La data Science

    Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

    Devenir Data Scientist varie selon les secteurs, mais il existe des compétences et une formation communes qui vous donneront le coup de pouce nécessaire pour démarrer votre carrière dans le domaine des Data Science.

    Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

    Les Data Scientists  sont chargés de découvrir des informations à partir de quantités massives de données structurées et non structurées pour aider à définir ou à répondre aux besoins et objectifs spécifiques de l’entreprise. Le métier de Data Scientist devient de plus en plus important, car les entreprises ont de plus en plus recours à l’analyse de données pour orienter leurs prises de décision et s’appuient sur l’automatisation et l’apprentissage automatique (Machine Learning) en tant que composantes essentielles de leurs stratégies informatiques.

    Le métier du Data Scientist

    L’objectif principal du Data Scientist est d’organiser et d’analyser de grandes quantités de données, en utilisant souvent un logiciel spécialement conçu pour cette tâche. Les résultats finaux de l’analyse d’un expert en données doivent être assez faciles à comprendre pour tous les acteurs investis.

    L’approche du Data Scientist en matière d’analyse de données dépend de son secteur d’activité et des besoins spécifiques de l’entreprise ou du service pour lequel il travaille. Avant qu’un Data Scientist puisse trouver un sens aux données structurées ou non structurées, les chefs d’entreprise et les directeurs de département doivent communiquer ce qu’ils cherchent. En tant que tel, le Data Scientist doit avoir suffisamment d’expertise dans le domaine métier pour traduire les objectifs de l’entreprise ou du service en produits livrables basés sur des données tels que des moteurs de prédiction, une analyse de détection de modèle, des algorithmes d’optimisation, etc.

    C’est un métier qui prend de l’ampleur – selon Indeed, les offres d’emploi pour les Data Scientists ont augmenté de 75% de janvier 2015 à janvier 2018.

    Les Responsabilités du Data Scientist 

    La principale responsabilité du data scientist est l’analyse des données, processus qui commence par la collecte des données et se termine par les décisions prises sur la base des résultats finaux de l’analyse des données.

    Les données analysées par les Data Scientists, souvent appelées mégadonnées, proviennent d’un certain nombre de sources. Deux types de données sont regroupées dans le Big Data: les données structurées et les données non structurées. Les données structurées sont organisées, généralement en catégories, ce qui facilite le tri, la lecture et l’organisation automatique sur ordinateur. Cela inclut les données collectées par les services, les produits et les appareils électroniques, mais rarement les données collectées à partir de données humaines. Les données de trafic sur le site Web, les chiffres des ventes, les comptes bancaires ou les coordonnées GPS collectées par votre smartphone – il s’agit de formes de données structurées.

    Les données non structurées, la forme de big data qui connaît la croissance la plus rapide, sont plus susceptibles de provenir d’apports humains – critiques de clients, courriels, vidéos, publications sur les réseaux sociaux, etc. Ces données sont généralement plus difficiles à trier et moins efficaces à gérer avec la technologie. Comme elles ne sont pas rationalisées, la gestion de données non structurées peut nécessiter un investissement important. Les entreprises utilisent généralement des mots-clés pour interpréter les données non structurées afin d’extraire des données pertinentes à l’aide de termes interrogeables.

    En règle générale, les entreprises font appel à des Data Scientists pour gérer ces données non structurées, tandis que les autres membres du personnel informatique sont responsables de la gestion et de la maintenance des données structurées. Oui, les Data Scientists traiteront probablement beaucoup de données structurées au cours de leur carrière, mais les entreprises souhaitent de plus en plus exploiter des données non structurées au service de leurs objectifs de revenus, rendant les approches de données non structurées essentielles au rôle du scientifique de données.

    Compétences du Data Scientist 

    • Programmation: la plus fondamentale des compétences d’un scientifique des données, notant que cela ajoute de la valeur aux compétences en science des données. La programmation améliore vos compétences en statistiques, vous aide à «analyser de grands ensembles de données» et vous permet de créer vos propres outils.
    • Analyse quantitative: une compétence importante pour l’analyse de grands ensembles de données. L’analyse quantitative améliorera votre capacité à exécuter des analyses expérimentales, à mettre à l’échelle votre stratégie de données et à vous aider à mettre en œuvre l’apprentissage automatique.
    • Communication: Peut-être les compétences non techniques les plus importantes dans tous les secteurs d’activité, de solides compétences en communication vous aideront à exploiter toutes les compétences énumérées précédemment.
    • Travail d’équipe: tout comme la communication, le travail d’équipe est essentiel au succès d’une carrière dans le domaine des données. Cela nécessite d’être désintéressé, d’accepter les commentaires et de partager vos connaissances avec votre équipe.

    Voir les 5 Compétences Indispensables pour devenir Data Scientist

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