Avec l’avènement d’Internet, des réseaux sociaux et de tout ce qui va avec s’est créée une quantité immense de données appelée Big data. Ce dernier renferme tout ce que les internautes laissent sur le net : habitudes, goûts et même des informations personnelles. Ces données sont utilisées par les entreprises et les moteurs de recherche pour leur présenter ce dont ils pourraient avoir besoin. Mais, cela nécessite un travail minutieux qui est la tâche du Data Scientist.
Qu’est-ce qu’un Data Scientist et que fait-il ?
Avez-vous déjà entendu parler du Data Scientist ? Il s’agit de la nouvelle figure professionnelle définie comme la « profession la plus sexy du 21e siècle » par l’économiste en chef de Google. Ses compétences suscitent un vif intérêt auprès des entreprises de divers secteurs : économie et finance, santé, énergie, télécommunications, médias sociaux, gestion d’entreprise, conseil stratégique, robotique industrielle, etc.
Nous vivons dans un monde où les entreprises se retrouvent inondées d’une énorme quantité de données, ce qui rend difficile leur suivi. Mais, il est encore plus difficile de trouver les bonnes informations que ces organisations elles-mêmes peuvent utiliser pour développer leur activité.
Le phénomène qui a contribué à la croissance exponentielle de ces données est la numérisation. L’augmentation des informations générées par la numérisation des informations est presque incontrôlable. Les données se sont multipliées sur Internet. Et chaque réalité, qu’elle soit petite, moyenne ou grande, est impliquée dans ce phénomène.
Aux origines du Data Scientist
C’est dans ce panorama de multiplication des données qu’est né le métier de Data Scientist, dont la tâche est d’analyser et d’identifier ces données, et de les transformer en informations concrètes pour la définition d’une stratégie d’entreprise. Ainsi, elle sera capable de générer un avantage concurrentiel considérable au sein du marché sur lequel elle opère.
En plus des compétences professionnelles spécifiques, le Data Scientist doit posséder des compétences non techniques bien définies. Un bon Data Scientist est une personne curieuse, créative et dotée de bonnes compétences en communication. Il doit aussi être capable de faire preuve de flexibilité, d’une volonté d’expérimenter et d’un désir d’apprendre.
En résumé, le Data Scientist est une figure professionnelle de plus en plus recherchée par les entreprises qui sont constamment à la recherche de personnes ayant les bonnes compétences pour opérer dans le secteur du Big Data.
Cependant, le défi actuel est de répondre à cette demande en formant des professionnels dotés de compétences techniques et de capacités d’analyse en phase avec les besoins actuels du marché. En ces termes, le Data Scientist joue un rôle central dans la création ou l’augmentation de la valeur de l’ensemble des activités de l’entreprise.
Conditions préalables et compétences les plus demandées chez un Data Scientist
Vous désirez savoir comment devenir un expert en sciences des données, à savoir devenir un Data Scientist. En premier lieu, vous devez avoir une connaissance approfondie des bases de données, du big data et du langage de programmation Python. En outre, vous pouvez travailler avec de nombreux autres langages et vous devez connaître les bibliothèques Pandas ou Scikit-learn ou TensorFlow.
En plus d’étudier l’informatique et les mathématiques, des compétences non techniques sont également nécessaires. Ils servent avant tout à développer votre créativité dans les tâches qui vous attendront. En effet, pour résumer les activités de travail d’un Data Scientist, on peut dire que 50 % concernent l’analyse des données, 20 % se rapportent à la validation des résultats, 30 % portent sur la visualisation des données.
Ce que fait un Data Scientist : tâches et travail
Devenir un Data Scientist signifie être un professionnel doté de connaissances et de compétences pluridisciplinaires : informatique, programmation, mathématiques, visualisation de données, etc. Cela permet à l’entreprise non seulement d’exploiter les données disponibles pour générer un avantage concurrentiel, mais aussi pour créer de nouveaux modèles commerciaux.
Pour ce faire, le Data Scientist analyse les données pour en extraire des informations qui seront transformées en connaissances opérationnelles. Il réalise tout cela à travers une approche scientifique et mathématique du processus. Les compétences requises sont de différentes natures : compétences en matière de raisonnement scientifique, technique d’utilisation des outils nécessaires, connaissances avancées en informatique et en mathématiques.
Un mot revient constamment lorsque l’on décrit ce que fait un Data Scientist : « analyser ». Ce professionnel collecte et analyse en effet des données, et c’est vrai ! Mais, les analystes de données collectent et analysent également des données.
Alors, il se peut que vous vous posiez aussi cette question : « quelle est la différence avec un Data Analyst et que devez-vous savoir sur cette profession différente si vous voulez devenir un Data Scientist ? »
Les Data Analysts examinent de grands ensembles de données pour en dégager des tendances. Ils élaborent des graphiques et créent des présentations visuelles qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions stratégiques.
Les Data Scientists, quant à eux, conçoivent et construisent de nouveaux processus de modélisation et de production de données. Ils utilisent des prototypes, des algorithmes, des modèles prédictifs et des analyses personnalisées.
Comment devenir Data Scientist ?
La formation dans ce domaine s’est développée et structurée, à la fois au niveau universitaire et avec des cours spécialisés hors ligne et en ligne.
Les cursus que ceux qui occupent actuellement le poste de Data Scientist étaient souvent complétés par des parcours universitaires dans d’autres domaines comme l’ingénierie, l’informatique, l’économie, les mathématiques et les statistiques. Pour devenir un Data Scientist très recherché à Nantes, l’idéal serait que vous ayez un parcours pluridisciplinaire.
Pour ce faire, voici une illustration de ce parcours :
- Si possible, choisissez un cursus universitaire spécifique en « Data Science » auprès des Grandes Écoles et Universités. En deuxième option, suivez une formation continue comme celle proposée par DataSciencetest qui dure entre 9 et avec un cursus bien défini, de la programmation au Deep learning.
- Affinez vos compétences en communication, car c’est l’une des compétences les plus importantes pour un Data Scientist. Au sein d’une entreprise, vous devez travailler en équipe.
- Apprenez à programmer, notamment dans des langages comme Python.
- Acquérez des connaissances dans un domaine spécifique dans lequel vous aimeriez travailler (santé, énergie, finance, médias, etc.).
- Si vous ne pouvez pas ou voulez fréquenter l’université, envisagez un cours immersif tel que la formation bootcamp de DataScientest.
- Profitez des ressources en ligne à votre disposition en plus de lire divers articles et interviews sur la Data Science et le métier de Data Scientist.
- Intégrez les communautés et groupes de discussion qui existent en ligne.
