Les compétences requises pour être Data Scientist

À l’ère du web 3.0, la data science revêt une importance capitale dans le développement et la prise des décisions des entreprises. En conséquence, la demande en data scientist ne cesse de croître. D’après Glassdoor, fin mai, on dénombrait 3742 offres d’emplois.

À n’en point douter, ce métier fait partie des professions les plus plébiscitées. Cependant, c’est aussi un poste qui nécessite certaines prédispositions naturelles et diverses compétences dans plusieurs domaines. On fait le point dans cet article.

La programmation, l’indispensable pour être data scientist

À l’évidence, c’est la première aptitude à avoir pour être un data scientist. Pour cause, ce métier exige de comprendre le fonctionnement interne des systèmes d’analyse et de traitement de données. Pour y arriver, vous devez absolument avoir des compétences en programmation.

Cela vous permettra :

• de savoir manier les programmes qui permettent d’analyser, de traiter et de visualiser les données ;
• d’écrire des algorithmes capables d’effectuer une analyse syntaxique des informations ;
• ainsi que de les rassembler et de les préparer via des API.

À cet effet, vous devez maîtriser au moins un langage de code qui permet d’organiser les données (R, Python…). Vous devez aussi connaître et maîtriser un algorithme qui permet de manipuler les bases d’informations, notamment SQL.

Maîtriser l’algèbre linéaire et l’algèbre fonction de plusieurs variables en tant que data scientist

Maîtriser ces deux domaines constitue un atout de taille. Plusieurs entreprises recourent aujourd’hui au machine learning et aux statistiques pour fournir des produits définis par la donnée.

Pour augmenter la performance de ces produits, elles optimisent les algorithmes utilisés ou procèdent à des améliorations prédictives. À cette fin, leur data scientist développe leur propre implémentation.

Naturellement, cela ne peut se faire sans une connaissance en algèbre linéaire et algèbre fonction de plusieurs variables. D’où l’importance d’avoir des compétences dans ces disciplines.

Le machine learning et l’intelligence artificielle (IA)

Le machine learning et l’IA s’utilisent plus souvent par les entreprises qui gèrent de gros volumes de données. Ils sont aussi employés par les sociétés qui proposent des produits data-driven, comme Google Maps, Netflix, Uber, etc.

Par conséquent, vous devez vous familiariser avec ces différents concepts. Pour autant, vous n’êtes pas obligé de devenir un expert dans ces deux domaines. Le plus important est de comprendre leur fonctionnement et d’avoir un niveau de compréhension suffisant du sujet.

Cela vous permettra de connaître à quel moment et de quelle manière les employés. Maîtriser les bases de ces disciplines renforce également la valeur que vous apportez et vous permet de travailler efficacement.

La mathématique et la statistique : rôle en data science

Tout comme le codage, les mathématiques et les statistiques jouent un rôle crucial en data science. Elles permettent notamment :

• de déterminer les avantages et limites des modèles de test disponible sur le marché ;
• d’utiliser une approche statistique précise pour extraire les données factuelles ;
• de définir les bonnes techniques d’approche et d’analyse, etc.

En dehors de tout cela, elles permettent au data scientist de porter un jugement critique sur la valeur des différentes données reçues. Il est donc essentiel que vous ayez des compétences dans ces domaines.

Le Data Visualization

Pour un data scientist, avoir des aptitudes dans cette discipline est indispensable. Mais cela l’est encore plus lorsqu’il doit intervenir dans les prises de décision de l’entreprise. En effet, cela lui permettra :

• d’analyser d’importants volumes de données ;
• de les traiter, de les organiser et de les modéliser convenablement ;
• et de les présenter de manière à faciliter la prise de décision et la résolution des problèmes.

Maîtriser l’art de représenter les données visuellement lui permettra donc de générer des représentations graphiques pertinentes. Cependant, ce ne sont pas les seules aptitudes qu’il doit avoir.

Les autres aptitudes que doit avoir un data scientist

En dehors des compétences techniques détaillées ci-dessus, le data scientist doit avoir des aptitudes personnelles. Elles lui seront utiles pour résoudre les problématiques liées au métier et pour profiter pleinement de celui-ci. Parmi toutes les prédispositions naturelles que nécessite la profession, voici celles qui lui sont indispensables.

L’esprit critique

Dans toutes les professions, l’esprit critique est une aptitude indispensable. Mais dans l’univers de la data science, il l’est plus encore parce qu’il permet :

• d’analyser les interrogations, les hypothèses et les résultats de façon objective ;
• de cerner les problématiques sous les différents angles possibles ;
• et de déterminer les ressources nécessaires pour les résoudre.

Elle est aussi importante puisqu’elle permet de cultiver la curiosité permanente et d’interpréter les données fournies par les data-center, avec impartialité.

La communication

Cette compétence est importante, car elle lui permet d’expliquer ses résultats ou découvertes de manière claire et fluide. Elle renforce aussi sa capacité à marquer les esprits et encourage la datalphabétisation au sein de l’entreprise.

La curiosité intellectuelle

Pour être un data scientist accompli, vous devez savoir orienter les recherches pour trouver les réponses. Vous devez également aller plus loin que les résultats initiaux, chercher à savoir davantage, etc. Autrement dit, vous devez avoir une curiosité intellectuelle insatiable et la cultiver au jour le jour.

Pour être data scientist, vous devez donc avoir des compétences techniques spécifiques. Mais en plus, vous devez certaines des prédispositions naturelles. Ces deux types d’aptitudes indissociables vous permettent d’exercer aisément le métier et surtout d’en profiter pleinement.