monecole-informatif Les spécialistes des données sont très instruits – 88% ont au moins une maîtrise et 46% un doctorat – et bien qu’il y ait des exceptions notables, un très bon niveau d’études est généralement nécessaire pour acquérir les connaissances approfondies nécessaires pour devenir un spécialiste des données.
Pour devenir data scientist, vous pouvez obtenir une licence en informatique, sciences sociales, sciences physiques et statistiques. Les domaines d’études les plus courants sont les mathématiques et les statistiques (32 %), suivis par l’informatique (19 %) et l’ingénierie (16 %). Un diplôme dans l’un de ces cours vous donnera les compétences nécessaires pour traiter et analyser des données importantes.
Après votre programme de diplôme, vous n’avez pas encore terminé. La vérité est que la plupart des spécialistes des données ont une maîtrise ou un doctorat et qu’ils suivent également une formation en ligne pour acquérir une compétence particulière, comme l’utilisation de Hadoop ou l’interrogation de données volumineuses. Par conséquent, vous pouvez vous inscrire à un programme de master dans le domaine de la science des données, des mathématiques, de l’astrophysique ou de tout autre domaine connexe. Les compétences que vous avez acquises au cours de votre programme de diplôme vous permettront de passer facilement à la science des données.
Outre l’apprentissage en classe, vous pouvez mettre en pratique ce que vous avez appris en classe en créant une application, en lançant un blog ou en explorant l’analyse des données pour vous permettre d’en savoir plus.
Compétences techniques : Informatique
Programmation R
Une connaissance approfondie d’au moins un de ces outils analytiques, pour la science des données, est généralement préférable. R est spécifiquement conçu pour les besoins de la science des données. Vous pouvez utiliser R pour résoudre tout problème que vous rencontrez en science des données. En fait, 43 % des spécialistes de la science des données utilisent R pour résoudre des problèmes statistiques. Cependant, R présente une courbe d’apprentissage abrupte.
Il est difficile à apprendre, surtout si vous maîtrisez déjà un langage de programmation. Néanmoins, il existe de nombreuses ressources sur Internet pour vous aider à vous familiariser avec R, telles que la formation en science des données de Simplilearn avec le langage de programmation R. Il s’agit d’une excellente ressource pour les futurs scientifiques de données.
Codage Python
Python est le langage de codage le plus courant que je vois généralement nécessaire dans les rôles de science des données, avec Java, Perl ou C/C++. Python est un excellent langage de programmation pour les scientifiques des données. C’est pourquoi 40 % des personnes interrogées par O’Reilly utilisent Python comme principal langage de programmation.
En raison de sa polyvalence, vous pouvez utiliser Python pour presque toutes les étapes des processus de la science des données. Il peut prendre différents formats de données et vous pouvez facilement importer des tables SQL dans votre code. Il vous permet de créer des ensembles de données et vous pouvez littéralement trouver n’importe quel type d’ensemble de données dont vous avez besoin sur Google.
Plate-forme Hadoop
Bien que ce ne soit pas toujours une exigence, elle est largement préférée dans de nombreux cas. Avoir une expérience de la ruche ou du porc est également un argument de vente important. La connaissance des outils de gestion des nuages tels qu’Amazon S3 peut également être bénéfique. Une étude réalisée par CrowdFlower sur 3490 emplois dans le domaine des sciences des données sur LinkedIn a classé Apache Hadoop comme la deuxième compétence la plus importante pour un scientifique des données, avec une note de 49 %.
En tant que data scientist, vous pouvez rencontrer une situation où le volume de données dont vous disposez dépasse la mémoire de votre système ou vous devez envoyer des données à différents serveurs, c’est là qu’intervient Hadoop. Vous pouvez utiliser Hadoop pour transmettre rapidement des données à différents points d’un système. Ce n’est pas tout. Vous pouvez utiliser Hadoop pour l’exploration des données, le filtrage des données, l’échantillonnage des données et la synthèse.
Base de données/codage SQL
Même si NoSQL et Hadoop sont devenus une composante importante de la science des données, on s’attend toujours à ce qu’un candidat soit capable d’écrire et d’exécuter des requêtes complexes en SQL. SQL (structured query language) est un langage de programmation qui peut vous aider à effectuer des opérations telles que l’ajout, la suppression et l’extraction de données d’une base de données. Il peut également vous aider à effectuer des fonctions d’analyse et à transformer les structures des bases de données.
En tant que spécialiste des données, vous devez maîtriser SQL. En effet, SQL est spécialement conçu pour vous aider à accéder aux données, à communiquer et à travailler sur celles-ci. Il vous donne des indications lorsque vous l’utilisez pour interroger une base de données. Il comporte des commandes concises qui peuvent vous aider à gagner du temps et à réduire la quantité de programmation nécessaire pour effectuer des requêtes difficiles. Apprendre le SQL vous aidera à mieux comprendre les bases de données relationnelles et à améliorer votre profil en tant que spécialiste des données.
Apache Spark
Apache Spark est en train de devenir la technologie de données la plus populaire au monde. Il s’agit d’un cadre de calcul de données de grande taille, tout comme Hadoop. La seule différence est que Spark est plus rapide que Hadoop. C’est parce que Hadoop lit et écrit sur le disque, ce qui le rend plus lent, mais Spark met ses calculs en mémoire cache.
Apache Spark est spécialement conçu pour la science des données afin d’accélérer l’exécution de son algorithme complexe. Il aide à diffuser le traitement des données lorsque vous avez affaire à une grande quantité de données, ce qui permet de gagner du temps. Il aide également les scientifiques à traiter des ensembles de données complexes non structurées. Vous pouvez l’utiliser sur une seule machine ou sur un groupe de machines.
Apache spark permet aux scientifiques de prévenir la perte de données dans le domaine de la science des données. La force d’Apache Spark réside dans sa vitesse et sa plateforme qui facilite la réalisation de projets de science des données. Avec Apache spark, vous pouvez effectuer des analyses depuis l’entrée des données jusqu’à la distribution des calculs.
Apprentissage machine et IA
Un grand nombre de spécialistes des données ne maîtrisent pas les domaines et les techniques de l’apprentissage machine. Cela inclut les réseaux de neurones, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par confrontation, etc. Si vous voulez vous démarquer des autres scientifiques de données, vous devez connaître les techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, les arbres de décision, la régression logistique, etc. Ces compétences vous aideront à résoudre différents problèmes de science des données qui sont basés sur des prédictions de résultats organisationnels majeurs.
La science des données nécessite l’application de compétences dans différents domaines de l’apprentissage automatique. Kaggle, dans une de ses enquêtes, a révélé qu’un petit pourcentage de professionnels des données sont compétents dans des compétences avancées d’apprentissage machine telles que l’apprentissage machine supervisé, l’apprentissage machine non supervisé, les séries temporelles, le traitement du langage naturel, la détection des valeurs aberrantes, la vision par ordinateur, les moteurs de recommandation, l’analyse de survie, l’apprentissage de renforcement et l’apprentissage contradictoire.
La science des données implique de travailler avec de grandes quantités d’ensembles de données. Vous voudrez peut-être vous familiariser avec l’apprentissage machine.
Visualisation des données
Le monde des affaires produit fréquemment une grande quantité de données. Ces données doivent être traduites dans un format qui sera facile à comprendre. Les gens comprennent naturellement les images sous forme de tableaux et de graphiques plus que les données brutes. Un idiome dit : « Une image vaut mille mots ».
En tant que spécialiste des données, vous devez être capable de visualiser des données à l’aide d’outils de visualisation de données tels que ggplot, d3.js et Matplottlib, et Tableau. Ces outils vous aideront à convertir les résultats complexes de vos projets dans un format facile à comprendre. Le fait est que beaucoup de gens ne comprennent pas la corrélation en série ou les valeurs p. Vous devez leur montrer visuellement ce que ces termes représentent dans vos résultats.
La visualisation des données donne aux organisations la possibilité de travailler directement avec les données. Elles peuvent rapidement saisir des informations qui les aideront à saisir de nouvelles opportunités commerciales et à garder une longueur d’avance sur la concurrence.
Données non structurées
Il est essentiel qu’un spécialiste des données soit capable de travailler avec des données non structurées. Les données non structurées sont des contenus non définis qui ne rentrent pas dans les tables des bases de données. Il peut s’agir par exemple de vidéos, de billets de blog, de commentaires de clients, de billets de médias sociaux, de flux vidéo, d’audio, etc. Il s’agit de textes lourds regroupés. Il est difficile de trier ce type de données car elles ne sont pas rationalisées.
La plupart des gens qualifient les données non structurées d' »analyses sombres » en raison de leur complexité. Travailler avec des données non structurées vous aide à dégager des informations qui peuvent être utiles pour la prise de décision. En tant que spécialiste des données, vous devez être capable de comprendre et de manipuler des données non structurées provenant de différentes plateformes.
Compétences non techniques
Curiosité intellectuelle
Vous avez sans doute vu cette phrase partout dernièrement, surtout en ce qui concerne les scientifiques des données. Frank Lo décrit ce qu’elle signifie et parle d’autres « compétences non techniques » nécessaires dans son blog d’invité publié il y a quelques mois.
La curiosité peut être définie comme le désir d’acquérir plus de connaissances. En tant que spécialiste des données, vous devez être capable de poser des questions sur les données car les spécialistes des données passent environ 80 % de leur temps à découvrir et à préparer des données. En effet, le domaine de la science des données évolue très rapidement et vous devez en apprendre davantage pour suivre le rythme.
Vous devez régulièrement mettre à jour vos connaissances en lisant des contenus en ligne et en lisant des livres pertinents sur les tendances de la science des données. Ne vous laissez pas submerger par la quantité de données qui circulent sur Internet, vous devez savoir comment donner un sens à tout cela. La curiosité est l’une des compétences dont vous avez besoin pour réussir en tant que spécialiste des données. Par exemple, au début, vous ne verrez peut-être pas beaucoup d’intérêt dans les données que vous avez recueillies. La curiosité vous permettra de passer les données au crible afin de trouver des réponses et de mieux comprendre.
Sens des affaires
Pour devenir un scientifique des données, vous devez avoir une bonne compréhension du secteur dans lequel vous travaillez et savoir quels sont les problèmes commerciaux que votre entreprise tente de résoudre. En termes de science des données, être capable de discerner les problèmes importants à résoudre pour l’entreprise est essentiel, en plus d’identifier de nouvelles façons dont l’entreprise devrait exploiter ses données.
Pour ce faire, vous devez comprendre comment le problème que vous résolvez peut avoir un impact sur l’entreprise. C’est pourquoi vous devez connaître le mode de fonctionnement des entreprises afin de pouvoir orienter vos efforts dans la bonne direction.
Compétences en matière de communication
Les entreprises à la recherche d’un solide spécialiste des données recherchent une personne capable de traduire clairement et couramment leurs conclusions techniques à une équipe non technique, comme les services marketing ou commerciaux. Un data scientist doit permettre à l’entreprise de prendre des décisions en lui fournissant des informations quantifiées, en plus de comprendre les besoins de ses collègues non techniques afin d’obtenir les données de manière appropriée. Consultez notre récente enquête flash pour plus d’informations sur les compétences en communication des professionnels de la quantification.
En plus de parler la même langue que celle que l’entreprise comprend, vous devez également communiquer en utilisant des récits de données. En tant que spécialiste des données, vous devez savoir comment créer un scénario autour des données pour qu’elles soient faciles à comprendre pour tout le monde. Par exemple, présenter un tableau de données n’est pas aussi efficace que de partager les informations tirées de ces données sous forme de récit. L’utilisation du récit vous aidera à communiquer correctement vos conclusions à vos employeurs.
Lorsque vous communiquez, faites attention aux résultats et aux valeurs qui sont intégrés dans les données que vous avez analysées. La plupart des propriétaires d’entreprises ne veulent pas savoir ce que vous avez analysé, ils sont intéressés par l’impact positif que cela peut avoir sur leur entreprise. Apprenez à vous concentrer sur la création de valeur et l’établissement de relations durables grâce à la communication.
Le travail d’équipe
Un spécialiste des données ne peut pas travailler seul. Vous devrez travailler avec des dirigeants d’entreprise pour élaborer des stratégies, avec des chefs de produits et des concepteurs pour créer de meilleurs produits, avec des spécialistes du marketing pour lancer des campagnes de conversion, avec des développeurs de logiciels clients et serveurs pour créer des pipelines de données et améliorer le flux de travail. Vous devrez littéralement travailler avec tous les membres de l’organisation, y compris vos clients.
Vous collaborerez essentiellement avec les membres de votre équipe pour développer des cas d’utilisation afin de connaître les objectifs commerciaux et les données qui seront nécessaires pour résoudre les problèmes. Vous devrez connaître la bonne approche pour traiter les cas d’utilisation, les données nécessaires pour résoudre le problème et la manière de traduire et de présenter le résultat en un texte facilement compréhensible par toutes les personnes concernées.
