En raison de l’augmentation de la taille du Big Data, la demande en Data Scientists augmente de jour en jour. Dans ce contexte, si vous envisagez devenir un Scientifique des données, cela peut s’avérer être une belle option de carrière pour vous.
Parce qu’à l’heure actuelle, les Data Scientists gagnent bien plus que les autres experts en informatique et c’est la raison pour laquelle la revue d’une grande université américaine l’a qualifié de métier le plus sexy du siècle en 2008.
Si vous voulez devenir un Data Scientist à Strasbourg, vous devez avoir une connaissance sur ce qu’est la Data Science, comment devenir un scientifique de données, notamment le parcours à emprunter pour sortir diplômé en Data Science.
Que sont les données ?
Nous pouvons appeler n’importe quel type d’information comme des données qui peuvent être des chiffres ou des textes. Les données peuvent avoir différentes définitions, mais le sens est le même.
Les données dans la mémoire d’un appareil électronique peuvent être des photos, des vidéos, des chansons, des logiciels, des jeux, etc. Les données peuvent être aussi des actions, des choix ou des préférences d’une personne.
Par exemple, si une personne aime les aventures, ses recherches sur les moteurs de recherche tels que Google iront dans ce sens. Et si une personne aime la technologie, elle recherchera des choses liées aux nouvelles technologies sur Google.
Ces ensembles constituent une base de données sur une personne. Cependant, il n’y pas qu’une seule personne, car il existe des milliards d’internautes de par le monde. Et les données qui les concernent sont résumées dans ce qu’on connaît actuellement comme étant le Big Data.
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science est la science qui consiste à analyser des données et à en extraire des informations, ce qui fait partie de l’informatique. Un Data Scientist utilise des principes et des techniques dans de nombreux domaines comme les mathématiques, les statistiques, la théorie de l’information, les technologies de l’information, etc.
Les méthodes qui fonctionnent pour le Big Data sont également d’une importance particulière dans le domaine de la science statistique. Le développement de cette branche appelée Machine Learning via l’Intelligence artificielle a donné un nouvel élan et une nouvelle importance à la Data Science, et par conséquent au métier du Data Scientist.
À quoi sert la Data Science ?
La Data Science est très utile dans la prise de décision commerciale. Elle utilise correctement les données et les rend utiles afin que les entreprises puissent les utiliser pour accroître leurs profits. Les décisions qu’elles prennent à partir des données leur permettent également d’augmenter l’efficacité d’une entreprise.
En effet, les avantages de la Data Science dépendent des objectifs et des ressources de l’entreprise, de ses performances et de la manière dont les ressources sont utilisées. À part cela, ses bénéfices dépendent également du service des ventes et du marketing. C’est à partir des données tirées de ces faits que le Data Scientist peut établir un rapport approprié qui sera discuté en profondeur par les parties prenantes. Ces derniers pourront ainsi en déduire une décision cruciale pour l’avenir de l’entreprise.
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Un Data Scientist est un expert en Data Science qui sait extraire des informations à partir de données brutes et rendre ces informations utilisables en entreprise. La plupart des Data Scientists passent beaucoup de temps à collecter et à trier les données, car elles sont pour la plupart déstructurées.
Comme base, un futur Data Scientist doit avoir un diplôme (Bac + 4 ou Bac + 5) en informatique, en génie logiciel/informatique, en mathématiques appliquées, en physique ou en statistiques. La maîtrise est une exigence, et la grande majorité de tous les Data Scientists sont titulaires d’un doctorat.
En ce qui concerne les compétences en informatique, elles sont les suivantes :
- Python
- R
- SQL
- SAS
- Spark Scala
- Apache Spark
- Hadoop
- Java
- Perl
- C/ C++
- Machine Learning
- Deep Learning
Quelles sont les responsabilités professionnelles d’un Data Scientist ?
Un Data Scientist devra :
- Créer un modèle de données
- Nettoyer et trier les données
- Étudier les données basées sur différents sujets
- Identifier et extraire la partie qui est utile dans les données.
- Comparer les différentes données triées
- Établir une relation entre les différentes données
- Établir des prédictions basées sur des données et des statistiques.
- Utiliser les données pour maximiser les profits et/ou minimiser les pertes
Comment devenir un Data Scientist à Strasbourg ?
Pour devenir un Data Scientist bien payé pour vos acquis, il n’y a pas de miracle. Vous devez parcourir un cheminement bien établi.
1. Suivre des cours ou une formation en Data Science
Lorsqu’on parle de formation en Data Science, DataScientest est sans aucun doute la référence. Ce leader dans ce domaine dispose de nombreuses formations liées à la Data Science, dont une formation continue à Strasbourg permettant de devenir Data Scientist au bout de 9 mois. Ses formations se distinguent par leur forme. Ce sont des bootcamps de plusieurs semaines. Chaque formation se compose de cours en présentiel et en ligne ajoutés de coachings animés par des Data Scientists diplômés.
À part datascientest.com, d’autres formations sont également disponibles : Cnam, OpenClassrooms, Ib-formation.fr de Ib Groupe Cegos, Cegefos ou encore Orsys formation.
Bien évidemment, de grandes écoles et universités proposent des cursus et des cours en cycles courts ou longs pour tous les candidats potentiels avec les bonnes bases. On peut citer ENSAE ParisTech, ENSAI, EPITA, Ensimag, Université de Reims Champagne-Ardenne, Université Lumière Lyon 2, Université Paul-Valéry Montpellier 3, etc.
2. Trouver des offres d’emploi
Un Data Scientist est indispensable à toute grande entreprise, et même à toute PME aujourd’hui. Et cela prouve à quel point ce métier peut être l’un des meilleurs emplois de l’avenir. Ainsi, si vous voulez devenir un Scientifique des données, suivez l’un des cours ou l’une des formations citées ci-dessus. Après avoir terminé, recherchez des emplois liés à ce domaine. De nombreux sites d’offres d’emploi en font la publicité. Vous pouvez y postuler pour voir où votre option de carrière pourrait vous emmener.
3. Acquérir des expériences
Si vous obtenez un emploi dans une bonne entreprise, essayez d’y approfondir vos connaissances. Rassemblez autant de connaissances que possible, car ces connaissances ou cette expérience feront de vous un Data Scientist plus expérimenté et mieux rémunéré.
