5 Compétences Indispensables pour devenir Data Scientist en 2019

    La Data Science (science des données) est sans doute la carrière la plus révolutionnaire du 21ème siècle. Dans le monde de la haute technologie aujourd’hui, tout le monde se pose des questions pressantes auxquelles le «Big Data» doit répondre. Il existe une quantité infinie d’informations qui peuvent être triées, interprétées et utilisées à des fins très diverses. Trouver les bonnes réponses peut toutefois constituer un défi de taille. Les Data Scientists sont des scientifiques embauché pour relever ce défi. Mais alors quelles sont les compétences du Data Scientist ?

    Parce qu’il y a tout simplement trop d’informations à traiter et à utiliser par une personne moyenne, les Data Scientists ont des compétences pour rassembler, organiser et analyser des données, aidant ainsi des personnes de tous les horizons de l’industrie et de tous les segments de la population.

    Les compétences INDISPENSABLE que chaque Data Scientist doit avoir sont les suivantes : 

    1. Formation :

    Une formation scientifique de haut niveau est importante pour faire carrière dans la Data Science

    Université

    Les Data Scientist sont hautement qualifiés – 88% ont au moins un master et 46% sont titulaires d’un doctorat – et bien qu’il y ait des exceptions notables, une formation très poussée est généralement nécessaire pour développer les connaissances nécessaires pour devenir Data Scientist. Pour devenir Data Scientist, vous pouvez obtenir un master en informatique, en mathématiques, en statistique ou en sciences physiques. Les domaines d’études les plus courants sont les mathématiques et la statistique (32%), suivis par l’informatique (19%) et les autres filières scientifiques(16%).

    Un diplôme dans l’une de ces filières vous donnera les compétences dont vous avez besoin pour traiter et analyser des données volumineuses.

    Après votre programme d’études, vous n’avez pas encore terminé. La vérité est que la plupart des Data Scientist possèdent un master ou un doctorat et entreprennent également une formation en ligne pour acquérir une compétence particulière telle que l’utilisation de Hadoop ou Big Data. Les compétences que vous avez acquises pendant votre cursus 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 créant une application ou en explorant l’analyse de données pour vous permettre d’en apprendre davantage.

     

    2. Programmation R

    R est un langage de programmation destiné principalement aux scientifiques. Il est très utilisé en Data Science.

    Langage R

    Connaissance approfondie d’au moins un des outils d’analyse. Pour la Data Science, R est généralement préféré. R est spécialement conçu pour les besoins en science des données. Vous pouvez utiliser R pour résoudre tout problème rencontré en informatique. En fait, 43% des spécialistes des données utilisent R pour résoudre des problèmes statistiques. Ce qui fait de R une des plus importantes compétences du Data Scientist. Cependant, R a une courbe d’apprentissage abrupte.

    Il est difficile d’apprendre surtout si vous maîtrisez déjà un langage de programmation. Néanmoins, il existe d’excellentes ressources sur Internet pour vous aider à démarrer avec R. Vous pouvez suivre la formation en vidéos Gratuite que j’ai préparé : R Pour La Data Science

     

    3. Python

    Python est un langage de programmation très puissant. Il est très utilisé en Data Science.

    Langage Python

    Python est le langage de codage le plus courant que je considère généralement nécessaire pour être Data Scientist.

    Python est un excellent langage de programmation pour les scientifiques. C’est pourquoi la majorité des Data Scientist utilise Python comme principal langage de programmation.

    En raison de sa polyvalence, vous pouvez utiliser Python pour presque toutes les étapes impliquées dans les processus de science des données. Cela peut prendre différents formats de données et vous pouvez facilement importer des tables SQL dans votre code. Il vous permet de créer des jeux de données et vous pouvez trouver littéralement tout type de jeu de données dont vous avez besoin sur Google. Python est donc, sans aucun doute, une des plus importantes compétences du Data Scientist.

     

    4. Base de données SQL

    SQL est langage qui permet d'interroger des bases de données relationnelles.

    SQL

    Même si NoSQL et Hadoop sont devenus un composant important de la Data Science, il est toujours indispensable qu’un Data Scientist doit être capable d’écrire et d’exécuter des requêtes complexes en SQL.

    SQL 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 exécuter des fonctions d’analyse et à transformer les structures de base de données.

    En effet, SQL est spécialement conçu pour vous aider à accéder aux données, à les communiquer et à les utiliser. Il vous donne une idée lorsque vous l’utilisez pour interroger une base de données. Il contient des commandes concises qui peuvent vous aider à gagner du temps et à réduire le temps nécessaire à la programmation pour effectuer des requêtes difficiles. L’apprentissage de SQL vous aidera à mieux comprendre les bases de données relationnelles et à améliorer votre profil en tant que Data Scientist.

    5. Machine Learning et IA.

    Machine Learning ou Apprentissage automatique  est l'une des compétences clés pour les data scientists

    Machine Learning

    Un grand nombre de Data Scientists ne maîtrisent pas les domaines et les techniques du Machine Learning. Cela inclut les réseaux de neurones, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par opposition, etc. Si vous souhaitez vous démarquer des autres spécialistes des 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 basés sur la prédiction des principaux résultats organisationnels.

    La Data Science nécessite l’application de compétences dans différents domaines de l’apprentissage automatique. Dans l’une de ses enquêtes, Kaggle a révélé qu’un faible pourcentage de professionnels des données maîtrisaient des compétences avancées en apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, l’apprentissage automatique non supervisé, les séries temporelles, le traitement du langage naturel, la détection des valeurs aberrantes, la vision par ordinateur, les moteurs de recommandation, la survie. analyse, apprentissage par renforcement et apprentissage par l’adversaire.

     

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