences dans une université, suivez un cours en ligne ou inscrivez-vous à un Bootcamp. Et puis, bien sûr, vous devez vous constituer un réseau. Connectez-vous avec d’autres Data Scientist dans votre entreprise ou trouvez une communauté en ligne. Ils vous fourniront des informations sur le travail d’un scientifique des données et vous indiqueront où trouver les meilleurs emplois.
Quand une entreprise est-elle prête à embaucher un Data Scientist ?
Avant d’accepter un emploi de Data Scientist, il y a quelques éléments de l’entreprise que vous devez évaluer :
1- A-t-elle accès à de grandes quantités de données et par conséquent plusieurs problèmes complexes à résoudre ?
Les organisations qui ont réellement besoin de Data Scientists ont deux points communs : elles gèrent des quantités massives de données et sont confrontées chaque jour à des problèmes contraignants. Elles opèrent généralement dans des secteurs tels que la finance, le gouvernement et les produits pharmaceutiques.
2- L’entreprise accorde-t-elle de l’importance aux données ?
La culture d’une entreprise influence sa décision d’embaucher ou non un expert des données. L’environnement de l’entreprise est-il propice à l’analyse ? La direction est-elle d’accord ? Si ce n’est pas le cas, investir dans un scientifique des données serait de l’argent jeté par les fenêtres.
Est-elle prête à suivre le changement ?
En tant que Data Scientist, vous vous attendez à être pris au sérieux. Cela implique que votre travail porte ses fruits. Vous passez votre temps à chercher des moyens pour que l’entreprise pour laquelle vous travaillez soit plus performante. En réponse, elle doit être prête et désireuse de donner suite aux résultats de votre travail.
Embaucher un Data Scientist pour guider les décisions commerciales basées sur les données peut être un acte de foi pour certaines organisations, c’est-à-dire adhérer à l’idée d’investir dans le Big Data. Assurez-vous que celle pour laquelle vous pourriez travailler a le bon état d’esprit et qu’elle est prête à faire des changements.
