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Data Scientist : 3 compétences rares pour vous distinguer de la concurrence

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Face à une forte demande des entreprises de tous les secteurs, les Data Scientists sont de plus en plus nombreux. Pour vous permettre de tirer votre épingle du jeu, découvrez trois compétences aussi rares que précieuses…

Les Data Scientists sont de plus en plus convoités par les entreprises. Dans tous les secteurs, leur expertise est recherchée pour exploiter les données, toujours plus abondantes, et pour leur donner du sens.

Nous sommes entrés dans l’ère de la Data, et les organisations de toutes industries ont désormais conscience de la valeur des données comme avantage compétitif. C’est la raison pour laquelle la pénurie de Data Scientists subsiste à l’échelle mondiale, avec une demande dépassant largement l’offre. De toute évidence, face à ce phénomène, les opportunités de carrière sont vastes pour les Data Scientists en herbe.

Cependant, la concurrence est de plus en plus rude entre les scientifiques des données. Si vous souhaitez réellement vous hisser parmi les meilleurs, certaines compétences peuvent vous permettre de tirer votre épingle du jeu.

Comme vous le savez déjà sans doute, un Data Scientist doit disposer d’une expertise dans plusieurs domaines principaux : les statistiques, les mathématiques, l’informatique, la Data Visualization, la communication et le Machine Learning.

Au quotidien, ce scientifique des données effectue le forage de données en utilisant des APIs, il crée des pipelines ETL, et nettoiera les données. Il utilise des langages de programmation spécifiques comme R, Python ou Alice.

La plupart des Data Scientists ont la capacité d’aider leurs entreprises à interpréter et à gérer les données pour résoudre des problèmes complexes. Ils conçoivent également des modèles et des algorithmes pour explorer les vastes volumes de données à la recherche de patterns et de tendances.

Divers ” soft skills ” sont également très importants, tels que la communication ou l’esprit critique. Toutefois, il existe plusieurs compétences moins répandues qui peuvent faire toute la différence.

Data Wrangling, Web Analytics, Dataviz... les bottes secrètes du Data Scientist

Par exemple, le Data Wrangling est une variante de la préparation de données. Cette compétence est très utile pour transformer, standardiser, et nettoyer les ensembles de données qui peuvent être désorganisés, voire chaotique. Elle consiste à transformer les données d’un format à l’autre, et requiert une grande patience.

Un autre exemple est celui du Web Analytics. Alors que de plus en plus de consommateurs utilisent les réseaux sociaux comme Facebook et Instagram, ces plateformes regorgent de données inexploitées. Les algorithmes de Web Analytics permettent de collecter ces données et de les exploiter pour mieux comprendre les internautes.

Il devient alors possible de leur proposer des produits, des services et une expérience personnalisée. Parmi les outils d’analyse web les plus couramment utilisés, on compte Kissmetrics, Mixpanel, et bien sûr Google Analytics.

Enfin, même si la visualisation de données est inextricable du métier de Data Scientists, elle n’est pas toujours aussi bien maîtrisée. Pourtant, maîtriser cette technologie est essentiel pour présenter les résultats d’un algorithme de Machine Learning.

Les meilleurs Data Scientists doivent être en mesure de raconter une histoire à partir des données, de les présenter sous une forme compréhensible même pour une audience sans aucun bagage technique. Le scientifique des données devra donc faire preuve de créativité pour exceller. Parmi les meilleurs outils de Dataviz, on compte Matplotlib, d3.js, Tableau ou ggplot.

En conclusion, il est important d’acquérir autant de compétences que possible pour vous distinguer de la concurrence. Pour plus de conseils, découvrez les pré-requis pour devenir Data Scientist et les choses à ne surtout pas mettre sur votre CV.