Comment devenir data scientist ?
Un data scientist est un professionnel spécialisé dans l'analyse et l'interprétation des données. Ils utilisent leurs compétences pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs opérations. Que fait un data scientist et comment le devenir ?
C’est vrai qu’une excellente façon de se lancer dans la science des données est d’avoir fait des études supérieures en Mathématiques/statistiques ou l'informatique.
Mais, selon ma longue expérience en tant qu’enseignant universitaire, ces études ne sont pas suffisantes.
En effet, la stratégie d’enseignement supérieur est généralement focalisée sur la théorie (80% de théorie et 20% de pratique). Mais malheureusement, par contrainte de temps, parfois la proportion de pratique est quasiment nulle !
Bien que la théorie soit essentielle pour déchiffrer les facettes cachées des différentes techniques adoptées en data science et Machine Learning, il me parait que la pédagogie par projet reste la plus pertinente pour apprendre la data science (et dans ce cas on aura 80% de pratique et 20% de théorie) !
Que fait un data scientist ?
Les data scientists déterminent les questions (problématiques) que leur équipe devrait poser et déterminent comment répondre à ces questions à l'aide de données. Ils développent souvent des modèles prédictifs pour théoriser et prévoir.
Un data scientist peut effectuer les tâches quotidiennes suivantes :
- ·Étudier des ensembles de données de l’entreprise et trouvez des modèles et des tendances pour découvrir des informations
- ·Créer des algorithmes et des modèles de données pour prévoir les résultats
- · Utiliser des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour améliorer la qualité des données ou des offres de produits
- · Communiquer les recommandations aux autres équipes et aux cadres supérieurs
- · Déployer des outils de données tels que Python, R, SAS ou SQL dans l'analyse des données
Comment devenir data scientist ?
Devenir data scientist nécessite généralement une formation formelle. Voici quelques étapes à considérer.
Bien qu’il ne soit pas toujours nécessaire, aux yeux des employeurs, d’avoir un diplôme supérieur spécialisé en data science, des diplômes universitaires (en Mathématiques, statistiques et/ou informatiques) restent nécessaires pour justifier que vous avez le savoir-faire nécessaire pour entreprendre un travail en science des données.
Bien qu’actuellement les voies spécifiques pour devenir un data scientist sont très rares, voici quelques pistes qui mènent au métier de data scientist:
1. Faire des études scientifiques
Une excellente façon de se lancer dans la science des données est d’avoir une formation solide en Mathématiques/statistiques ou l'informatique. C'est l'un des critères les plus courants que les entreprises examinent pour embaucher des data scientists.
2. Apprendre les langages de programmation pertinents
Bien qu'une formation universitaire puisse vous donner une compréhension théorique du sujet, il est essentiel de se familiariser avec les langages de programmation pertinents tels que Python, R, SQL et SAS. Ce sont des langages essentiels lorsqu'il s'agit de travailler avec de grands ensembles de données. A mon avis, le langage Python gagne de plus en plus le terrain en science des données par rapport aux autres technologies. Ces compétences peuvent être acquises grâce à votre volonté d’apprendre, soit en suivant une formation formelle, soit en autonomie en choisissant des formations en ligne bien structurées et compètes.
3. Acquérir des compétences connexes
En plus de différentes langues, un Data Scientist doit également savoir travailler avec quelques outils de visualisation de données, comment gérer de grands ensembles de données, les nettoyer, les trier et les analyser. Et à ce propos, les bibliothèques open source Python comme Matplotlib et Seaborn sont largement utilisées pour produire de magnifiques visualisations.
4. Gagner en notoriété
- Après avoir acquis les compétences susmentionnées, vous pouvez suivre certains programmes de certification comme par exemple le certificat « science des données IBM » ou encore le certificat d’ingénierie des données offerte par IBM etc.
- - Une autre piste pour gagner en notoriété et la participation aux concours publiés en permanence sur certaines plateforme comme kaggle.
5. Stages
Les stages sont un excellent moyen de mettre un pied dans la porte des entreprises qui embauchent des data scientists. Recherchez des emplois qui incluent des mots-clés tels que « analyste de données », statisticien ou ingénieur de données. Les stages sont également un excellent moyen d'apprendre concrètement en quoi consiste exactement le travail.
5. Conclusion
Pratiquez ... pratiquez en réalisant beaucoup de projets réels pour devenir data scientist
