Si vous exercez le métier de data scientist, vous aurez à analyser au quotidien des données pertinentes en tenant compte des enjeux et des problématiques stratégiques de l’entreprise pour qui vous travaillez. Ensuite, à l’aide d’algorithmes, vous hiérarchisez ces données afin de les rendre exploitables. Après, vous les analyserez pour rechercher des leviers de croissance et de nouveaux axes d’optimisation, identifier les nouveaux usages et modes de fonctionnement ou mesurer le réel intérêt d’un projet. Mais avant de faire ce boulot, vous êtes tenu de suivre certaines formations afin d’en maîtriser les rouages. Découvrez comment devenir un data scientist.
La science des données est un domaine en pleine expansion qui offre de nombreuses opportunités de carrière. En tant que data scientist, vous pouvez exploiter le potentiel des données pour résoudre des problèmes complexes, prendre des décisions éclairées et apporter des changements significatifs dans divers domaines. Si vous êtes passionné par les chiffres, l’analyse et la résolution de problèmes, devenir data scientist pourrait être le choix de carrière idéal pour vous. Dans cet article, nous allons vous guider sur les étapes à suivre pour devenir data scientist, les compétences requises, les domaines d’application, les opportunités professionnelles et bien plus encore.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Avant de plonger dans les détails de la carrière de data scientist, il est important de comprendre ce qu’est réellement un data scientist. En termes simples, un data scientist est un professionnel qui extrait, analyse et interprète des données complexes pour en tirer des informations exploitables. Ils utilisent des compétences en mathématiques, en statistiques, en programmation et en visualisation des données pour résoudre des problèmes concrets et prendre des décisions éclairées.
La journée d’un data scientist
Des formations à suivre pour devenir data scientist
Vous ne serez apte à travailler en tant que data scientist qu’après avoir suivi une certaine formation. Par exemple, une formation de niveau Bac+5 en statistiques ou en mathématiques peut permettre d’exercer ce métier. Il en est de même d’un diplôme en ingénierie informatique et d’un mastère spécialisé en Big data.
Notez qu’un Cycle Bachelor in Artificial Intelligence & Business et un Cycle Mastère in Artificial Intelligence & Management sont proposés à l’IA School pour devenir data scientist. Ils permettent d’effectuer un parcours data scientist de Bac+5. Vous pouvez opter pour une formation en initiale ou en alternance de la 1ère à la 5e année. Ce parcours data scientist est proposé aux étudiants qui ont déjà des compétences en programmation et en mathématiques et dont le souhait est d’approfondir leurs connaissances en Machine Learning, R, Python et Deep Learning. À la fin, les apprenants doivent être capables de réaliser une analyse statistique sur une diversité de formats de données, de cartographier et de manipuler des données et de se servir des outils de gestion de projet IT pour leur mise en œuvre en entreprise.
Les compétences de bases requises pour devenir data scientist
Pour devenir un data scientist compétent, il est essentiel de développer certaines compétences clés. Voici quelques compétences importantes pour exceller dans ce domaine :
Compétences en mathématiques et en statistiques
Une compréhension solide des concepts mathématiques et statistiques est essentielle pour analyser les données, appliquer des modèles et des algorithmes, et interpréter les résultats. Des connaissances en probabilités, en calcul différentiel et intégral, en algèbre linéaire et en statistiques sont nécessaires pour effectuer des analyses avancées.
Compétences en programmation
La programmation est une compétence clé pour un data scientist. Vous devriez vous familiariser avec des langages de programmation tels que Python, R, et SQL. Ces langages vous permettront de manipuler et d’analyser des ensembles de données, de créer des modèles prédictifs, et d’automatiser des tâches.
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Compétences en visualisation des données
La capacité de visualiser les données de manière claire et compréhensible est importante pour communiquer efficacement les résultats de l’analyse. Les compétences en visualisation des données vous permettent de créer des graphiques, des tableaux de bord interactifs, et des représentations visuelles pour aider à la prise de décision.
Compétences en résolution de problèmes
En tant que data scientist, vous serez confronté à des problèmes complexes qui nécessitent une pensée analytique et une capacité à trouver des solutions créatives. La capacité de décomposer les problèmes en sous-problèmes, de poser des hypothèses et d’itérer sur les solutions est cruciale pour réussir dans ce domaine.
Compétences en communication
Un data scientist doit être capable de communiquer efficacement les résultats de l’analyse aux parties prenantes non techniques. La capacité d’expliquer des concepts complexes de manière claire et concise est essentielle pour influencer les décisions et les actions basées sur les données.
Les compétences techniques à avoir pour travailler en tant que data scientist
Pour être un bon data scientist, vous devez absolument avoir certaines compétences techniques. La formation suivie est censée vous permettre d’acquérir ces compétences. Voici un point des connaissances à disposer pour être un data scientist performant :
- Connaissances en statistiques : vous ne pourrez pas exercer convenablement le métier de data scientist si vous ne savez rien des notions relatives aux calculs statistiques. Car celles-ci sont importantes pour la détermination de la technique d’approche et d’analyse la plus indiquée pour chaque donnée.
- Connaissances des outils du Big data : c’est un impératif pour le data scientist de connaître les outils du Big data et savoir à quel moment les mettre en pratique. Il en existe plusieurs, notamment des outils analytiques comme SAS et R.
- Connaissances des langages de programmation : pour bien travailler, le data scientist doit maîtriser au moins un langage de programmation. Python est le plus employé. Mais il peut être remplacé par plusieurs autres, tels que Java, Pearl et Julia.
- Capacité d’analyse et de manipulation des données : un data scientist digne de ce nom est habile dans l’analyse et la manipulation des données. Il doit être capable de les nettoyer et de les transformer dans un format parfaitement adapté à l’analyse afin que de bons résultats en découlent.
- Connaissances en data visualization : le data scientist a l’obligation de maîtriser la data visualization qui consiste à mettre en avant les résultats de l’analyse de données sous la forme de graphiques ou de diagrammes. Ainsi, l’interprétation des résultats se fait plus facilement.
- Le Machine Learning : pour faire le job de data scientist, vous devez avoir des connaissances en Machine Learning. Vous serez ainsi à même de créer des modèles prédictifs et prédire les tendances futures en vous basant sur les données du passé.
- Le Deep Learning : le champ d’action du data scientist s’agrandit s’il a des connaissances en Deep Learning, une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Notez que celle-ci est à la base de plusieurs innovations récentes, telles que les véhicules autonomes.
Il existe pour cela de nombreuses formations à la data science telles que celle-ci : https://www.mype-consulting.com/formation-data-science
Étapes pour devenir data scientist
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Maintenant que vous avez une idée des compétences requises, voici les étapes à suivre pour devenir data scientist :
Étape 1 : Acquérir une solide formation en mathématiques et en statistiques
Pour bien comprendre les concepts de la science des données, il est essentiel d’avoir une base solide en mathématiques et en statistiques. Vous pouvez suivre des cours en ligne, obtenir un diplôme en mathématiques, en statistiques ou en informatique, ou suivre des programmes de formation spécialisés dans la science des données.
Étape 2 : Développer des compétences en programmation
La programmation est une compétence clé pour manipuler, analyser et visualiser les données. Apprenez les langages de programmation couramment utilisés tels que Python, R, et SQL. Pratiquez la résolution de problèmes en utilisant ces langages et travaillez sur des projets pratiques pour renforcer vos compétences.
Étape 3 : Se familiariser avec les outils et les technologies liés à la science des données
Il existe de nombreux outils et bibliothèques spécialisés dans la science des données. Familiarisez-vous avec des outils populaires tels que TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, et Tableau. Explorez également des concepts tels que l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage profond (deep learning), et la visualisation des données.
Étape 4 : Acquérir de l’expérience pratique
La pratique est essentielle pour développer vos compétences en science des données. Recherchez des opportunités de stage, de projets académiques ou d’entreprises pour travailler sur des problèmes réels et acquérir une expérience pratique. Contribuez à des projets open source, participez à des compétitions de science des données et créez votre propre portefeuille de projets.
Les domaines d’application de la science des données
La science des données trouve des applications dans de nombreux domaines, tels que :
- Finance : Prédiction des tendances du marché, détection de la fraude financière, gestion des risques.
- Santé : Analyse des données médicales, découverte de médicaments, personnalisation des traitements.
- Marketing : Analyse des données des clients, recommandations personnalisées, prévision des tendances du marché.
- Transport : Optimisation des itinéraires, prévision de la demande, analyse des données de localisation.
- Environnement : Modélisation climatique, prévision des catastrophes naturelles, gestion des ressources.
Les avantages d’une carrière de data scientist
Devenir data scientist présente de nombreux avantages :
- Rémunération attractive : Les data scientists sont très demandés et bénéficient de salaires compétitifs.
- Opportunités de carrière : La demande de data scientists est en constante augmentation, offrant ainsi de nombreuses opportunités de progression et de développement professionnel.
- Impact concret : En utilisant les données pour prendre des décisions éclairées, les data scientists peuvent apporter un réel changement et résoudre des problèmes importants.
- Apprentissage continu : La science des données est un domaine en constante évolution, offrant la possibilité d’apprendre et de se tenir à jour avec les dernières technologies et techniques.
Les opportunités professionnelles pour les data scientists
En tant que data scientist, vous pouvez trouver des opportunités professionnelles dans divers secteurs :
- Entreprises technologiques : Google, Amazon, Microsoft, etc.
- Entreprises de services financiers : Banques, compagnies d’assurance, fonds d’investissement.
- Sociétés de conseil en données : Entreprises spécialisées dans l’analyse des données et la consultation.
- Organisations gouvernementales : Agences gouvernementales, ministères, organismes de recherche.
- Startups : Les startups à forte croissance cherchent souvent à exploiter les données pour développer leur activité.
Les ressources pour se former en tant que data scientist
Il existe de nombreuses ressources en ligne pour vous former en tant que data scientist. Voici quelques-unes des meilleures ressources :
- Cours en ligne : Des plateformes telles que Coursera, edX, et Udemy proposent des cours spécialisés en science des données.
- Tutoriels et documentations : Les bibliothèques populaires comme NumPy, Pandas, et Scikit-learn offrent des tutoriels et des documentations détaillées pour vous aider à apprendre et à pratiquer.
- Livres spécialisés : Des livres tels que « Python for Data Analysis » de Wes McKinney et « The Elements of Statistical Learning » de Trevor Hastie, Robert Tibshirani, et Jerome Friedman sont d’excellentes ressources pour approfondir vos connaissances.
Les certifications en science des données
Les certifications en science des données peuvent renforcer votre CV et valider vos compétences. Voici quelques-unes des certifications les plus reconnues :
- Certified Analytics Professional (CAP) : Offert par l’INFORMS, cette certification reconnaît l’expertise en matière d’analyse des données et de prise de décision.
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate : Cette certification valide vos compétences en utilisant les services Azure pour implémenter et gérer des solutions d’apprentissage automatique.
- IBM Data Science Professional Certificate : Une certification délivrée par IBM qui couvre les compétences fondamentales en science des données.
Les communautés et les événements liés à la science des données
Il est important de se connecter avec d’autres professionnels de la science des données et de rester à jour avec les dernières tendances et les meilleures pratiques. Voici quelques communautés et événements majeurs dans le domaine :
- Kaggle : Une plateforme en ligne où vous pouvez participer à des compétitions de science des données, collaborer avec d’autres data scientists et accéder à des ensembles de données intéressants.
- Meetups et conférences : Rejoignez des groupes locaux de science des données ou assistez à des conférences telles que Data Science Salon, DataEngConf, et Strata Data Conference.
- Forums et réseaux sociaux : Participez à des forums en ligne comme Stack Overflow, Reddit, et LinkedIn pour poser des questions, partager des connaissances et établir des connexions.
Les tendances et les évolutions futures de la science des données
La science des données est un domaine en constante évolution. Voici quelques tendances et évolutions futures à surveiller :
- Intelligence artificielle (IA) : L’intégration de l’IA dans la science des données ouvre de nouvelles possibilités pour l’automatisation des tâches, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
- Éthique des données : Avec l’augmentation de l’utilisation des données, les questions d’éthique et de confidentialité deviennent de plus en plus importantes. Les data scientists doivent se préoccuper de la protection des données et de l’utilisation responsable des informations.
- Edge computing : L’analyse des données en temps réel sur les appareils et les capteurs (edge computing) gagne en popularité, ce qui permet des applications plus rapides et plus efficaces.
- Interprétabilité des modèles : Comprendre et expliquer les décisions prises par les modèles d’apprentissage automatique devient crucial. Les chercheurs travaillent sur des méthodes pour rendre les modèles plus interprétables.
Conseils pour réussir en tant que data scientist
Pour réussir en tant que data scientist, voici quelques conseils importants :
- Continuez à apprendre : La science des données est un domaine en constante évolution. Restez curieux, continuez à apprendre et à vous tenir à jour avec les dernières technologies et techniques.
- Pratiquez régulièrement : La pratique est essentielle pour développer vos compétences en science des données. Travaillez sur des projets pratiques, participez à des compétitions et créez votre propre portefeuille de projets.
- Collaborez avec d’autres data scientists : La collaboration avec d’autres professionnels peut vous aider à élargir vos connaissances, à résoudre des problèmes complexes et à partager des idées novatrices.
- Développez vos compétences en communication : La capacité de communiquer efficacement les résultats de l’analyse aux parties prenantes non techniques est essentielle. Travaillez sur vos compétences en communication pour devenir un data scientist complet.
Débouchés, évolution professionnelle et salaire du data scientist
Les débouchés du métier de data scientist sont nombreux. Cela se comprend puisque l’utilisation du Big data s’est démocratisée ces dernières années. En tant que data scientist, vous pourrez travailler pour le compte d’entreprise des domaines, entre autres, du commerce, de l’ingénierie, des assurances et des finances.
Sachez qu’une première expérience en data analyst est généralement exigée pour avoir accès au poste de data scientist. Il est bon de passer par des stages et par l’alternance pour l’obtention de son premier emploi.
Le data scientist peut évoluer professionnellement vers le poste de chargé de direction des systèmes d’information. Ses responsabilités seraient plus importantes.
Le salaire d’un data scientist est intéressant. En début de carrière, ce professionnel touche entre 3000 et 3700 euros bruts par mois.
Conclusion
Devenir data scientist est une carrière passionnante et gratifiante. En acquérant les compétences appropriées, en restant à jour avec les dernières tendances et en pratiquant régulièrement, vous pouvez vous lancer dans ce domaine en pleine croissance. Préparez-vous à explorer les données, à résoudre des problèmes complexes et à contribuer à la prise de décision basée sur les données.
FAQ
Quelle est la différence entre un data scientist et un analyste de données ?
Un data scientist se concentre sur l’analyse avancée des données, l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique et la résolution de problèmes complexes. Un analyste de données, quant à lui, se concentre davantage sur l’analyse descriptive des données, la génération de rapports et les visualisations.
Quelles sont les compétences techniques essentielles pour devenir data scientist ?
Les compétences techniques essentielles pour devenir data scientist comprennent la programmation (Python, R, SQL), les statistiques, l’analyse de données, l’apprentissage automatique, la visualisation des données et la manipulation de grandes quantités de données.
Quels sont les secteurs qui recrutent des data scientists ?
Les data scientists sont recherchés dans divers secteurs tels que la technologie, la finance, la santé, le marketing, le transport et l’environnement. Les entreprises de toutes tailles, des startups aux grandes entreprises, cherchent à exploiter les données pour prendre des décisions éclairées.
Quelle est la durée d’apprentissage pour devenir data scientist ?
La durée d’apprentissage pour devenir data scientist dépend de votre expérience et de votre engagement. En général, cela peut prendre plusieurs mois à plusieurs années pour acquérir les compétences nécessaires et devenir pleinement opérationnel en tant que data scientist.
Quels sont les outils couramment utilisés par les data scientists ?
Les data scientists utilisent souvent des outils tels que Python, R, SQL, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Tableau et d’autres bibliothèques spécialisées dans la science des données. Le choix des outils dépend des besoins spécifiques du projet et des préférences personnelles du data scientist.
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