La Data Science a rendu la technologie plus simple et plus facile. Avec les progrès de ces dernières années, l’apprentissage automatique ou Machine Learning est également devenu assez simple. Si vous aussi, vous souhaitez faire carrière dans la Data Science et cherchez à savoir comment devenir Data Scientist, laissez-nous vous expliquer en détail comment en devenir un.
Qu’est-ce que la Data Science ?
En termes simples, la Data Science est l’étude des données qui fait appel aux algorithmes, aux principes d’apprentissage automatique et aux autres outils. Elle est utilisée pour enregistrer, collecter et analyser des données afin d’en obtenir des informations importantes et utiles. Les Data Scientists extraient et examinent les données d’un large éventail de sources telles que les fichiers journaux, les médias sociaux, les capteurs, les transactions des clients. Ensuite, dans ce désordre, ils y mettent de l’ordre et en tirent des résultats sur lesquels il est possible de prendre des décisions pour mettre au point une stratégie marketing efficace.
Quels sont les éléments importants de la Data Science ?
De nature vaste, le domaine de la Data Science est divisé en trois éléments principaux. Examinons en détail ces trois composants.
La Business Intelligence
Les techniques informatiques sont utilisées pour faire fonctionner chaque entreprise. Chaque organisation produit une énorme quantité de données chaque jour. Après une analyse minutieuse de ces données, les Data Scientists les présentent dans divers graphiques et tableaux. Après cela, ils aident la direction des entreprises pour lesquelles ils travaillent à prendre les meilleures décisions commerciales en fonction de la représentation des données.
Le Machine Learning
Constitué d’algorithmes de modèles mathématiques et statistiques, le Machine Learning est adoptée par presque toutes les organisations professionnelles pour comprendre et répondre aux circonstances quotidiennes et à la progression des machines. Grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique dans le domaine de la Data Science, une machine peut prédire diverses tendances sur les marchés ou les systèmes financiers sur la base de modèles de données historiques.
Le Big Data
Avec une croissance exponentielle des internautes chaque jour, les téléspectateurs ou abonnés génèrent de multiples clics sous forme de vidéos, images, articles, commentaires, commandes, etc. Habituellement, des données non structurées sont produites à la suite de toutes ces activités. Les Data Scientists convertissent ces données non structurées en données structurées.
Quelles sont les compétences techniques pour devenir Data Scientist à Lyon ?
Étant un domaine multidisciplinaire, la Data Science nécessite un ensemble diversifié de compétences et de connaissances techniques dans le domaine de l’informatique. Voici les compétences qu’un Data Scientist doit posséder, quelle que soit l’expérience acquise.
Codage Python
Python est le langage de codage le plus utilisé en Data Science, car il aide à développer des modèles d’exploration de données, d’apprentissage automatique ou de Web scraping. Prenant différents formats de données, Python peut aider un Data Scientist à créer et à rechercher des ensembles de données et à importer des tables SQL dans son code.
Programmation R
R est un programme généralement conçu pour l’analyse de données et fournit des formules et des méthodes pour le traitement de l’information et l’analyse statistique.
Machine Learning et IA
La connaissance de diverses techniques d’apprentissage automatique (régression logistique, arbres de décision, apprentissage automatique supervisé, séries chronologiques, vision par ordinateur, détection des valeurs aberrantes, analyse de survie, traitement du langage naturel, etc.) est intrinsèquement importante pour relever de nombreux défis.
Plateforme Hadoop
Chaque fois que la quantité de données est très élevée, elle peut dépasser la mémoire du système et la plateforme Hadoop aide les Data Scientists à envoyer ou transférer les données restantes vers différents serveurs. Cette plateforme est également utile pour la filtration de données, l’échantillonnage et la synthèse de données, l’exploration, etc.
SQL
Structured Query Language (SQL) est un langage de programmation qui aide le Data Scientist à communiquer, accéder et gérer des bases de données en ajoutant, en soustrayant ou en supprimant des données. En ce sens, un Data Scientist doit être compétent en SQL, car il est spécialement conçu grâce à ses commandes compactes pour gagner du temps et réduire la quantité de programmation pour les requêtes difficiles.
Autres compétences
- Visualisation de données
- Apache Spark
- Données non structurées
- Sens des affaires
- Aptitudes à la communication et à la persuasion
- Algèbre et calcul
- Statistiques
- Java
- PHP
Comment devenir Data Scientist à Lyon ?
Il existe plusieurs étapes pour devenir Data Scientist.
Commencez par un Master dans certaines spécialités. Voici une liste de domaines d’études pour vous aider à rester sur la bonne voie pour devenir un Data Scientist :
- Statistiques
- Mathématiques
- Mathématiques appliquées
- Gestion de données
- Informatique
- Entreprise
- Physique
Choisir votre domaine de prédilection
Étant donné que la Data Science est une branche très importante des études générales d’un futur Data Scientist, il existe de nombreuses façons de concrétiser cette carrière. La plupart des Data Scientists commencent leur parcours par des cours dans une Université ou une Grande École proposant un cursus Data Scientist. Sinon, il existe l’option de la formation continue ou la formation bootcamp comme celle proposée par DataScientest.
En sortant de l’une de ces formations académiques ou en ligne, vous pouvez être embauché pour des postes tels qu’analyste de gestion, spécialiste de la visualisation de données ou analyste d’études de marché. Cependant, pour des rôles comme le Machine Learning ou l’ingénierie des données, vous avez besoin d’un master.
Un doctorat peut vous permettre d’accéder à des organisations d’envergure internationale telles que Google, Amazon ou Twitter.
Partager ses projets avec les autres
Une fois diplômé Data Scientist, vous devriez partager vos projets avec les autres. Travailler avec des collègues Data Scientists est un bon point de départ, qu’ils soient en France ou à l’étranger. Trouvez des personnes avec qui étudier, améliorez votre profil et trouvez des opportunités. Cela renforce également vos connaissances en apprenant des autres et en vous créant un réseau.
Chercher un emploi
C’est là que votre parcours d’apprentissage se termine et que commence votre approche pratique de toutes les compétences acquises. La Data Science est un domaine très dynamique. Ainsi, vous trouverez plusieurs rôles spécialisés parmi lesquels choisir. Vous devriez trouver un domaine qui vous intéresse et choisir une entreprise lyonnaise où vos compétences pourraient être mises à profit.
Le domaine des technologies de l’information et de la Data Science est en constante évolution. Il y a toujours plus de nouveautés qui apparaissent chaque année et une entreprise de plus qui a besoin d’un Data Scientist.
