En janvier dernier, le célèbre site de recherche d’emploi Glassdoor classait le travail des data scientists au premier rang des 25 meilleurs emplois au monde. Découvrez dans cet article les compétences nécessaires pour exercer ce métier au cœur du Big Data.

Le data scientist, qui est responsable de la gestion, de l’analyse et de l’utilisation de données massives au sein d’une organisation, est l’évolution de l’analyste de données à l’ère du big data. Selon l’étude menée par Glassdoor, le salaire annuel médian d’un data scientist est de 116 840 $.

Compte tenu de l’extrême spécialisation requise pour exercer ce métier, les opportunités de recrutement sont nombreuses et l’emportent largement sur la multitude de profils qualifiés. Fin janvier, Glassdoor avait 1 736 offres d’emploi.

Sans aucun doute, le métier de data scientist est fascinant. Mais c’est aussi un poste à responsabilité qui demande un talent naturel et un haut niveau d’études. 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

Un data scientist doit maîtriser les bases de la data science. De nombreux débutants commettent l’erreur d’appliquer des méthodes d’apprentissage automatique sans en comprendre les bases.

C’est une erreur. L’expert doit être capable de faire la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur et de faire la distinction entre la science des données et l’analyse commerciale et l’ingénierie des données. Il doit également connaître les outils les plus couramment utilisés. Enfin, il sait distinguer les problèmes de régression et de classification ainsi que les apprentissages supervisés et non supervisés.

Une formation en analyse de données

Actuellement, 88% des data scientists ont au moins un master et 46% d’entre eux ont un doctorat. Ce parcours pédagogique semble nécessaire pour développer le niveau de connaissances requis pour ce métier.

La majorité des professionnels (32 %) ont une formation en mathématiques et en statistique. 19% ont étudié l’informatique et 16% sont issus d’écoles d’ingénieurs.

S’inscrire à un bootcamp data scientist permet aux diplômés, aux professionnels et à ceux en phase de reconversion de renforcer leurs compétences.

En fait, les camps d’entraînement 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 aider à décrocher rapidement un emploi de débutant en tant que data scientist.

Des connaissances en statistiques

Il est essentiel pour un data scientist d’avoir au moins quelques connaissances en calculs statistiques. Cette connaissance lui permet de déterminer le bon plan d’action et la bonne technique d’analyse pour chaque donnée.

Les statistiques sont un concept essentiel 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, l’homme du métier devrait être familiarisé avec le concept de statistiques descriptives, y compris la moyenne, les médianes, la variance ou l’écart. Diverses distributions de probabilité, échantillonnage ou statistiques inférentielles sont quelques-uns des autres concepts à maîtriser.

Le Big Data

Big data et science des données sont deux termes qu’il ne faut pas confondre, mais qui sont étroitement liés. En fait, la science des données est essentielle pour manipuler et utiliser les mégadonnées.

Aujourd’hui, nous générons d’énormes quantités de données chaque jour, en particulier après l’avènement d’Internet, des réseaux sociaux et de l’IoT. L’ère du big data a commencé et de nombreuses entreprises sont submergées de données.

Un data scientist doit être capable de traiter et d’analyser le big data. Il doit savoir utiliser les outils et la technologie pour faire face à ces volumes colossaux qui amènent de nouvelles contraintes en termes de stockage et de traitement. Certains de ces outils incluent Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink et Hive.

La maîtrise des outils Big Data

Une connaissance approfondie d’au moins un outil d’analyse tel que SAS ou R est généralement requise. La principale préférence pour la science des données est R, le langage informatique historique et standardisé pour l’analyse et l’exploration des données.

4 – Les langages de programmation

Les postes de Data Scientist nécessitent la connaissance d’au moins un langage de programmation. Python est le plus couramment utilisé, mais R, Java, Julia, Pearl ou C/C++ peuvent être remplacés.

En général, Python est préféré car il s’agit d’un langage à usage général avec de nombreuses bibliothèques pour la science des données. R, quant à lui, est un langage dédié à l’analyse statistique et à la 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 l’origine de l’essor du machine learning, et les langages de programmation permettent de communiquer avec ces machines. Bien qu’il ne soit pas nécessaire de devenir le meilleur programmeur du monde, un data scientist doit savoir les utiliser.

Savoir analyser et manipuler des données

Cela peut sembler évident, mais un data scientist doit être extrêmement doué pour manipuler et analyser les données. Le traitement des données implique la manipulation, le nettoyage et la conversion des données dans un format adapté à l’analyse. Cette étape est nécessaire pour simplifier l’analyse des données et améliorer ses résultats.

L’analyse des données, quant à elle, consiste à apprendre à partir des données. Nous utilisons Excel, SQL ou Pandas sur Python pour cela. C’est au cœur du travail d’un analyste de données, mais celui d’un data scientist va plus loin en utilisant l’apprentissage automatique.

La Data Visualization

La visualisation des données consiste à présenter les résultats de l’analyse des données sous forme de graphiques, tableaux 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 de science des données comme Python fournissent différentes bibliothèques pour créer des graphiques avancés. On peut aussi citer des logiciels spécialisés comme Tableau.

Le Machine Learning

L’apprentissage automatique est la compétence qui sépare vraiment le data scientist de l’analyste de données. Il est utilisé pour créer des modèles prédictifs qui utilisent des données passées pour prédire les tendances futures.

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

De cette façon, il est en mesure de sélectionner le bon modèle en fonction du problème. Il peut également configurer les hyperparamètres et réduire le taux d’erreur de son modèle.

Le Deep Learning

L’apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones artificiels sont une sous-catégorie de l’intelligence artificielle sur laquelle reposent de nombreuses innovations récentes telles que les véhicules autonomes ou les vidéos deepfake.

L’essor de cette branche de l’IA est lié aux progrès récents des capacités de stockage et de calcul. Un data scientist moderne doit avoir une idée dans ce domaine.

La maîtrise du deep learning nécessite l’utilisation d’un langage de programmation tel que Python et des connaissances en algèbre et en mathématiques. Les bibliothèques comme TensorFlow, Keras et PyTorch sont également des outils importants.

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

L’algèbre linéaire et les fonctions multivariables constituent la base de nombreuses techniques de calcul statistique et d’apprentissage automatique. Même avec une implémentation utilisant R ou sklearn, certaines entreprises dont les produits sont axés sur les données peuvent choisir de développer leurs propres implémentations pour améliorer leurs algorithmes ou leurs performances prédictives.

L’utilisation d’Hadoop

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

La programmation en SQL

Les bases de données Hadoop et NoSQL se sont largement établies dans l’espace Big Data. Cependant, la plupart des recruteurs exigent que les candidats maîtrisent la programmation SQL pour formuler et exécuter des requêtes. De plus, en 2016, SQL tend à devenir le langage dominant du big data.

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La gestion de données non structurées

Pour devenir data scientist, il est important de savoir gérer des données non structurées issues des réseaux sociaux ou encore des flux vidéo ou audio. Ces données sont le plus grand défi 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 capacité est particulièrement importante dans les entreprises qui n’ont pas l’habitude d’analyser des données.

L’ingénierie logicielle

Dans une petite entreprise peu familiarisée avec la science des données, un data scientist doit avoir des compétences en génie logiciel. Ceux-ci lui permettent de prendre en charge le développement d’un produit basé sur les données ou l’enregistrement de données.

Les compétences en génie logiciel sont essentielles pour que le scientifique des données puisse créer des modèles d’apprentissage automatique. Le professionnel doit connaître les bases du génie logiciel comme le cycle de vie d’un projet de développement.

Savoir écrire du code propre et efficace est très utile et permet également de mieux travailler avec les développeurs et les autres 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. L’objectif est de permettre aux utilisateurs finaux d’utiliser le modèle sans avoir de compétences techniques en data scientist.

Généralement, cette tâche de déploiement des modèles et de leur mise en production est effectuée par l’ingénieur en apprentissage automatique, ce qui peut être considéré comme une évolution ou une spécialisation de l’apprentissage automatique. Le data scientist qui peut utiliser des modèles de machine learning apporte une immense valeur ajoutée 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. Afin de mener à bien le travail du data scientist, il faut être créatif et poser ses propres questions au lieu de se contenter de répondre à celles qui se posent.

Le data scientist doit se demander ce qui cause un événement et comment il se produit. Il doit s’interroger sur les conséquences possibles de tout changement. Le questionnement constant 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 d’apprentissage automatique et de justifier les résultats de son travail. Cela lui permettra également de se tenir au courant des développements dans le domaine de la science des données et de continuer à apprendre jour après jour.

La narration

Les tableaux de données brutes ne plaisent à personne. Afin de transmettre et de partager les résultats de leurs 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 qui peuvent être comprises par le cerveau humain de manière naturelle et intuitive. Le storytelling est l’une des principales qualités du data scientist.

La pensée structurée

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

C’est une propriété très importante pour aborder les problèmes sous différents angles. Certains naissent avec cet état d’esprit, mais il peut aussi se développer…

L’esprit d’un entrepreneur

Afin de tirer parti avec succès du big data d’une entreprise, il est nécessaire de comprendre les problèmes à résoudre et les nouvelles possibilités que les données peuvent offrir. Pour cette raison, le data scientist doit comprendre le monde des affaires en général et l’industrie à laquelle il appartient en particulier.

Le sens de la communication

Intégré à l’entreprise, le data scientist doit pouvoir transmettre ses connaissances techniques à d’autres collaborateurs, par exemple des pôles marketing ou commerciaux. Son travail consiste à 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. Il est également important de maîtriser les outils 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 vous décider pour un apprentissage ou une carrière dans ce domaine, vous devez préciser si vous avez le profil d’un data scientist ou non.

Quelles sont les meilleures formations françaises pour devenir Data Scientist ?

Il existe actuellement en France une quarantaine de formations de data scientists. Masters universitaires, masters de spécialité, masters of science, spécialisations 3e année et 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 de sciences naturelles. L’Ensai, l’Ensae, Polytechnique, Télécom ParisTech, Télécom Nancy, CY Tech (EISTI), l’Epita proposent toutes un programme Data Science.

Les formations universitaires

En matière de formation universitaire, Reims-Champagne-Ardenne propose un Master en Statistique pour l’Evaluation et la Prévision. Louis-Lumière Lyon-II propose un M2 en Data Mining et une formation Business Intelligence et Big Data. L’Université Dauphine propose un Executive Master en Statistique et Big Data. A l’UPMC, les étudiants peuvent obtenir un master et un certificat en science des données.

Un Master en Informatique et Data de Nantes, un Master en Data Science de Nice-Sophia et un Master en Big Data et Data Mining de Paris-VIII. L’Université Paris-Saclay regroupe à elle seule 45 formations en science des données : 12 masters, 5 certificats, 8 spécialités d’ingénieurs, 4 MBA, etc.

La seconde catégorie est celle des écoles de management. Parmi les écoles proposant des MS, des MSc ou des spécialisations de troisième année figurent Télécom EM, Neoma, HEC, Audencia, l’Inseec, l’Ieseg, l’ECE, l’ESC Rennes et l’Essca, l’Ecole de Management du Pôle Léonard de Vinci et l’Institut Internet et multimédia.

La troisième catégorie est la formation conjointe en gestion d’ingénieurs. Parmi les établissements qui proposent de telles formations, on peut citer les exemples de l’Essec et Centrale-Supélec, l’EPSI et l’Esilv.

Les instituts de formation spécialisés

Enfin, il existe également des organismes de formation spécialisés comme DataScientest. Créé en 2015, DataScientest s’est imposé comme l’un des principaux prestataires de formation en science des données en France et un acteur incontournable en Europe. Plus de 30 groupes du CAC 40 font confiance à DataScientest pour reconvertir leurs collaborateurs en data scientists.

La formation est ouverte aux particuliers depuis 8 mois au prix de 4495€. Le succès est au rendez-vous et cette année plus d’une quinzaine de sessions seront proposées 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 ?

Le Big Data devrait également dominer le marché du travail américain en 2017. Encore une fois, Glassdoor place les scientifiques des données en tête de sa liste des 50 meilleurs emplois. Viennent ensuite les ingénieurs DevOps et les techniciens data.

La profession de data scientist est considérée comme la plus rémunératrice, la plus satisfaisante et la plus désirable. 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 ont encore du mal à trouver des profils suffisamment 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 un data scientist seront automatisées. Scientifiques citoyens des données ».

Gartner définit les « scientifiques citoyens des données » comme des personnes qui créent ou génèrent des modèles à l’aide d’outils de diagnostic ou de prédiction avancés, mais dont la fonction principale est en dehors 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 des data scientists. Il est désormais possible d’effectuer des analyses avancées sans nécessiter de connaissances avancées.

La science des données est aujourd’hui un produit convoité pour la plupart des organisations et, par conséquent, les fournisseurs de plates-formes logicielles de données ou d’analyse cherchent à simplifier 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.