En janvier de l’année dernière, le prestigieux portail de recherche d’emploi Glassdoor a sélectionné le poste de Data Scientist à la première place parmi les 25 meilleures offres d’emploi au monde. A travers cet article, vous découvrirez les compétences nécessaires pour exercer ce métier au cœur du Big Data.

Responsable de la gestion, de l’analyse et de l’utilisation d’énormes quantités de données dans l’entreprise, Data Scientist est l’évolution du Data Analyst à l’ère du Big Data. Selon une étude de Glassdoor, le salaire annuel moyen d’un Data Scientist est de 116 840 $.

Compte tenu de l’extrême spécialisation requise pour ce métier, les opportunités d’emploi sont nombreuses et dépassent largement le nombre de profils qualifiés. Fin janvier, Glassdoor comptait 1 736 offres d’emploi.

Sans aucun doute, le métier de Data Scientist est passionnant. Cependant, c’est aussi un poste à grande responsabilité, qui nécessite des prédispositions naturelles et une formation élevée. Voici les compétences essentielles pour espérer faire carrière dans ce domaine.

Comment devenir Data Scientist ? Formations et compétences requises

Comprendre les bases de la Data Science

Le Data Scientist doit absolument maîtriser les bases de la science des données. De nombreux débutants commettent l’erreur d’utiliser des méthodes d’apprentissage automatique sans comprendre les bases.

C’est une erreur. Un expert doit être capable de faire la distinction entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur, et de faire la distinction entre la science des données et l’intelligence d’affaires et l’ingénierie des données. Il doit également connaître les outils les plus couramment utilisés. Enfin, il sait faire la distinction entre les problèmes de régression et de classification, et les apprentissages supervisés et non supervisés.

Une formation en analyse de données

Aujourd’hui, 88% des analystes de données ont au moins une maîtrise et 46% d’entre eux ont un doctorat. Ce parcours pédagogique semble nécessaire pour développer le niveau de connaissances requis dans ce métier.

La plupart des spécialistes (32 %) ont de l’expérience en mathématiques et en statistique. 19% ont étudié l’informatique et 16% étaient des écoles d’ingénieurs.

S’inscrire au bootcamp Data Scientist permet aux jeunes diplômés, professionnels et personnes en reconversion de renforcer leurs compétences.

En fait, les bootcamps en science des données sont un moyen utile d’acquérir rapidement des compétences en science des données. Ce dernier se concentre sur les compétences commercialisables qui peuvent vous aider à décrocher rapidement des emplois de premier échelon.

Des connaissances en statistiques

Il est essentiel que le Data Scientist ait au moins une certaine compréhension du calcul statistique. Cette connaissance lui permettra de déterminer la bonne approche et la bonne technique d’analyse pour chaque donnée.

Les statistiques sont un concept de base pour créer des modèles de haute qualité, tout comme la grammaire est utilisée pour construire des phrases. Ils sont à la base de l’apprentissage automatique.

Idéalement, le professionnel devrait être familiarisé avec le concept de statistiques descriptives, y compris les moyennes, les médianes, la variance ou l’écart. Différentes distributions de probabilités, échantillons ou statistiques d’inférence sont quelques-uns des autres concepts à maîtriser.

Le Big Data

Big Data et Data Science sont deux concepts qu’il ne faut pas confondre, mais ils sont étroitement liés. En fait, la science des données est la clé pour manipuler et exploiter les mégadonnées.

De nos jours, nous générons chaque jour d’énormes quantités de données, notamment en raison du développement des réseaux, des réseaux sociaux et de l’Internet des objets. L’ère du Big Data a commencé et de nombreuses entreprises sont submergées par les données.

Le Data Scientist doit être capable de traiter et d’analyser de grands ensembles de données. Elle doit savoir utiliser les outils et les technologies pour faire face à ces volumes colossaux, qui introduisent de nouvelles contraintes de stockage et de traitement. Certains de ces outils incluent Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink et Hive.

La maîtrise des outils Big Data

En général, une connaissance approfondie d’au moins un outil analytique tel que SAS ou R est requise.Pour la science des données, R, un langage informatique historique et standardisé pour l’analyse et l’exploration de données, est principalement préféré.

4 – Les langages de programmation

Les postes de Data Scientist nécessitent la maîtrise d’au moins un langage de programmation. Le plus couramment utilisé est Python, mais il peut être remplacé par R, Java, Julia, Pearl ou C/C++.

Python est généralement préféré car il s’agit d’un langage à usage général avec de nombreuses bibliothèques dédiées à la science des données. R, quant à lui, est un langage d’analyse statistique et de visualisation de données. Julia combine le meilleur des deux mondes et se révèle plus rapide.

L’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs est à la source du machine learning, et les langages de programmation permettent de communiquer avec ces machines. Bien que vous n’ayez pas besoin d’être le meilleur programmeur au monde, un Data Scientist doit savoir comment les utiliser.

Savoir analyser et manipuler des données

Cela peut sembler évident, mais un Data Scientist doit être doué pour manipuler et analyser les données. La querelle de données implique de manipuler des données, de les nettoyer et de les transformer en un format adapté à l’analyse. Cette étape est nécessaire pour simplifier l’analyse des données et améliorer ses résultats.

D’autre part, l’analyse des données consiste à apprendre à partir des données. Nous utilisons Excel, SQL ou Pandas sur Python à cette fin. C’est le cœur du travail d’un data scientist, mais un data scientist va plus loin en utilisant l’apprentissage automatique.

La Data Visualization

La data visualisation consiste à présenter les résultats de l’analyse des données sous forme de graphiques, diagrammes ou autres schémas. Cela permet au public d’interpréter les résultats beaucoup plus facilement.

Il existe de nombreux outils pour accomplir cette tâche. Différents langages de programmation Data Science comme Python proposent différentes bibliothèques pour créer des graphiques avancés. Des logiciels spécialisés tels que Tableau peuvent également être mentionnés.

Le Machine Learning

L’apprentissage automatique est la compétence qui différencie vraiment un Data Scientist d’un Data Analyst. Il est utilisé pour créer des modèles prédictifs utilisant des données passées pour prédire les tendances futures.

Différents algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les modèles de régression linéaire et logistique, peuvent résoudre différents problèmes. Un Data Scientist doit connaître le code de chacun de ces nombreux algorithmes, mais surtout savoir comment ils fonctionnent.

De cette façon, il est en mesure de choisir le bon modèle en fonction des problèmes auxquels il doit faire face. Il peut également configurer des hyperparamètres et réduire le taux d’erreur de son modèle.

Le Deep Learning

Le Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels sont une sous-catégorie de l’intelligence artificielle sur laquelle reposent bon nombre des dernières innovations, telles que les véhicules autonomes et les vidéos DeepFake.

Le développement de cette branche de l’intelligence artificielle est lié aux progrès récents de la capacité de stockage et de la puissance de calcul. Le Data Scientist moderne doit avoir une idée dans ce domaine.

Pour maîtriser le Deep Learning, il est nécessaire de connaître un langage de programmation tel que Python, et de connaître l’algèbre et les mathématiques. Des bibliothèques comme TensorFlow, Keras et PyTorch sont également des outils essentiels.

La compréhension de l’algèbre linéaire et des fonctions de plusieurs variables

L’algèbre linéaire et les fonctions de plusieurs variables sont à la base de nombreux calculs statistiques et techniques d’apprentissage automatique. Même si elles sont implémentées avec R ou sklearn, certaines entreprises dont les produits basés sur les données peuvent choisir de développer leurs propres implémentations pour améliorer les algorithmes ou les performances prédictives.

L’utilisation d’Hadoop

Si certaines entreprises ne l’exigent pas, la maîtrise de la plateforme Hadoop est le plus souvent requise. De même, l’expérience des outils d’usinage Hive et Pig est un argument supplémentaire pour le recrutement. Les outils cloud comme Amazon S3 sont également importants.

La programmation en SQL

Les bases de données Hadoop et NoSQL se sont largement imposées dans le domaine du Big Data. Cependant, la plupart des recruteurs exigent que les candidats maîtrisent la programmation SQL pour pouvoir formuler et exécuter des requêtes. De plus, SQL devient le langage dominant du Big Data en 2016.

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La gestion de données non structurées

Pour devenir data scientist, savoir gérer les données non structurées issues des réseaux sociaux et même des flux vidéo ou audio est indispensable. Ces données sont le principal enjeu du Big Data.

Il est également important de savoir comment gérer les données présentant des imperfections, telles que des valeurs manquantes ou des chaînes de format incohérentes. Cette compétence est particulièrement importante dans les entreprises qui n’ont pas l’habitude d’analyser des données.

L’ingénierie logicielle

Dans une petite entreprise qui n’est pas habituée à la science des données, un Data Scientist doit avoir des compétences en génie logiciel. Cela lui permettra de prendre la responsabilité du développement d’un produit basé sur les données ou d’enregistrement de données.

Les compétences en génie logiciel sont essentielles pour un Data Scientist pour créer des modèles d’apprentissage automatique. Un professionnel doit connaître les bases du génie logiciel, comme le cycle de vie d’un projet logiciel.

La possibilité d’écrire du code propre et efficace est très utile et permet également de mieux collaborer avec les développeurs et le reste des équipes de l’entreprise. Une base solide est un atout précieux.

Le déploiement de modèle

Souvent négligé, le déploiement de modèles est une étape critique de l’apprentissage automatique. Il vise à permettre aux utilisateurs finaux d’utiliser le modèle sans avoir les compétences techniques d’un Data Scientist.

Généralement, cette tâche de déploiement et de mise en production de modèles est prise en charge par un ingénieur en apprentissage automatique, ce qui peut être considéré comme une évolution ou une spécialisation de l’apprentissage automatique. Un Data Scientist capable de mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique apporte une grande valeur à son entreprise.

La curiosité intellectuelle

La curiosité intellectuelle est essentielle pour découvrir les données les plus intéressantes et exploitables dans une quantité gigantesque de données. Pour être Data Scientist, vous devez être créatif et poser vos propres questions, pas seulement répondre à celles qui se présentent.

Le data scientist doit se demander ce qui cause l’événement et comment il se produit. Il doit s’interroger sur les conséquences possibles de tout changement. Poser constamment des questions est la «compétence non technique» la plus importante du Data Scientist.

C’est cette curiosité qui lui permettra d’atteindre le but ultime du projet Machine Learning et de justifier les résultats de son travail. Cela lui permettra également de se tenir au courant des évolutions dans le domaine de la Data Science et de continuer à apprendre jour après jour.

La narration

Les tableaux avec des données brutes ne plaisent à personne. Afin de télécharger et de partager les résultats de ses analyses de données, un Data Scientist doit être capable de raconter une histoire sous forme de visualisation de données.

Les diagrammes et les graphiques sont des présentations interactives, compréhensibles pour le cerveau humain de manière naturelle et intuitive. Le storytelling est l’une des principales fonctionnalités du Data Scientist.

La pensée structurée

Les meilleurs Data Scientist sont capables de décomposer un problème en plusieurs parties pour le résoudre plus efficacement. C’est ce qu’on appelle la pensée ordonnée.

C’est une caractéristique très importante pour aborder les problèmes de différents points de vue. Certaines personnes ont cette façon de penser innée, mais elle peut aussi se développer…

L’esprit d’un entrepreneur

Afin d’utiliser efficacement le Big Data d’une entreprise, il est nécessaire de comprendre les problèmes à résoudre et les nouvelles opportunités que les données peuvent offrir. Par conséquent, un Data Scientist doit comprendre le monde des affaires en général, et plus particulièrement l’industrie à laquelle il est associé.

Le sens de la communication

Le Data Scientist intégré dans l’entreprise doit absolument pouvoir communiquer ses découvertes techniques à d’autres collaborateurs, par exemple, aux pôles marketing ou commerciaux. Son rôle est d’aider les décideurs à prendre les bonnes décisions en leur fournissant les informations nécessaires.

Il doit également comprendre les problèmes des autres équipes et les aider à résoudre ces défis grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il est également important de disposer d’outils basiques de visualisation de données tels que ggplot ou d3.js.

En résumé, les compétences requises d’un Data Scientist sont nombreuses et spécifiques. Avant de décider de poursuivre une formation ou une carrière dans ce domaine, il est nécessaire de déterminer si vous avez un profil en science des données.

Quelles sont les meilleures formations françaises pour devenir Data Scientist ?

Il existe actuellement une quarantaine de formations de data scientists en France. Les études universitaires de master, master de spécialisation, master, troisième année de spécialisation et études MBA permettent d’accéder aux compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.

Ces formations peuvent être divisées en trois catégories principales. Tout d’abord, les formations proposées par les écoles d’ingénieurs ou les universités scientifiques. Ensai, Ensae, Polytechnique, Télécom ParisTech, Télécom Nancy, CY Tech (EISTI), Epita proposent un programme Data Science.

Les formations universitaires

Quant à la formation universitaire, Reims-Champagne-Ardenne propose un Master en Statistique pour l’Evaluation et la Prévision. Louis-Lumière Lyon-II propose le cursus M2 Data Mining et Business Intelligence et Big Data. L’Université Dauphine propose un Executive Master en Statistiques et Big Data. A l’UPMC, les étudiants peuvent obtenir un Master et un certificat Data Science.

MSc en informatique et données de Nantes, MSc en informatique de Nice-Sophia et MSc en Big Data et Data Mining de Paris-VIII. L’Université Paris-Saclay compte à elle seule 45 formations en Data Science : 12 Masters, 5 Certificats, 8 Spécialisations Ingénierie, 4 MBA, etc.

La deuxième catégorie est celle des écoles de gestion. Parmi les écoles proposant des spécialisations en master, master ou 3ème année figurent Télécom EM, Neoma, HEC, Audencia, Inseec, Ieseg, ECE, ESC Rennes et Essca, l’école de management du pôle Léonard-de-Vinci et l’Institut Internet et Multimédia.

La troisième catégorie est la formation conjointe en ingénierie et en gestion. L’Essec et Centrale-Supélec, l’EPSI et l’Esilv sont des exemples de prestataires de telles formations.

Les instituts de formation spécialisés

Enfin, il existe des organismes de formation spécialisés comme DataScientest. DataScientest, créé en 2015, est devenu un leader de la formation en science des données en France et l’un des principaux acteurs en Europe. Plus de 30 groupes du CAC 40 ont fait confiance à DataScientest pour reconvertir leurs collaborateurs en data scientists.

A partir de 8 mois, la formation est accessible aux particuliers au prix de 4 495 €. Le succès est au rendez-vous et plus d’une quinzaine de sessions sont proposées cette année en format intensif/bootcamp ou continu. Moyennant un supplément, la formation peut être co-certifiée par la Sorbonne.

Quel est le salaire d’un Data Scientist ? Y a t-il beaucoup d’offres d’emploi ?

En 2017, le Big Data devrait continuer à dominer le marché du travail américain. Encore une fois, Glassdoor place Data Scientist en tête de sa liste des 50 meilleures professions. Viennent ensuite les ingénieurs DevOps et les techniciens de données.

Le métier de Data Scientist est considéré comme le mieux payé, le plus gratifiant et le plus demandé. Le salaire moyen d’un Data Scientist américain est de 110 000 $. En France, le salaire d’un débutant se situe généralement entre 45 000 et 50 000 euros par an. De plus, malgré l’apparition de nombreuses formations, les entreprises peinent toujours à trouver des profils qualifiés.

Le métier de Data Scientist risque t-il de disparaître ?

Selon un rapport publié par Gartner Inc, d’ici 2020 plus de 40% des tâches effectuées par les Data Scientist seront automatisées. En conséquence, la productivité du Data Scientist augmentera de manière significative, tout comme l’utilisation des données et des outils. scientifiques citoyens des données.

Gartner définit les « analystes de données citoyens » comme des personnes qui créent ou génèrent des modèles à l’aide d’outils de diagnostic ou de prévision avancés, mais dont la fonction principale est en dehors du domaine des statistiques et de l’analyse. Ces personnes peuvent combler le fossé entre les outils d’analyse en libre-service utilisés par les entreprises et les techniques d’analyse avancées utilisées par Data Scientist. Il est désormais possible d’effectuer des analyses avancées sans avoir besoin de compétences avancées.

La science des données est désormais un atout convoité pour la plupart des entreprises, et les fournisseurs de plates-formes logicielles de données ou d’analyse recherchent donc une simplification en automatisant diverses tâches telles que l’intégration de données et la création de modèles. Malgré tout, il est peu probable que le métier de Data Scientist soit remplacé par l’intelligence artificielle.