Comment devenir Data Scientist

Vous devez avoir beaucoup entendu parler de la Data Science, un métier très demandé et que de plus en plus de professionnels d’autres domaines rejoignent.

Harvard Business Review a publié un article dans lequel l’économiste et responsable du secteur financier de Google, Hal Varian, affirme que la carrière la plus sexy est celle d’un data scientist. 

Eh bien, la raison de cette déclaration n’est pas farfelue! Les data scientists sont un atout précieux pour toute entreprise. L’objectif de chaque entreprise au niveau local et international est de travailler à accroître sa compétitivité sur le marché. Et ces professionnels les aident à atteindre cet objectif en utilisant efficacement le big data.

De plus, il est intéressant de savoir que la carrière en science des données continuera de prospérer à l’avenir car il y aura encore plus d’augmentations du niveau de données dans les entreprises.

Donc, si vous envisagez de vous lancer dans cette profession, c’est une bonne idée. Cependant, vous devez être informé. Pour vous aider, cet article contient des informations importantes dont vous avez besoin pour faire carrière en tant que Data Scientist.

Tout d’abord, qui est un Data Scientist ?

Un Data Scientist est parfois décrit comme quelqu’un qui peut trouver un morceau d’or dans une grande montagne de données non structurées. Les données non structurées signifient que les données proviennent de diverses sources de données telles que les e-mails, les vidéos, les photos et les réseaux sociaux. 

Le Big Data étant devenu une tendance dans de nombreux secteurs, la demande de data scientists augmente énormément. La tâche principale du Data Scientist est de structurer et d’analyser de grandes quantités de données pour découvrir des informations spécifiques pertinentes pour l’organisation pour laquelle il travaille. 

Par exemple, pour pouvoir développer de nouveaux produits ou services compétitifs et avoir une large part de marché, les entreprises font appel à des data scientists. Et ainsi ce professionnel va procéder à une analyse approfondie des données massives (Big Data) que l’entreprise a collectées à travers différents canaux. 

Ces informations concernent généralement les prospects, les clients, voire les salariés de l’entreprise. L’objectif est d’identifier les différentes problématiques liées à l’entreprise – notamment le marché, le marketing, la fidélisation ou les ressources humaines – pour y apporter des solutions.

Le Data Scientist le fait en utilisant différentes technologies, ou en développant des technologies pour cela en écrivant des algorithmes. Et fournit donc ces données comme données d’entrée à d’autres disciplines de l’organisation, telles que la gestion ou le développement de produits.

Compétences essentielles dont vous avez besoin en tant que data scientist

Les Data Scientists ont besoin de compétences telles que :

Compétences en programmation : pour extraire, nettoyer et étudier des données, les spécialistes des données utilisent des outils tels que R et Python. Ces programmes créent également généralement des modèles prédictifs.

Compétences analytiques et commerciales : en tant que data scientist, vous devez avoir une bonne compréhension du fonctionnement de l’entreprise pour y ajouter de la valeur et, à son tour, maîtriser les outils d’analyse, de visualisation et de base de données.

Compétences statistiques et mathématiques : Ces professionnels travaillent avec des nombres et des valeurs aberrantes. Par conséquent, ils doivent être capables d’avoir une bonne compréhension et une intelligence numérique, de travailler de manière ordonnée et de comprendre des modèles statistiques.

Compétences en communication : Les Data Scientists travaillent avec différents départements et doivent leur communiquer leurs découvertes, par conséquent, ils doivent être d’excellents conteurs.

Comment devient-on data scientist ?

Devenir data scientist nécessite généralement une formation formelle. Si vous souhaitez vous lancer, voici quelques étapes à suivre.

1. Apprendre les mathématiques avancées

La première étape pour devenir un data scientist consiste à apprendre les mathématiques avancées. Comme les mathématiques sont importantes pour les algorithmes et l’analyse en science des données, il est essentiel de maîtriser des sujets de mathématiques avancées tels que le calcul multivariable, les statistiques, l’algèbre linéaire et les probabilités.

Vous pouvez apprendre tous ces sujets dans le manuel de mathématiques de la dernière année du secondaire.

2. Connaître les algorithmes 

En tant que data scientist, les employeurs s’attendent à ce que vous maîtrisiez les algorithmes, car cela est nécessaire pour une programmation efficace.

Pour connaître les algorithmes, commencez par apprendre les bases des algorithmes de machine learning, ainsi que leurs avantages et inconvénients. 

Ensuite, découvrez les algorithmes d’apprentissage en profondeur que vous pouvez utiliser pour résoudre des projets complexes basés sur la vision par ordinateur en science des données. Et enfin, comprenez les techniques NLP car elles sont utiles pour exploiter des données textuelles.

3. Apprendre un langage de programmation

Construire des algorithmes utilisés par les scientifiques des données à partir de rien dans un langage de programmation est assez compliqué, mais avec la connaissance des langages de programmation tels que Python et Scala, la mise en œuvre des algorithmes en science des données sera facile.

Si vous souhaitez apprendre le langage de programmation Python, un tutoriel Python gratuit est fourni sur le site Python.

4. La collecte de données

La collecte de données est nécessaire à la science des données pour prendre des décisions fondées sur les données, effectuer des recherches fiables et garantir l’assurance qualité. 

Pour la collecte de données, vous devez connaître différents outils utilisés pour obtenir des données à partir de systèmes locaux sous forme de fichiers CSV et récupérer des données à partir de sites Web.

Avec la connaissance du langage Query ou des pipelines Python ETL, vous pouvez gérer la collecte de données.

5. Nettoyage des données

Après avoir su collecter des données à partir de diverses sources, l’étape suivante est le nettoyage des données. Le nettoyage des données consiste à filtrer les données indésirables des données brutes pour obtenir les données adaptées au travail.

Le nettoyage des données est très important car la forme brute des données est désordonnée et l’obtention du nécessaire avec l’utilisation de certaines bibliothèques Python telles que Numpy et Panda, est importante pour un scientifique des données.

6. Commencez à pratiquer

La connaissance augmente lorsque nous mettons en pratique ce qui est appris. Pendant que vous apprenez les bases du codage, mettez en pratique ce que vous apprenez en créant des projets qui répondent à des questions intéressantes qui montreront vos compétences en science des données.

Pour commencer, vous n’avez pas besoin de créer des projets complexes. L’important est de trouver des ensembles de données attrayants, de poser des questions sur les données, puis de répondre à ces questions avec du code. Mais au fur et à mesure que vous progressez, vous pouvez commencer à construire des projets compliqués.

De plus, non seulement les projets de construction vous aident à améliorer vos compétences, mais c’est aussi un moyen de créer un portefeuille que vous pouvez montrer à des employeurs potentiels.

7. Partagez vos projets

Il y a beaucoup d’avantages à partager vos projets. En partageant vos projets, votre compétence de présentation augmentera car vous réfléchirez à la meilleure façon de le présenter à chaque fois, cela permet à vos pairs de le voir et de fournir des commentaires à ce sujet, et cela permet également aux employeurs de le voir.

Il existe différentes plateformes sur lesquelles vous pouvez partager vos projets de science des données. L’un d’eux est Github.

En outre, vous pouvez également créer un blog sur lequel vous pouvez discuter de la science des données et de la programmation, de votre parcours en science des données, etc.

8. Connectez-vous avec les gens

La prochaine étape après la construction d’une présence en ligne consiste à commencer à s’engager avec d’autres scientifiques des données, à la fois des apprenants et des experts. 

S’engager avec d’autres personnes dans votre domaine vous aidera à accroître vos connaissances, à améliorer votre profil et à ouvrir des portes d’opportunités.

Vous pouvez le faire via des plateformes en ligne ou en personne. Ces plateformes en ligne incluent Quora, reddit.com/r/datascience et Kaggle. 

9. Continuez à apprendre

Plus vous apprenez, plus vous gagnez. Les entreprises recherchent des scientifiques des données capables de trouver ces informations vitales qui peuvent réduire leurs dépenses ou satisfaire leurs clients. 

Vous devez vous aussi appliquer cette méthode en intensifiant votre apprentissage pour appartenir à cette catégorie de Data Scientist.

Continuez à répondre à des questions plus complexes et continuez à trouver de nouvelles questions à résoudre.

Où travaillent les data scientists ?

Les scientifiques des données travaillent dans des organisations ayant un fort besoin de comprendre le Big Data et de le rendre utile aux opérations commerciales. 

Les scientifiques des données travaillent pour des entreprises technologiques, des gouvernements, des soins de santé, des sociétés énergétiques, des compagnies d’assurance, des multinationales et des banques.  

Un scientifique des données travaille souvent avec des propriétaires de produits, des chefs de projet, des gestionnaires, des programmeurs, des économètres, des analystes de données et des consultants en intelligence d’affaires.

Conclusion

Faire carrière dans le domaine de la science des données est un défi. Cependant, avec de la patience et du dévouement à apprendre chaque jour, vous deviendrez un scientifique des données professionnel recherché en un rien de temps.