Salaire Ă©levĂ©, offres dâemploi en pleine croissance, diversitĂ© de secteur dâactivité⊠Le mĂ©tier de data scientist a de quoi sĂ©duire. Mais pour exercer cette profession, encore faut-il ĂȘtre dotĂ© des qualitĂ©s requises. Cette 3Ăšme Ă©dition de notre Newsletter est justement lâoccasion de rappeler toutes les compĂ©tences essentielles pour dĂ©crocher un emploi en data science.
Les statistiques et les mathématiques ne vous font pas peur
Le rĂŽle premier du data scientist est d’effectuer des analyses prĂ©dictives afin dâaider les organisations Ă identifier les tendances et Ă rĂ©soudre des problĂšmes complexes. Pour cela, les data scientists sont amenĂ©es Ă construire des algorithmes. Or ces derniers reposent sur des concepts mathĂ©matiques et statistiques. Ces disciplines permettent, en effet, dâextraire des donnĂ©es factuelles, dâidentifier les jeux de donnĂ©es les plus pertinents, de tester les diffĂ©rents modĂšles, etc. Il est donc primordial de les maĂźtriser.Â
Parmi les concepts mathĂ©matiques incontournables en science des donnĂ©es, vous retrouverez ;Â
- Les moyennes, les mĂ©dianes, les Ă©carts types, la variance ;Â
- Les distributions de probabilitĂ© ;Â
- La régression linéaire ;
- etc.
La programmation informatique, vous savez dompter
Exercer le mĂ©tier de data scientist implique de disposer de compĂ©tences techniques trĂšs avancĂ©es. Et plus prĂ©cisĂ©ment, de maĂźtriser les diffĂ©rents langages de programmation tels que Python, Java, R, SQL, C/C++, etc.Â
Ces diffĂ©rents programmes informatiques vous permettent de :Â
- Analyser, traiter et visualiser les donnĂ©es ;Â
- CrĂ©er des algorithmes de Machine Learning ;Â
- Collecter les données via des API.
Le Big Data nâa plus de secret pour vous
Le premier outil du data scientist, câest avant tout la donnĂ©e. En tant quâexpert data, vous devrez exploiter chaque jour des milliers de donnĂ©es provenant dâune multitude de sources. Il faut donc ĂȘtre Ă lâaise avec tous les outils de Big Data pour analyser efficacement toutes les informations Ă disposition. Voici quelques exemples dâoutils incontournables : Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink ou encore Hive. Toutes ces solutions permettent de faire face Ă des volumes colossaux de donnĂ©es. Et ce, aussi bien en phase de stockage que de traitement.Â
Bon à savoir : Pour se démarquer de la concurrence, un data scientist doit aussi maßtriser le data wrangling qui permet de transformer, standardiser, et nettoyer des ensembles de données (parfois chaotiques).
Le Machine Learning et lâintelligence artificielle sont des terrains de jeu
Face aux quantitĂ©s de donnĂ©es astronomiques, les solutions IA et ML paraissent indispensables pour traiter toutes les informations disponibles. Le rĂŽle du data scientist est justement de dĂ©ployer des modĂšles de Machine Learning. Ces derniers permettent alors de rĂ©aliser des prĂ©dictions pertinentes, tout en amĂ©liorant la productivitĂ© des Ă©quipes data.Â
Le data scientist doit donc maĂźtriser Ă la perfection les diffĂ©rents outils dâIA et ML, tels que TensorFlow ou PyTorch.
La capacitĂ© dâanalyse est votre force
Sâil doit maĂźtriser les diffĂ©rents outils indispensables Ă lâanalyse de donnĂ©es, le data scientist doit aussi disposer dâune vĂ©ritable capacitĂ© dâanalyse. Câest-Ă -dire tirer des conclusions Ă partir des ressources existantes ou plus simplement donner du sens aux donnĂ©es.Â
Câest grĂące Ă cette qualitĂ© personnelle que vous pourrez aider les entreprises Ă prendre les meilleures dĂ©cisions ; que ce soit pour mieux comprendre le comportement des internautes, ajuster la politique tarifaire, identifier les opportunitĂ©s ou anticiper les risques.Â
En parallĂšle de cette capacitĂ© dâanalyse, le data scientist doit aussi se montrer curieux. Cette curiositĂ© lui permettra alors de partir Ă la recherche de nouvelles solutions et de gagner en efficacitĂ©.
La communication et la pédagogie sont votre seconde nature
AprĂšs lâanalyse des donnĂ©es, le data scientist doit transmettre ses conclusions aux organes dĂ©cisionnaires. Mais sâil est capable de comprendre des jeux de donnĂ©es plus ou moins complexes, ce nâest pas forcĂ©ment le cas des dĂ©cideurs. Il devra donc communiquer ses rĂ©sultats avec un maximum de pĂ©dagogie, et mĂȘme de vulgarisation. Pour cela, il peut utiliser diffĂ©rents outils de data visualisation, comme les graphiques ou les tableaux. LâidĂ©e Ă©tant dâĂȘtre le plus clair possible afin d’ĂȘtre compris par tous ; aussi bien un public averti que des nĂ©ophytes.Â
Sa capacitĂ© de communication ne lui servira pas seulement lors des phases de prĂ©sentation, mais tout au long de son travail. En effet, il sera amenĂ© Ă travailler rĂ©guliĂšrement avec des collaborateurs venant dâautres horizons, comme les Ă©quipes marketing, les ressources humaines, les finances, ⊠Il devra alors Ă©couter leurs besoins et transmettre ses attentes avec le plus de clartĂ© possible.Â
Technicien, mathĂ©maticien, communiquant, analyste⊠le data scientist revĂȘt une multitude de casquettes pour aider les organisations Ă prendre de meilleures dĂ©cisions. Mais rassurez-vous, toutes ces compĂ©tences peuvent sâapprendre grĂące Ă une formation en science des donnĂ©es.
