Lorsqu’un employeur cherche à recruter un Data Scientist, il regarde en premier lieu les expériences et les projets auxquels le candidat a participé. Mais dans un second temps, il observe les différentes compétences développées au cours de sa formation et de sa carrière. Les recruteurs portent leur attention sur les compétences techniques comme les langages de programmation ou les infrastructures cloud maîtrisées, mais aussi sur les compétences non techniques (aussi appelées soft skills). Alors, quelles sont les compétences techniques et non techniques recherchées par les employeurs ? La Data News vous répond.
Hard Skills : les compétences techniques recherchées par les employeurs en Data Science
Pour un Data Scientist, les compétences techniques recherchées sont liées au cœur de son métier : mathématiques, statistiques, programmation, manipulation des données…
Maîtriser les langages de programmation
Machine Learning et Deep Learning : les compétences clés pour les entreprises
La bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning est essentielle pour être un profil attrayant auprès des recruteurs. Au sein de la formation Data Scientist, nos élèves passent plus de 140 heures sur ces thématiques : la classification, le clustering, les systèmes de recommandation, les modèles complexes ou encore Tensorflow.
Certifications des plateformes de cloud computing : un bonus qui fait la différence
Manipulation et visualisation des données
Savoir nettoyer et explorer les données est une compétence clé en Data Science. Les recruteurs vont donc s’attarder sur vos expériences passées dans ce domaine, mais aussi la maîtrise d’outils comme Pandas et Numpy.
Idem pour la visualisation de données. Savoir utiliser les bibliothèques comme Matplotlib ou Seaborn pour communiquer clairement les informations essentielles liées au projet représente un avantage considérable pour convaincre les entreprises de vous embaucher.
Soft Skills : les compétences comportementales nécessaires aux Data Scientists
Les compétences techniques se mesurent aisément à l’aide d’évaluations, de tests ou de cas pratiques. A contrario, les compétences non techniques sont plus difficiles à détecter et souvent moins mises en exergue par les candidats. Pourtant, les employeurs y portent particulièrement attention. Observons à la loupe ces soft skills qui font la différence…
Savoir communiquer clairement avec ses collègues et ses clients
Un Data Scientist est amené à travailler en équipe. Vous devez donc veiller à bien communiquer avec vos partenaires et vos collaborateurs, afin de toujours diffuser les informations et poser les bonnes questions pour obtenir les réponses dont vous avez besoin pour votre mission. Aussi, vous devez expliquer vos résultats et vos découvertes à vos clients et vos partenaires, généralement non-initiés en data. Communiquer de façon claire et précise est crucial pour le bon déroulé d’un projet.
L’agilité et l’adaptation
Lors de votre carrière, vous allez être amené.e à travailler d’un projet à un autre. Votre capacité d’adaptation entre en jeu pour être efficace le plus rapidement possible et apporter votre expertise dès le début d’une nouvelle mission.
Prendre une vision business
Les data scientists gèrent des volumes de données importants et en tirent des conclusions décisives pour le futur d’une entreprise. Sans l’approche business, ces connaissances risquent de ne jamais être utilisées, parce que les professionnels de la data ne transmettent pas les informations avec l’approche attendue par le corps managérial.
Comprenez les forces et les faiblesses de votre entreprise, les tendances de votre domaine d’activité et intéressez-vous aux objectifs à court, moyen et long terme des directeurs. Cela vous permet de répondre aux problèmes business avec les données et d’accélérer la croissance de l’organisation.
L’apprentissage continu
Les outils et les méthodes évoluent constamment dans la tech. Restez à jour en suivant les informations majeures du secteur grâce à des blogs spécialisés et suivez des formations pour évoluer dans votre carrière.
En bref, pensez à insérer vos compétences techniques et non techniques dans votre CV et votre lettre de motivation lorsque vous postulez pour un emploi. Vos soft skills peuvent faire la différence face à un autre profil.
