Devenir un Data Scientist : 6 compétences nécessaires

« Je vois la science des données comme l’intersection entre les statistiques et l’informatique », dit Sophie, une responsable du développement des programmes d’études ici à PlanetWebGL. « Les gens utilisent des données et essaient d’apprendre à partir de celles-ci depuis très longtemps ». Et comme les ordinateurs sont devenus plus puissants et que les gens se sont tournés vers les algorithmes pour les aider à comprendre les données, le domaine de la science des données a émergé.

Dans son travail ici à PlanetWebGL, Sophie se concentre sur notre programme de sciences des données. « J’essaie de déterminer les compétences requises par les différentes industries afin que les gens puissent venir à la PlanetWebGL et acquérir les compétences dont ils ont besoin ».

Elle note que le rôle d’un Data Scientist peut varier selon les entreprises. Certains spécialistes des données se concentrent principalement sur la compréhension et la description du comportement des consommateurs en utilisant des résumés statistiques et des visualisations de données. D’autres passent la majorité de leur temps à construire et à affiner des modèles prédictifs pour résoudre toutes sortes de problèmes intéressants. De nombreux scientifiques collaborent également avec les départements de leur entreprise pour aider leurs collègues à effectuer leur travail plus efficacement.

Compétences des scientifiques en matière de données

Si vous êtes intéressé par une carrière dans les sciences des données, vous vous demandez probablement quelles sont les compétences dont vous avez besoin pour exceller. Pour commencer, vous voudrez avoir une bonne compréhension des statistiques, des probabilités et de la programmation. Mais comment cela se traduit-il dans votre travail quotidien ?

Sophie partage ce point de vue : « Il y a beaucoup de compétences différentes parce qu’il y a beaucoup d’étapes différentes pour travailler avec des données ». Dans cet article, nous allons approfondir certaines des compétences spécifiques que vous utiliserez dans votre travail de Data Scientist.

1. Collecte de données

En tant que Data Scientist, une grande partie de votre travail consiste à collecter des données – après tout, vous ne pouvez pas utiliser de données si vous n’en avez pas ! Les spécialistes des données obtiennent des données de différentes manières. Ils peuvent notamment utiliser le grattage Web, utiliser des commandes SQL pour extraire des données d’une base de données ou utiliser une API.

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il peut être long de trouver et d’extraire manuellement les données qui vous intéressent. C’est pourquoi les scientifiques s’appuient sur des outils comme SQL pour obtenir les données dont ils ont besoin dans un format qu’ils peuvent utiliser.

2. Exploration des données

Une fois les données recueillies, il est temps de commencer à explorer. Un spécialiste des données peut effectuer des analyses exploratoires pour repérer les valeurs aberrantes, tester la validité de leurs hypothèses et inspecter visuellement les données à l’aide de tableaux et de graphiques. Cela peut être fait en utilisant un langage de programmation comme R ou Python.

Pour explorer efficacement vos données, dit Sophie, « vous devez connaître les différents types de résumés numériques et visuels et comprendre lesquels sont les plus appropriés pour les données dont vous disposez ».

3. Nettoyage et préparation des données

« Une grande partie du travail consiste généralement à nettoyer les données et à les préparer pour en faire quelque chose », explique Sophie. Il s’agit notamment de rechercher les données manquantes et de traiter les données aberrantes, qui peuvent donner des résultats inexacts si elles ne sont pas traitées.

La préparation des données prend souvent beaucoup de temps pour les chercheurs, car ils doivent trouver et corriger les erreurs, choisir et transformer les caractéristiques qui sont pertinentes pour le problème sur lequel ils travaillent, et remodeler ou fusionner plusieurs sources de données. Si vous envisagez de devenir un spécialiste des données, il est donc important de comprendre que cela représente une grande partie du travail.

4. Poser les bonnes questions

Selon Sophie, « un spécialiste des données doit réfléchir aux types de questions auxquelles il peut répondre avec des données et aux types de données qu’il doit collecter pour répondre à ces questions ». C’est pourquoi, dans le domaine de la science des données, la curiosité est un trait important.

Les spécialistes des données doivent définir leurs objectifs pour avoir une vue d’ensemble de la conduite d’une étude. Pour ce faire, ils doivent identifier un problème et tenter d’y répondre. La partie délicate consiste à déterminer quelles sont les bonnes questions à poser.

5. Analyser les données et construire des modèles

Une fois que le chercheur a identifié sa question ou son objectif et qu’il a recueilli et nettoyé ses données, l’étape suivante de l’exploration des données est souvent la construction d’un modèle et/ou la vérification d’une hypothèse.

Ce processus varie beaucoup en fonction de la question ou de l’objectif final du chercheur. Par exemple, si un spécialiste des données tente de construire un modèle pour prédire si un courriel est un spam ou non, le processus de construction du modèle peut inclure l’ajustement de différents types de modèles, l’expérimentation de paramètres de réglage, ou même la collecte et la transformation des données une fois de plus !

6. Communication

Enfin et surtout, la communication est essentielle dans le domaine de la science des données. « Je pense qu’il est vraiment important que les scientifiques des données soient de bons communicateurs », déclare Sophie. « Les scientifiques doivent savoir comment distiller leurs découvertes pour en tirer des enseignements utiles.

Dans un contexte commercial, les scientifiques partagent souvent des données avec les décideurs, les cadres et les équipes de direction afin de fournir des informations qui éclairent les décisions commerciales. Comme ces parties prenantes ne sont pas souvent issues du monde des données, les données doivent être distillées et présentées de façon à être facilement compréhensibles.

Développez vos compétences

Si le grattage, l’analyse et la modélisation des données vous semblent être le métier de vos rêves, une carrière dans les sciences des données est peut-être faite pour vous ! Notre parcours professionnel de Data Scientist est conçu pour vous donner toutes les compétences dont vous avez besoin pour démarrer. Pour en savoir plus et commencer, cliquez ici.

Soyez le premier à commenter

Poster un Commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée.


*