Salaire élevé, offres d’emploi en pleine croissance, diversité de secteur d’activité… Le métier de data scientist a de quoi séduire. Mais pour exercer cette profession, encore faut-il être doté des qualités requises. Cette 3ème édition de notre Newsletter est justement l’occasion de rappeler toutes les compétences essentielles pour décrocher un emploi en data science.
Les statistiques et les mathématiques ne vous font pas peur
Le rôle premier du data scientist est d’effectuer des analyses prédictives afin d’aider les organisations à identifier les tendances et à résoudre des problèmes complexes. Pour cela, les data scientists sont amenées à construire des algorithmes. Or ces derniers reposent sur des concepts mathématiques et statistiques. Ces disciplines permettent, en effet, d’extraire des données factuelles, d’identifier les jeux de données les plus pertinents, de tester les différents modèles, etc. Il est donc primordial de les maîtriser.
Parmi les concepts mathématiques incontournables en science des données, vous retrouverez ;
- Les moyennes, les médianes, les écarts types, la variance ;
- Les distributions de probabilité ;
- La régression linéaire ;
- etc.
La programmation informatique, vous savez dompter
Exercer le métier de data scientist implique de disposer de compétences techniques très avancées. Et plus précisément, de maîtriser les différents langages de programmation tels que Python, Java, R, SQL, C/C++, etc.
Ces différents programmes informatiques vous permettent de :
- Analyser, traiter et visualiser les données ;
- Créer des algorithmes de Machine Learning ;
- Collecter les données via des API.
Le Big Data n’a plus de secret pour vous
Le premier outil du data scientist, c’est avant tout la donnée. En tant qu’expert data, vous devrez exploiter chaque jour des milliers de données provenant d’une multitude de sources. Il faut donc être à l’aise avec tous les outils de Big Data pour analyser efficacement toutes les informations à disposition. Voici quelques exemples d’outils incontournables : Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink ou encore Hive. Toutes ces solutions permettent de faire face à des volumes colossaux de données. Et ce, aussi bien en phase de stockage que de traitement.
Bon à savoir : Pour se démarquer de la concurrence, un data scientist doit aussi maîtriser le data wrangling qui permet de transformer, standardiser, et nettoyer des ensembles de données (parfois chaotiques).
Le Machine Learning et l’intelligence artificielle sont des terrains de jeu
Face aux quantités de données astronomiques, les solutions IA et ML paraissent indispensables pour traiter toutes les informations disponibles. Le rôle du data scientist est justement de déployer des modèles de Machine Learning. Ces derniers permettent alors de réaliser des prédictions pertinentes, tout en améliorant la productivité des équipes data.
Le data scientist doit donc maîtriser à la perfection les différents outils d’IA et ML, tels que TensorFlow ou PyTorch.
La capacité d’analyse est votre force
S’il doit maîtriser les différents outils indispensables à l’analyse de données, le data scientist doit aussi disposer d’une véritable capacité d’analyse. C’est-à-dire tirer des conclusions à partir des ressources existantes ou plus simplement donner du sens aux données.
C’est grâce à cette qualité personnelle que vous pourrez aider les entreprises à prendre les meilleures décisions ; que ce soit pour mieux comprendre le comportement des internautes, ajuster la politique tarifaire, identifier les opportunités ou anticiper les risques.
En parallèle de cette capacité d’analyse, le data scientist doit aussi se montrer curieux. Cette curiosité lui permettra alors de partir à la recherche de nouvelles solutions et de gagner en efficacité.
La communication et la pédagogie sont votre seconde nature
Après l’analyse des données, le data scientist doit transmettre ses conclusions aux organes décisionnaires. Mais s’il est capable de comprendre des jeux de données plus ou moins complexes, ce n’est pas forcément le cas des décideurs. Il devra donc communiquer ses résultats avec un maximum de pédagogie, et même de vulgarisation. Pour cela, il peut utiliser différents outils de data visualisation, comme les graphiques ou les tableaux. L’idée étant d’être le plus clair possible afin d’être compris par tous ; aussi bien un public averti que des néophytes.
Sa capacité de communication ne lui servira pas seulement lors des phases de présentation, mais tout au long de son travail. En effet, il sera amené à travailler régulièrement avec des collaborateurs venant d’autres horizons, comme les équipes marketing, les ressources humaines, les finances, … Il devra alors écouter leurs besoins et transmettre ses attentes avec le plus de clarté possible.
Technicien, mathématicien, communiquant, analyste… le data scientist revêt une multitude de casquettes pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Mais rassurez-vous, toutes ces compétences peuvent s’apprendre grâce à une formation en science des données.
